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麥爾荀伯格:大數據不是技能,是換腦袋!

近兩年來,台灣從政府到企業均積極尋求突破轉型,掀起大數據創新學習熱潮!

如何分析巨量資料的大數據技術,已是全球新顯學。其中英國牛津大學網路研究所教授的麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)因在大數據領域是世界知名權威,也擔任過微軟、世界經濟論壇等組織顧問,所著的《大數據》(Big Data)、《大數據:教育篇》、《大數據:隱私篇》系列書,已成為產官學界經典必讀書籍。去年他首度接受遠見.天下文化事業群邀請來台演講,所到之處場場爆滿。

今年,麥爾荀伯格再度接受遠見.天下文化事業群邀請來台,舉辦多場演講,參與的產官學領袖更多。從大數據相關的人才培育、企業轉型創新到年輕人創業等角度切入,提出精彩見解。以下彙整麥爾荀伯格演講多場演講精華內容:

先搞破壞 才會出現新東西

現在,許多企業想進軍大數據領域,從中尋找創新策略。因此,我先來談創新怎麼做。

許多企業老闆都會說,創新很困難,非常不好掌握。的確,到底怎麼樣能夠真正提出一個創新的結果,才是我們想要的?什麼是最好的創新精神?我想舉一個來自於奧地利的經濟學家熊彼得(Joseph Schumpeter 1883-1950)的故事來說。

熊彼得從來沒開創過公司,曾擔任過奧地利經濟部長,他一輩子最大的貢獻之一就是提出破壞式創新的想法,認為創新就是要先破壞(destructive construction),假如不把舊東西丟掉,就不會有新東西出現。

我也認同他的看法。想要創新就不要怕嘗試冒險與失敗。我自己也曾成立過幾家網路公司,有失敗也有成功,我覺得,我從失敗中學到經驗遠比成功多。

我認為,用大數據來做創新,就是當個電腦機器裡的熊彼得,善用新工具來搞破壞。尤其現在的優勢是,資料隨處可得,愈來愈多。近20年,全球資料量成長了百倍,遠超過以前速度。同時愈來愈多是可以用電腦做運算的數位資料。

努力發問 再從資料找答案

但要當機器裡的熊彼得,不是光等著某天醒來靈光乍現,而是需要大膽地嘗試與冒險,努力問問題,再從無盡資料中找答案。

例如我最近觀察一個歐洲汽車廠商善用大數據分析自己生產汽車的所有零組件,結果發現,其中一個由某外包關鍵零組件商提供的零件,最容易壞掉,應該向這個供應商提出改善辦法,確保未來汽車維修頻率降低。但問題來了,這個關鍵零組件商,也賣一樣的零件給別的車商。如果跟此供應商透露問題在哪裡,等於就把改良創新成果奉送競爭車廠了。

最後,車商想出聰明辦法,先把改善的技術申請專利,接著跟供應商談判,技術可轉移給供應商,但單價要砍,而這名供應商若想賣給其他車廠同樣零件則要額外收費。從這個案例發現,善用資料的原車商是最大贏家,不僅增加獲利,也無法讓同業取得好處。最大輸家,就是沒有資料概念的關鍵零組件供應商,沒專利獲利更低,未來也更會被車商牽制。

至於勞斯萊斯(Rolls-Royce)這家世界知名的飛機發動機製造商,在產業生態圈上,扮演著關鍵零組件供應商角色,卻積極善用大數據來創新改革。它在提供給客戶的產品上安裝了無數感測器,可預測何時會壞,不只幫助自己及早維修,也可以做產業轉型。因為他們就此變成一個資料應用的平台,而不只是硬體公司。

從這個例子可看出,企業要創新,掌握資料才是最重要的。

看資料的角度 才是重點

至於善用大數據做創新,硬體與軟體的投資,都遠遠不如人才重要。在談人才尋找前,首先我想要先定義,大數據研究到底是什麼?才知道人才特質的需求在哪裡。

簡單來說,做大數據研究,就像拍一張照片,相機鏡頭常需要取捨,若想要前景清楚,後面就會模糊,反之亦然。同樣的道理,其實重點不在資料,而是看資料的角度。

不過,有了大數據,科學研究的確跟著改變。以前愛迪生等學者做研究,是先有創新想法,才去找資料,畢竟當時資料蒐集不容易。

現在不一樣了,手機上電腦上,到處都是隨手可得的免費資料,現在你要做科學研究,反而是先有資料,才去找想法,這就是大數據帶來的創新關鍵。

善用大數據挖掘資料金礦,其實正可以為現在的年輕人,帶來最好的創業與創新機會。畢竟新世代從小活在網路世界,更懂得善用各種相對低成本的資料來源,甚至可擊敗官方權威,在全球例子到處都有。

例如,阿根廷官方物價指數,因為當地黑市猖狂,難以採信。最後權威的《經濟學人》雜誌改用電商網站上的商品價格數據,反而更即時精準。

最近,一個年輕新創團隊做的語言學習網站與App多鄰國(Doulingo),就是善用大數據的範例,比傳統教學更能掌握平常人學外文的狀況。原來,該網站蒐集了無數網友實際學習外語的資料,再用大數據分析最難學習的地方,改善教學法。

這也是為何Google花32億美元,相當於台幣1040億元的超高金額收購一家做智慧空調的公司Nest背後原因。不是因為手機App操控物聯網的冷氣溫度,本身有多大商機,而是上面有辦法蒐集許多人掌控溫度的行為數據,善加利用可以為Google找到下一波創新的線索。

至於什麼樣特質的人才最適合當研究大數據的資料科學家?我聽過有人要找程式設計師、或懂統計的人等。其實,現在包括台灣都有提供課程了。但是,這些學的都只是技能,不是真正換腦袋。做大數據是一個創新的過程,真的要換腦袋,調整心態,才能看到商機。

找人才 心態正確更勝年輕

至於創新人才,不一定非得年紀輕,重點是心態。我曾觀察一群學生設計未來教室,結果規劃中竟然是一個空間內還擺了很多桌機、有實體地圖,難道他們不知道現在大家都在用Google地圖?這群20出頭的年輕人,表現竟像75歲老頭。

我來台灣第二次,我感覺台灣的問題就是過去的模式太成功了,現在反而要創新有些阻礙,相較之下,其他在上次工業化沒成功的地區,現在跑得比台灣快。要一直維持創新動力,首先就是不要放棄冒險的勇氣。

【本文摘自遠見雜誌10月號;更多文章請上遠見雜誌官網:www.gvm.com.tw】
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