「數據在握2025」就像是一部電影名字的感覺。故事情節好比偵探小說，使我們能夠根據當今掌握的「數據智能」（此為今後專欄的名稱，感謝文灼非社長的邀請）來衡量將要發生的未來，並指導前向和後向分析工作。我們現在可以利用數據趨勢成為「數據大師」。到2025年，掌握數據的國家和企業將最具競爭力、生產力最高、效率更高，就像視頻遊戲中的《萬王之王》一樣。
清晰數據分析 可破除偏見猜疑
數據的力量基於三大優勢：
一、預測分析能力：可以使用機器學習（ML）分析歷史數據、檢測模式，並預測未來事件的概率。雖然2023年的可預測性仍有所局限。但到了2025年，對大部分分析都能達到高精度的要求。
在2023年，我們在Covid-19的不同變種病毒出現之後，就可以確定事件的來龍去脈！但在2025年，可以能預測的是會有什麼突變；對變量而言，「意外」正迅速成為可預期。隨着中國2023年1月初開放邊境，西方戴上一副特殊的有色眼鏡，只有思路清晰的數據分析是唯一能破除猜疑和偏見的方法。
事實上，到2025年，一切都將進行智能數據分析。例如，高效的交通網絡和有可能擁堵的節點、針對自然災害的城市規劃將普遍能付諸實行。
那麼可以預測會發生哪些事情？ 確實，上周我在曼徹斯特時感到很驚訝，邁克爾，我丈夫開玩笑說：「約10時許，當我們開車到柴郡時，曼徹斯特將會下雨。」就像鬧鐘一樣，雨準時下了。我問：「那怎麼可能？ 我們的天文台總是預測錯誤。」他微笑說是數據力量與可預見性作祟。
2025年將整合愈來愈多不同的數據集，跨越不同的商業和社會界別：包括情商數據、神經科學數據和預測人類行為的腦細胞連接性都將得到廣泛應用。
二、關聯分析能力：能力來自不同事件、交叉引用成新數據集、風險規避頻率以及用於診斷和分析商機之間相關性的成功數據。例如，通過2022年的氣候和土壤數據是如何提高農業生產力，由此確定最適合咖啡豆生長的土壤質量。
不少公司重視對營銷的ROI（投資回報率），希望取得社交媒體的數據作參考，有時我很想知道公司為什麼要為此支付如此昂貴費用？尤其是那些不滿被要求輸入「喜歡」的人可能不是公司的目標客戶，甚至可能是社媒公司付錢給某「幽靈」發布喜歡的符號。當每次我查詢原始數據以了解數據的真實情況時，社媒公司總是諸多藉口，最終都沒有提供他們選擇標準的邏輯。然而，到2025年這情況將得到極大改善，相信屆時可以明確知道哪些是有效，哪些是無效的市務推廣。
如何削減成本，數據決策是重中之重。簡而言之，即是通過數據診斷分析作出決策。可以統計證明和確定：不只是以一個膚淺的「喜歡」作為最終回報標準。
三、監控事件能力：為商業機構實時監控客戶的服務體驗、旅程經歷等事件；也可以幫助政府了解道路交通、嚴重危機、氣候和天氣預警等最新情況，這對其供應鏈的管理至關重要，有時甚至可以挽救寶貴的生命。到了2025年，隨着巨量數據的收集，數據指標日臻完善，單是天氣預報，對我們的生活已是一個福音。
數據優化是成功關鍵之旅
數據改造優化項目經常有70%（來自Consulteer）至80%（來自Forbes）的驚人失敗數字。然而到2025年，我們將如何開展成功之旅？
通過英國和亞洲不同項目的經驗和教訓，我們可以了解到完美的數據入口點（Flawless Data Entry Points）的12個特徵。許多人相信數據完整性是項目成功的關鍵，那自然是正確，但如果不參透以下數據入口點內容，我們都一定押注失敗：
- 數據解釋定義：定義在所有部門之間達成共識並保持一致
- 計算測量方法：測量計算在所有部門之間達成共識並保持一致
- 數據輸入範例：每個參與部門都沒有人為或計算機錯誤
- 系統精確度：沒有固有或現有的的系統錯誤
- 數據原封：數據在部門之間原封正確的不動地傳遞
- KPI：KPI公式在所有部門之間達成共識並保持一致
- 部門及公司報告：所有部門及公司的報告都一致同意
- BI（商業智能）摘錄：BI摘錄在所有部門之間達成共識並保持一致
- 部門及公司監控：公司及各部門有統一的數據監控檢查系統
- 備份數據程序：有備份關鍵數據的程序
- 文件程序：有數據管理程序和應急計劃
- 安全程序：有適當的安全程序來保護數據
打破數據筒倉 促進信息共享
電影《功夫熊貓》中，
阿寶問他的爸爸：「湯麵醬料秘方是什麼？」
爸爸回答說：「沒有！沒有秘方成分。」
阿寶又問：「等等，等等……就是普通的老湯麵？不加什麼特製的醬料之類嗎？」
熊貓爸爸回答說「是的！」
是的，每個部門都應該沒有秘密成分。如果部門隱藏數據在它的「筒倉」中，自以為有些秘密成分，有時是出於無知，有時是溝通失敗。如果我們通過共享內部數據和建立報告機制，將每個部門隱藏的數據從孤島中解放出來，項目成功的機會便大大增加。至於個別部門在沒有通知公司財務部的情況下，自行制定的數據計算公式，對整個公司而言是自取滅亡，因為自創出來的公式邏輯，除了那個部門，沒有人知道。
在時任國泰航空餐飲服務（CPCS）首席執行官黄文杰先生的領導下，我們成功地進行了該餐飲服務部門數字化轉型。在他的親自領導下，我們不僅打破了CPCS內部各部門之間的孤島，還通過共享數據，在國泰航空和CPCS之間架起了一座相互溝通的橋樑，減少了機上浪費的大量餐食廚餘。
另一個典型例子是一家位列中國四強的物流公司。令我們驚訝的是，不同部門之間對核銷數據有不同的理解。因此，我們要做的第一件事是創建一個詞彙表，涵蓋前線、辦公室等所有部門共享數據必備的財務術語。
有趣的是，這些簡單的活動從未做過或被認為對數據分析十分重要，結果導致數據分析出來的商業情報不準確，首席執行官可能做出錯誤的決定。試想一下，如果馬斯克（Elon Musk）在規劃電動汽車原材料時得到錯誤的數據，有可能直接導致項目失敗，後果不堪設想。
那麼，成功關鍵之旅從哪兒開始？答案是由數據審計檢查。一個很好的例子是：在你不知道水的深度之前，潛入游泳池是沒有意義的。使用數據審計將是2025年掌握數據的最高效方式，與中國頂級航空包裹和快遞公司合作是令人興奮的數據項目之一。
為避免虛耗時間，我們甚至在還沒有到達不同的站點和位置之前，就創建了許多數據審核。我們的英國團隊創建了一個包含一系列問題的客戶審計公式：僅在現場進行微小調整即可完成審計。該成功的項目的成果是「數據智能創建」（data intelligence architecture）和「自動化熱圖」（automated heatmap）。為了總結我們的成功經驗並說明思考過程，我們提出了兩個路線圖：公司數字化和數據轉型的成功指南，服務於戰略目標。（askagatha.com）
