海量分析的方法與重點

愈來愈多科技業者開始意識到「以人為本」的重要，如何蒐集使用者經驗，便成企業創新關鍵。但是，要了解人類行為並非易事，更不是冷冰冰的「海量資 料」（big data）就能說明一切。從美國英特爾、IBM等跨國企業開始聘用人文社會科學領域專家，特別是人類學家，可見一斑。
海量資料在企業管理領域掀起熱潮，但大部分企業卻經常陷入迷思，認為「數據就是一切」。事實上，海量資料並非特效藥，只是「工具箱裡的其中一項工具」。
企業若不能適時跳脫海量至上的慣性思考，長期下來，不只將承擔忽略消費者切身需求的風險，且恐怕只是「為創新而創新」，極難發展出可長可久的創新策略。
和三星、英特爾、樂高等知名企業合作的過程中，我們發現，了解消費者行為的最佳工具，就藏在人文科學裡，並能和海量資料相輔相成，透過「意念」（sense-making，或譯「意會」）分析，量化、質化並行，才是解決商業問題的好方法。
不同於海量資料，意念分析重視資料的「脈絡」，重資料深度詮釋。分析的第一步並非蒐集資料，而是先定義需要解決的商業問題，透視使用者或消費者的行為脈絡，再去蒐集資料。
意念分析近年來受愈來愈多企業重視，關鍵就在於它讓企業「走出舒適圈」。傳統的量化分析適合用來解決簡單問題，抑或解答已呼之欲出的商業挑戰，但使用者意念分析觸及較抽象的問題，通常能讓企業意外發現潛在「痛點」，並對症下藥。
不只科技產業能套用人類學的研究方法，相較於製造業，服務業是台灣經濟活動主力，更是一連串人際互動、經驗的多重結合，使用者的意念，或說「消費者到底在想什麼」，人文科學借重的深厚資料蒐集和分析，更加重要。
企業不論規模大小，從跨國企業到中小企業，台灣為數眾多的中小企業同樣能適用意念分析，找出公司成長動力。我要強調的是，有意義、有脈絡的蒐集資料，才能將複雜的商業問題抽絲剝繭，找出問題核心。

參考資料
1.聯合報╱ReD聯合顧問公司創辦人麥茲伯格 .http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN11/8898618.shtml