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從大數據精算 創造更高利潤—如果你當老闆每天要備多少貨?

從大數據精算 創造更高利潤—如果你當老闆每天要備多少貨?

賴筱凡

科技

達志

2015-01-08 11:39

「在沒有大數據之前,其實我們每天都在處理數據。」東吳大學數學系助理教授吳牧恩舉例,例如羊肉爐店老闆每天要備貨多少量?鞋子工廠的產線一個小時要生產多少雙鞋?

1. 基本邏輯推演

 

羊肉爐店每天要進貨多少白菜?

 

「你對於自己設定的目標,是要有一套邏輯推演的。有一定的了解,而不是從零開始,就像羊肉爐店老闆或許無法精算9月與12月開店的備貨量有何差別,但他心中會有一個數字:每天最少要準備多少材料。」吳牧恩說。

 

2. 把數據變成可處理的

 

白菜單位是一籃?10公斤?還是20顆?

 

大數據上手的第二步,就是開始收集數據。如果歷史數據不齊全,就要從即刻開始收集;如果歷史數據種類繁多,就要把數據變成有結構性、可處理的數據。像是羊肉爐店一天要進貨的白菜數量,單位是籃、公斤還是顆,都要統一成可處理的數據。

 

「收集數據可能是多數人認為最大的進入門檻,但是數據卻藏在我們處理的大小事上。」吳牧恩說,如果有10年的數據,當然比3年的好,但只要有數據,就可以開始做分析。像對金融交易者來說,不只有長期股價走勢才是數據,就連上下5檔的掛單資訊,也可以是數據。

 

3. 設定想知道的問題

 

20度雨天與15度晴天,哪個營收高?

 

有了數據之後,你必須設定想知道的問題,到底是想要提高生產效率、增加獲利、提升客戶滿意度?還是要了解客戶想要的商品,再進一步去結合可能沒想過的數據?

 

「同樣一家羊肉爐店,在氣溫20度的雨天與氣溫15度的晴天,哪個環境狀況下的營收比較高?」天氣風險管理公司董事長彭啟明說,因為天氣是最容易取得的資料,也成為零售業進入大數據最常被拿來交叉分析的因子。

 

又例如最經典的尿布與啤酒的案例:妻子囑咐丈夫下班後到超市買尿布,賣場於是把啤酒擺在尿布旁,沒想到意外提高了啤酒的銷量。「如果羊肉爐店不只賣啤酒,同時也賣尿布呢?會不會有一樣的效果?這就是我們要用數據去驗證。」

 

用各式各樣的數據做了驗證後,我們才能得到數據的變化軌跡,進一步去得到有效的資訊。「曾經有人將『酸雨指標』與台股走勢做交叉分析,結果還真的呈現部分相關,但到底是酸雨愈酸、股民就不出門,乾脆在家買股票,所以台股才跟著大漲嗎?兩者的關聯是什麼?至今仍不得而知。」吳牧恩說,大數據分析有一個特質,要得到的是結果(What),而不是要知道原因(Why)。

 

「如果你認同『酸雨指標』跟台股走勢有關,就可以跟著『酸雨指標』來操盤,而不一定要從中知道兩者的關聯性。」吳牧恩說。

 

4. 分析數據,得到有效資訊

 

氣溫低、溼度愈高,羊肉爐店的生意越好

 

獲得數據變化的軌跡後,最重要的自然是分析這個數據變化,從中得出有效的資訊,再結合過去的歷史經驗,變成你的智慧。

 

羊肉爐店老闆原本就知道氣溫愈低,生意自然愈好,但在這個案例中,他會發現氣溫低、溼度愈高,生意自然跟著好,吳牧恩解釋,「因為下雨會讓體感溫度更低,所以消費者就更想吃熱呼呼的食物。」

 

但不是溼度達到100%,羊肉爐店的生意也就跟著翻漲100%。彭啟明用雨傘公司的故事說明,連續下雨的第3天到7天的雨傘銷量最好,到了第8天,銷量就開始往下掉,因為該買雨傘的人都買了。回到羊肉爐的案例,當溼度達到10○%,也可能會因為雨太大,客人就不願意上門。

 

5. 用數據來輔助決策

 

溼度60%、氣溫17度,要多進貨3成!

 

「其實你每天在做的每個決定,都是一種預測,只要這個決定中含有不確定性,只要成功機率不是100%,就是一種賭注。」吳牧恩說。

 

工研院巨量資訊科技中心主任余孝先不諱言,「正因每個決策裡都有不確定性,所以數據分析才會變得很重要。」如何靠著數據分析,結合過去的管理經驗,讓營運效率更高、創造更多利潤,才能提升競爭力。

 

回到羊肉爐店的大數據冒險,今天台北市的溼度60%、平均溫度17度,要進貨多少白菜呢?吳牧恩用這個例子說明,「老闆能用數據來輔助他的決策,而不只是憑經驗,就會得出今天要多進貨3成的白菜。」

 

相同的,不管是用在金融操作上,製造業的良率改善,或是零售業的供需備貨,都可以用類似的步驟來做決策。「大數據對於台灣的重要性,不在於我們可以在硬體上賺多少錢、生產多少伺服器,也不是我們可以開發軟體來賺錢,而是在於我們可以用大數據當工具,提升我們的競爭力。」余孝先說,那才是台灣企業真正需要的!

 

全球逾6成老闆已用大數據做決策

 

2014年5月,全球資誠聯合會計事務所針對全球執行長調查,訪問1135位執行長、橫跨18個產業,其中74%企業年營收規模超過10億美元。調查發現有逾6成老闆已用大數據做決策。

 

64% 已經用大數據做決策!

25%尚未使用大數據做為決策參考,但未來計畫要做!

11%不用大數據作為決策輔助,也不打算做。

 

資料來源:全球資誠聯合會計事務所

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