海量數據分析刻不容緩！數據分析大師提出六步曲助企業起步

作者：EMC 香港及澳門區總經理譚仲良

海量數據分析已非新詞彙，不少 IT 巨擘、社交平台以至公營企業已成功利用海量數據分析，預測消費行為和市場走勢，而對內則可幫助企業改善營運或減省開支。

不論任何規模的企業，均希望從數據分析獲得更多業務優勢，不斷投入龐大的資源來收集及保存企業內部及外部的數據，更新及維護相關基建設備。然而，這些擁有大量數據的企業，卻往往因為缺乏數據分析的知識及思維，無從入手，遲遲未開始其海量數據分析。

說到底，一個行之有效的海量數據分析計劃，並不是 IT 部門的獨腳戲，想要利用數據分析預測消費行為和市場走勢等，絕非只擁有「科技」就能成事，企業上下包括管理層、市場部、銷售部以至其他員工也需配合，有共同的思維及業務目標。

EMC 數據分析大師 Bill Schmarzo 就把籌備到實行海量數據分析計劃的流程，歸納出簡易的「數據分析六步曲」，助企業管理層以至 IT 部門，一同按步就班攜手展開海量數據分析之旅，將海量數據變成具業務價值的資訊。

第一步，釐定實際的業務指標、市場計劃及管理方針，為數據分析定好大方向，此乃計劃中重要的第一步。

第二步，列出與第一步中的商業計劃有直接關係的所有人、事、物。這個步驟所得出的名詞有助企業將商業計劃連繫至更多關鍵的、實在的角色、物件及事情，突破原有框架，發掘更多與業務相關的創新點子。

第三步，Brainstorming！從三方面，包括已發生的事情、將會發生的事情及所需採取的行動，把與關鍵名詞相關的問題逐一列出，便可取得企業希望透過數據分析解答的問題，即對業務至為關鍵，但未知的因素。這個步驟甚至可幫助企業識別有助於業務發展的新數據源及新指標。

第四步，將關鍵名詞，如產品類別、產品定價、商店位置、目標客戶等等與業務連上關係，例如「我希望透過商店位置得知業績的好壞」，以發掘額外的數據來源、關鍵名詞的特質及影響，及潛在需作數據分析的領域。

第五步，過濾步驟四中得出的結果，同時根據關鍵名詞對商業項目的影響將他們分類，以得出預測性、綜合性更高，更具價值的結論。

第六步，亦是整個過程最後的一步，整理從第五步得出的結論，從而找出作決策所需的資訊，並在該領域加強數據分析工作。