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不可不知!未來最搶手的職缺:數據分析管理人才

2019-11-19 03:37:31
Managertoday
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採訪.撰文/翁書婷 攝影/林衍億 <span style="color: #0000ff;">數據分析力是企業未來競爭優勢的基礎,其中以缺乏數據分析管理人才,是許多組織面臨最大的問題。掌

採訪.撰文/翁書婷 攝影/林衍億

數據分析力是企業未來競爭優勢的基礎,其中以缺乏數據分析管理人才,是許多組織面臨最大的問題。掌握數據分析力,機會自然比別人多!

台灣IBM軟體事業處資訊工程顧問邱愛倫談數據分析力

什麼樣的工作能力,可以讓薪資比別人多一成五?答案是數據分析工作。隨著大數據成為科技及商業顯學,具備數據分析能力的工作者,成為職場搶手人才。根據美國商業智慧軟體公司SiSense調查研究指出,資訊分析相關人才起薪約為年薪5.5萬美元,相較美國大學畢業生平均年薪為4.76萬美元,高出7400美元。而兼具科學理性及創意感性的工作特質,也讓《哈佛商業評論》把資料科學家譽為21世紀最性感的工作。

台灣IBM公司軟體事業處資訊工程顧問邱愛倫就是資料分析工作的佼佼者,沈浸在資料分析領域已經12年,電信商、遊戲、銀行、半導體等公司都是她的客戶。

邱愛倫大學主修國貿的邱愛倫,大四時在學長介紹之下,修了資料探勘(Data Mining)的課程,開始對資料分析深深著迷,於是研究所專攻資料探勘,畢業後就投身於資料分析。「資工背景雖然對於演算法的來龍去脈瞭若指掌,但國貿背景較有創意,行銷本就講求創意的行業,很適合資料分析領域,」邱愛倫說。她在說服客戶採用資料分析方法時,從問題發想到行銷策略一手包辦,提供全面解決方案。

先創意,後嚴謹

「資料分析是一個充滿藝術與創意的產業,是一種思維,先用無限創意的角度去看待事情,然後再嚴謹驗證效果。而且分析無所不在,每個產業都可以做,」邱愛倫形容。她以自己過去的「銀行電銷保險」作品為例,銀行業若要用電話賣保險,傳統作法是每半年用電話聯絡信用卡持卡人,但是當持卡人數達200萬人以上時,打電話很沒效率,這時就可以透過資料分析方法。

「我們先找持卡人是否有銀行帳戶,信用卡持卡人若有投資習慣,就可能會把自己當月薪水從銀行帳戶一筆筆轉到別的帳戶,這樣的客戶正是我們要找的有閒錢可以購買其他金融商品的客戶,」邱愛倫解釋。他們透過搜集持卡人銀行帳戶的存款轉入與轉出資料,找出存款轉入與轉出比例,從中找出可能的客戶。「結果成功把電銷保險的成交率提高六倍,」她說。

現在的資料分析軟體已經把相關應用打包在一起,例如IBM SPSS Modeler很容易上手,使用上不會有太大困難,但許多人進行資料分析時,常有資料不夠完整不敢分析的盲點。

邱愛倫指出,「資料從沒有一天是完整的,善用現有手中資料很重要,如果你想著你的資料不夠多,那你永遠都沒有辦法分析。」舉例來說,銀行業者只知道客戶的存款有多少錢,這樣的資料看起來很少,但其實利用日期和存款兩個欄位,就知道這個存款人的七天平均存款、月平均存款等,也會知道存款的領錢模式,客戶是一次領百元鈔票?還是千元鈔票?還是一、兩萬元?小小日期與存款兩個欄位資料就可以看出這麼多的顧客行為。

這半年以來,用Facebook、PTT等社群媒體進行資料分析越來越重要。「過去粉絲專頁只是企業經營品牌的方法,但現在許多企業開始利用這些資料賺錢,在技術上可以克服的範疇內,不侵犯個資法與隱私的狀況下去做。尤其現在經濟不景氣,許多企業覺得買廣告很花錢,因此開始思索著透過自己手上有的資料可以做出什麼?」邱愛倫觀察。

遊戲、電信、銀行等業者都開始重視這一塊的發展。「除了多用國外成功經驗和顧客分享外,也要考量資料分析的標的是小眾市場或大眾市場?做了有沒有很大效益?是不是公司主力發展方向?有了這些行銷面與市場面的資訊支撐,會讓客戶更容易接受資料分析,」邱愛倫強調。

在未來像邱愛倫這樣的資料科學家,在各行各業中將越來越重要,而台灣還有大量的人才空缺,等著有興趣的人才發展。

什麼是數據分析力?

透過軟體工具,在合理時間內擷取、管理、處理並整理資料,幫助企業經營決策,達到更有智慧的管理、更有智慧的工作、提升生活品質,以及能夠迎合消費者喜好等效益。

IBM如何操作數據分析力?
以「往幸福裡開」案例為例,利用海量資料分析,讓乘客更容易在北京城內招到計程車,同時也讓計程車司機的收入更多,感到更幸福。
1.收集資料,收集剎車次數、行駛等候時間、開車距離、搭客位置等大量數據。
2.根據這些數據建立數學模式,進行預測與分析。
3.設計開車建議書,採取行動,例如全北京城十大堵點分析、全程打車熱點。
4.針對模型做修正,讓建議書效用更大。

數據分析力哪裡學?

推薦書籍:
.大數據(Big Data)
.雲端時代的殺手級應用:海量資料分析
.精確營銷方法與案例︰大數據時代的商業分析

推薦課程:
.微軟資料科學研究院
.資策會「Big Data之處理與分析實務班」
.台灣析數資訊「Big Data資料探勘課程」

推薦網路資源:
海量資料大學
IBM YouTube影音資源:Big Data & Analytics 
麻省理工學院開放式課程

圖片來源 / JanetR3 via Flickr, CC Licensed

 

(本文出自於《數位時代》雜誌 2014年2月號)