企业如何充分发挥数据职能

一家大型耐久财制造商试着用数字来呈现，公司现有的资讯组合对产品开发职能的价值，于是运用精实生产（lean manufacturing）的概念来建立模型，呈现工程师花在产生及转化数据上的时间。结果发现，工程师有60％的时间，是用在资讯的转化、转译、调整，也就是「无法提升附加价值」的时间。该公司根据这个模型设计出路线图，希望借着改善资讯品质来提高生产力，另外，也根据这个模型设计出一个先进分析模型，用来让现有资讯组合最佳化。先是量化呈现数据品质对营运效率的影响，再协助营运单位改善数据品质，以达到节省成本的效果，这就是双赢局面。

高品质数据可降低资讯专案的成本和风险

前述那家制造商，分析过去公司大型资讯专案的绩效，发现「数据品质」是造成专案延误、超出预算的三大原因之一。资讯专案成员并不了解数据必须达到什么品质水准，才能载入新开发的系统里。于是，最后就是得重做，手忙脚乱地补救数据品质。过去的专案平均有12％的预算，用在处理数据品质的问题，最后超出预算4％，连预备金都耗尽。但这也是数据长的契机，如果能在规划资讯专案之前，就先确认有哪些数据品质的议题，并协调各部门共同处理这些议题，如此不但能让资讯专案成功，也能让未来的资讯系统在产生数据的那一刻，就确保数据品质。

有了干净的数据，分析就能更快、更好

数据分析师在执行分析专案时，可能有80％的时间，都花在准备要分析的数据。不同专案需要的数据可能会重复，因此准备工作可能也会重复。提升数据品质，就能减少产生及维护分析数据资产所花的成本，也就是减少分析的成本。这么一来，原本业务单位只是分析结果的消费者，但现在这些单位也会愿意支持提升数据品质。

管理好数据，有利于法规遵循

传统企业的核心产品并非数据，他们可能不愿意承担收集及储存数据时面临的风险。数据长应该要让法规遵循、审计及法务部门相信，如果有系统地管理数据，不但能减少风险，也能提升营运效率、提高数据品质。

管理好数据，获利自然提升

各家企业会从各种来源购入有关消费者、供应商、未来展望的各种数据，但通常是由个别事业单位购买数据，使用权也有范围限制。数据长可以把数据采购简化、合理化、集中化，直接为公司省下一笔成本。而如果想销售数据，公司就必须先投下资本，加工处理取自营运及连线产品的原始数据，让这些数据成为第三方可使用的产品。数据长能协助推动这个过程，让它扩大在全公司各个部门执行。这么一来，不管是负责销售数据的人，或是负责产生、处理数据以供销售而面临成本节节高升的人，数据长都能为他们带来双赢的局面。

产品开发及制造领域有句名言：「品质是所有人的责任。」而在数据已成为公司资产的今日，数据品质也是所有人要共同担负的责任。随着执行长愈来愈倚靠数据长来处理相关事宜，了解如何充分发挥这项职能的作用，成了数据长必备的技能。