企業使用演算法的方式必須能讓人們產生信任感，而且必須付出努力，以贏得蒐集和分析數據的權利。

1擬定數據圖策略。首先，讓

具備產業知識的高階主管與數據科學家搭配合作，把你公司的數據圖予以概念化，檢視其未來的發展軌跡，並勾勒出合理可行的商業影響。許多欠缺亞馬遜或

Netflix那種龐大資源的公司，已經這樣做了。例如，Stitch Fix是個人化的時尚服務，2010年由一名商

學院學生所創辦，現在該公司的

市值已高達16億美元，主要歸功於

「時尚圖」。2

開發專屬的演算法。獨立

執行不同類型的分析，已經不足以成事。數據圖領導企業會在一個整體架構下，使用專屬的演算法，進行以下情況的描述分析（發生了什麼事？）、診斷分析（為什麼會發生？）、預測分析（可能會發生什麼事？），以及規範分析（應該發生什麼事？）。你可以逐漸調整改變你的數據圖基礎設施，從設計來分析靜態數據（批次處理、獨立分析）的傳統架構，進而轉變成為分析即時的動態數據。3產生信任感。做為顧客數據

的保管人是一項重大責任。大多數顧客把電腦、演算法和機器學習視為複雜的「黑盒子」，而且許多人認為，自己的數據正在被使用（甚至濫用）來讓數位公司變得富有和強大。你使用演算法的方式必須能讓人產生信任感，而且必須付出努力，以贏得蒐集和分析數據的權利。請使用消費者能夠理解的語言，來說明你在做什麼。4

更新組織。商業領導人必

須分配必要的資源，以升級數據圖所需的技術基礎設施。他們必須招募的人才，是在數據科學和商業方面都兼具廣度和深度的人才。他們必須建立的數據組織，要能成為把企業所有部門都連結在一起的結締組織，體認到現代組織必須同時兼顧相互競爭的兩大派別：認為數據和演算法具備最優異的力量，能夠解決問題的派別，以及不認同這種看法的派別。5

從你的數據圖獲利。如果建

構數據圖是用來支持和塑造策略，數據圖就能揭露價值，不僅在於產品如何設計和製造，也在於它們如何為顧客解決特定的問題。數據圖提供的見解，能協助你選擇最合適的獲利機制，並擬定從數據進展到商業成果的清晰路徑。你可以使用你的數據圖來制定思慮更周詳的方法，透過追求新的價值領域來擴大你的營收和獲利流，如同蘋果公司（Apple）在進入信用卡、電視和健康照護領域時所做的那樣。

重塑優勢

數據圖將會比大多數人預期得更快就重塑各個產業的競爭態勢。現在正是時候，每家公司都不再能夠只使用數據來改善營運效率，而應體認到數據圖的競爭優勢。資深領導人必須投資以升級他們的數據架構，以便即時全面了解，消費者如何與他們的產品和服務互動。（蘇偉信譯，本文摘自2022年5月號《哈佛商業評論》全球繁體中文版）