你的數據足跡他的網路商機？數據導向決策時代來臨
系統化的「第六感」如何能為企業省下上百萬美元並留住最優秀人才？大數據時代的創新管理實踐，永續競爭優勢的新關鍵。
大多數的人，天天都有做不完的決策。從堅決實現心中願景的跨國公司執行長，到必須給客戶電話圓滿答覆的客服人員，每個人都在企業文化、流程，以及常常是加上直覺反應的驅使下，不斷地在做決策。過去這幾年，數據分析也在幫助我們做出更好的決策這件事上，助了一臂之力。有些事情若沒有數據化系統設置就位，我們是無法得知或明白的。只要點一下按鈕，公司執行長就可以看到哪個業務團隊已經達到目標配額、追蹤VIP 客戶的專案狀態，和確認南美辦公室的營運支出與公司其他單位維持一致。甚至可以利用預測模式幫忙決定明年要推出哪一項產品。換句話說，〈決勝分析力〉的作者戴文波特先生，肯定贊成他或她利用分析數據提高競爭力的做法。
客服人員可以看到他們處理顧客來電平均所花的時間、值班時段接聽了幾通電話，顧客所給的意見回饋等，這些在產業中已經成為標準的數據分析。
我們生存在一個數據豐富的經濟時代，企業獲益匪淺。善於利用身邊各種數據做出理智決策的組織，已經踏上成為解碼企業的道路。他們已經了解數據的價值，但只將它應用於公司對外應對顧客方面（很可能在對內時依舊墨守成規，與理想仍有一大段距離）。
客服人員和執行長都可以取得廣泛資訊，數據科學已經讓我們能擷取、追蹤與測量，可說是資訊充足。此外，我們不只身邊充滿數據，我們每個人也隨時在製造數據，在網路資訊生態系統中不斷留下數位足跡。只不過，我們究竟製造了多少資訊呢？
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| 大數據時代來臨，用新模式找商機。 |
巨量數據的時代
每一天的每一分鐘， 都可以看到超過10 萬則推文、48,600 張新的Instagram 照片上傳、超過2 億封電子郵件被寄出、超過47,000 個應用程式下載自iTunes 的AppStore。4 難以置信的是，這些只是我們製造的所有數據中的冰山一角。GPS 訊號、社群媒體動態更新、地標定位打卡、數位相片和影片、我們的購物紀錄、我們的瀏覽紀錄、我們的電腦遊標移動、我們的搜尋引擎紀錄、我們的手機通訊、我們的病歷、我們的銀行交易和我們的稅額，以及其他各種多到數不清的、我們不斷在製造數據的方式。企業已經關注顧客們留下的數據足跡多年，從信用卡交易、電子標籤（RFID）和GPS 數據，到線上的瀏覽紀錄和臉書的「讚」數，目的就是希望能利用它們，以更加了解其目標群眾。數據作為第六感—有憑有據的決策
「先進的數據分析應該是資訊長的最優先要務之一。」優比速的流程管理主任傑克．李維斯說，「超越知識以外的是智慧，而超越智慧以外的，就是超人的洞察力。」我們看到優比速如何利用他們的知識性直覺，減少了每日貨運里程數和節省了汽油使用量（更別說拯救了一些北極熊）。數據作為第六感，是我們將數據分析和人類本能結合而得的洞察力，建基於數據但搭配經驗調和，能提供我們前所有未有的大量資訊來評估當下情勢。這讓我們得以做到兩件重要的事：利用我們既有的經驗，和屏除我們個人的偏見。
發展數據作為第六感，是成為解碼企業的第二項原則。我們將聚焦於如何實現數據作為第六感，更將進一步探討企業組織實際用以降低風險、提高績效的，已經就定位的系統。
第六感真的是一體兩面： 發生了什麼而來到決策點（decision point），以及決策當中發生了什麼。
在準備打電話前，你的第六感作用就像是組織的本體感受器（proprioceptor），其運作類似身體對鄰接四肢相對位置和移動它們所使力道的感覺。已經有適當系統就位的解碼企業可以收集所有需要的數據，為員工們提供組織本體感受，給他們鄰近部門與團隊在做些什麼、和其團隊成員所付出之努力的感覺。我們將此視為破除盲點。
當員工來到決策點時，直覺也許會告訴他們，所見的事實違背其內在本能。數據作為第六感可以擴充和支援我們的本能，但並非要替代它們。我們都知道直覺反應的價值—微微地警覺到自己手上的專案就要趕不及了，或稍稍地看出客戶愛哪一套推銷術語。數據可以幫我們補足好的本能，並擺脫不好的本能。
以容易讀取的形式及時呈現，能提高管理者的決策力，但同時仍尊重他們多年的經驗。事實上，誠如各位所見，有些工具還會採納他們的經驗和直覺反應，並加以編程（codify）—將其轉換成程式碼，發展出更聰明的演算式。
我們在收集、解讀和展示周遭資訊方面愈強大，我們的盲點就愈少—而且愈具前瞻性。這很像開車：視線愈好，愈能發現危機，在還未無可挽救前調整我們的行為。我們的大腦很不可思議，相當善於從紊亂的雜音當中找出模式—比最強大的電腦還要厲害。但令人難以置信的是，大腦也相當容易受到個人的偏見影響。而且通常情況下，我們幾乎都沒辦法發現自己存在偏見。如今的科技已經創建專業的模式比對器，能即時查詢大量歷史數據，評鑑成千上萬個數據點，找出人類大腦不可能看見的趨勢，並運用人類無法模仿的方式了解未來狀況。人類很善於事後分析，總說得頭頭是道；但使用這些新的巨量數據系統，能提供我們絕佳的先見之明。
其中一個例子是優比速所謂的「預防性維護」（preventative maintenance）。其重要性很可能就是你擁有第一部車時，爸爸教你開車的第一堂課。不同之處在於，人們一直根據製造商所謂的零件平均壽命，而盲目執行。將從貨運車隊收集而來的數據加以分析，在零件即將損壞時，優比速得以更精準預測，所以只在絕對必要時才會更換。讓你的車多跑幾英里，並不能省下一大筆費用；但當一支龐大的車隊全都這麼做的時候，那代表的可就是一大筆錢了
<文摘要來源>
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