數據時代的黃金：建立數據金庫，創造商業價值

CRM PIMQ
2024年5月23日
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已更新：2024年8月5日

自從ChatGPT問世之後，讓原先已延燒許久的AI技術話題再度沸騰。為了訓練AI，企業需要大量高品質的數據，以便生成類似人類創作的文本或影音，更能通過數據的積累進行分析和學習，從而預防錯誤、洞察先機、預測未來。

然而，最新的研究報告顯示，由於科技公司使用數據的速度比產生數據的速度快，科技公司可能在2026年前耗盡網絡上的高品質數據。為了應對問題，科技巨頭們如OpenAI、Google和Meta等在蒐集數據方面，正無所不用其極的展開數據收集行動。

不僅是科技公司，製造業與中小企業也同樣面臨數據時代所帶來的挑戰，許多歷史悠久的企業長期以紙本記錄為主，隨著科技發展和數據化治理的需求，這些企業正致力於將原始紙本記錄數位化和數據化。由此可見，數據正迅速成為商界的重要資源，未來將成為商界的新黃金。

「精確」收集數據

「現在科技這麼進步，收集數據並不難，成本也不高，為什麼不先收集了數據，等以後需要使用數據解決問題時，再拿出來分析使用不就好了嗎？」

相信這是許多企業著手數據收集都曾想過的一個問題，然而用這樣的理念設計數據應用最後會因為缺乏具體目標及整合管理而走上失敗之路。無論是科技巨頭還是傳統製造業和中小企業，都需要有效的方法來確保數據的準確性和完整性。尤其現今更追求ESG永續目標管理的企業，提供數據的準確性和完整性更是重中之重。

先定目標，再用數據：只要選擇合適的收集工具，如CRM系統、ERP系統、感測器、IoT設備等，再將收集而來的數據儲存至企業的雲端空間或倉儲平台，便能有效率的收集數據資料，包括需要持續監控的電力使用量、碳排放、可再生能源比例等ESG相關的數據，都可以迅速搞定！但是若企業僅是將所有資料數位化收集至資料庫中，並沒有為其制定邊界，且無定期清理具有時效性的數據，是遠遠跟不上迅速變遷的數據時代的。因此，企業在收集數據的當下就必須考慮未來的應用。例如，追求ESG目標的企業必須有明確的執行的目標及應對的標準，瞭解收集這些數據後應該要如何分析、追蹤和提升整體績效。
數據整合，管理品質：想要進一步分析收集而來的數據，必須確保數據的完整性和一致性。建立企業的數據管理中心或使用市面上的整合系統，如PIMQ的大數據中台，有助於集中管理和分析數據。當管理標準化之後，應設立數據質量管理流程，包括數據清洗、去重、驗證等，以確保數據的準確性和可靠性。也別忘了數據是具有時效性的，定期審查和更新數據，才能確保留下的都是高品質的數據。

供養數據，建立數據金庫

儘管企業收集了精確的數據，卻不一定能產生價值。若不加以利用，數據隨著時間推移終將失去其價值，再高品質的數據都只是數字而已，因此，當企業目標明確且設備齊全時，就應該主動且自動地「供養」數據，以建立自己的數據金庫。與被動的數據收集不同，供養數據是有能力主動地收集數據，以支持更高層次的商業決策過程。成功地「供養」數據並建立有組織、有體系的「數據金庫」能為企業創造巨大的商業價值。

企業不僅僅是數據的收集者，更是數據的策略運用者。而隨著時間推移，企業累積的數據會越來越多，需要對現有數據資產進行梳理，建立數據資產管理制度，對數據進行分類，並設計數據倉庫架構。最終，企業需要培養數據應用人才，將數據轉化為支撐業務決策和提升競爭力的寶貴資源。只有建立一個完整的「數據金庫」，企業才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。

為此，建立正確的數據收集SOP流程並使用合適的軟體系統至關重要。被動收集數據的企業往往會喪失自主思考的能力，即便擁有數據資源也無法充分利用。而擁有數據金庫的企業，則能讓數據黃金熠熠生輝，發揮其最大價值。

以想達成ESG目標的製造業為例，選擇碳盤查標準ISO 14064作為指引，針對其明確需要收集的數據來滿足標準要求，並使用PIMQ電力監控模組與碳盤查工具，將ISO 14064-1規範導入系統中，設定邊界，有效追蹤用電效能數據。利用這些數據進行戰略決策，有助於企業實現ESG目標的發展。如此一來，企業便能在數據時代的浪潮中引領潮流，成為市場的佼佼者。