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數據為王時代，突破資料探勘困境尋求企業成長要素

The era of Data Birngs Enterprises Break through the dilemma of data mining and seek the factors of enterprise growth
隨著科技飛速成長，新時代名稱不斷出現，大數據、區塊鏈、人工智能、5G 、工業 4.0、物聯網…等。而這些名詞其實背後都與一門科學技術相關，那就是資料探勘。在高科技不斷成熟化之下，數據收集變得非常簡易，曾有學者提出了一個有趣比喻：「如果把資料看成地表泥土和石頭，而資訊就是隱藏在裡面的礦藏」。因此在企業持續發展中，當數據不斷累積採集，並透過不同角度和層面分析，可用來解決企業各種疑難雜症、協助掌權者更快速做出決策，減少時間浪費。
但是，要如何從龐大的資料中挖掘有用的資訊，並不是那麼容易的事，其中針對資料探勘企業將面臨以下三大問題：
1. 該收集什麼資料
雖然資料收集因科技變得更容易和快速，在儲存的設備上也沒有太大問題，但在如此多變的商業市場上，什麼數據是對企業最有利有效的？在收集後又該用來做什麼分析及應用在哪一層面上？而分析出來的結果又能對應哪一環節的決策？這些問題其實都需要一個解方，那就是將企業營運順出一個流程圖，而每一個流程環節都必有其對應的 KPI (關鍵績效指標)，如此當流程確定後便可找出影響每一環節指標的相關要素，而這些要素便是我們該收集的數據內容，讓我們在有限時間內快速了解企業的關鍵因素。
2. 收集資料的信度
在知道什麼數據是我們該收集後，接下來的問題是我們該如何收集？用何種方式收集？該在那一個時段來收集？才能提升資料的信度，減少因不同因素下所造成的資料誤差，所謂的信度簡單來說就是所收集到的資料準確性，這一環節對決策很重要，因為如收集到的資料有誤，那不僅會將降低資料可信度決策、事倍功半，甚至會做出錯誤的最終決策或是無效結論。因此在收集資料時就要仔細排除其中是否會有人為出錯或是不實修改的可能性，以提升資料的正確性，進而完善整個過程。
3. 資料分析後的效度
資料分析是一門科學，絕不是單憑人員的經驗或直覺來做分析，因為做出錯誤決策會比不決策來得更可怕，所以得來的資料便需要有一套完善及多面向的分析邏輯，而此邏輯還需要能有分辨除錯及優化的能力，如此才能做出正確且有效的決策結果。
如果以上內容身為決策者的您也認同，那您將需要由碩益提供的專業服務； 在開始合作時，我們將會由熟悉貴公司產業的專屬顧問協助梳理企業營運流程，提出架構規劃建議，並找出需收集資訊的 KPI 目的。其後便是建置對貴企業最適合的系統工具，以目前市場接受度最高的 SAP S/4HANA 系統舉例，它可解決分散式系統問題，讓資料收集與管理能跨國、跨部門、跨平台的統整。並在收集資料的過程中，能紀錄資料收集的所有資訊（如資料來自何人，其中是否曾有修改及修改的次數與過程），如此便可大大提升資料信度；而且 SAP S/4HANA 更簡化資料管理的架構，並能透過多模運算模式，整合 Hadoop 大數據、感測器與非結構化數據，從資料中淬鍊出有效洞察，以協助決策者做出正確的決策，以增加最終決策的效度。
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