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加速提升數據素養

蒐集、解讀和分析數字，進而引導行為、形成決策，其實是不需要特別說明或強調的觀念，因為這是人的本能，也是習慣。
褲子變緊了、體重減少了、血壓升高了、存款變少了、朋友變少了等等，只要數字發生改變，特別是出現明顯的異常，都會對人發出警訊。至於會不會根據數字的變動，採取相應的行動，則要看數字的增減幅度大小，以及個人的行動力和決心而定。
工作上也是如此，最常見的情況就是看到財報上某個數字，跟去年相比落差特別大，自然就會特別留意，即時採取因應之道。
講到這裡，看似簡單，只用到了數學上的加減乘除，這當中還是有些細節要當心，包括數字運算是否正確，以及看見異常的數字時，是否能夠追根究柢找出落差的根源。
進入大數據時代，對於工作者來說，提升數據素養變得愈益急迫，原因很簡單：數據變多、分析工具變厲害、運算能力變得更強大，當你想要什麼數據，電腦都能很快跑出來，問題反而回到工作者身上，我們必須具備很清楚的問題意識，知道自己究竟想要了解什麼、分析什麼、解決什麼問題，才不枉費科技的進步。
換句話說，人們現在不缺數據，缺的是解讀與應用數據的能力。我們可以計算出這個比率、那個走向，關鍵在於你想要得出哪些數字，之後又要拿這些數字或數據怎麼辦？
舉例來說，我所在的媒體業，早就可以輕易得到每一篇文章的瀏覽量、分享數和按讚數，問題是看著這些數據，身為內容的創作者和供應者，我們該完全按照數字高低，來決定未來的文章取向，甚或據以評斷文章好壞嗎？當嚴肅深度的文章流量低、輕鬆好讀的文章流量高，我們又該如何告訴工作者他們可以拿什麼指標作為自己工作的指引？
這就回到最基本的目標管理原則：先決定前進的方向，再找到合適、合用的評量指標，畢竟管理者拿什麼尺度衡量員工，員工就會交出什麼成果來。
因此，數據看似客觀、科學、呈現事實，但是從數據的挑選、判讀到應用，無一不涉及人的判斷，最終會影響決策品質的優劣。
如同人類的健康檢查，隨著醫療的進步，可以透過各種指標、數值，進行更精密的分析，及早偵測出疾病，甚至防患未然。在數位科技時代，人類的言行舉止幾乎都會留下數位足跡，也逼使人們面臨考驗：要看懂或看不懂的數字愈來愈多、愈雜，這需要立即學習和掌握；跑數據、做圖表愈來愈簡單、快速，這有賴我們深化自己對於商業問題的理解，才能夠找出對的變數，找出問題的根因（root cause）。最重要的是，數字會說話，但是數字也會各說各話，我們要會解讀，也要會判讀。

總編輯 齊立文