數據化的基礎知識 你真的清楚了嗎

數據化代表用科學方法將日常行為、商業活動轉化為可量化、可分析的資料。葉瀚林博士指出，數據推動醫療、金融、環境監測等領域的創新。餐飲外送服務透過分析配送速度與滿意度，發現兩者密切相關，企業據此優化流程。紐西蘭保險業利用機器學習評估家庭財產價值，提升保障效率。AI聊天機器人與繪圖平台則展現數據在生活中的滲透力。這些例子說明，數據化已深刻改變現代社會運作方式。

一、數據化究竟是什麼？

1.1 核心定義：從經驗到證據的轉變

傳統決策多依賴經驗與直覺，現代企業則逐漸轉向以數據為依據。數據化代表將日常活動、業務流程中的資訊轉換為可量化、可分析的資料。這種轉變讓管理者能以客觀證據取代主觀判斷，提升決策的科學性。舉例來說，製造業者會將生產數據結構化，並結合AI技術，讓管理層能即時查詢庫存、追蹤生產進度，快速掌握營運狀況。這種以證據為本的管理方式，已成為現代企業競爭力的關鍵。

1.2 數據化 vs. 數字化：關鍵區別

許多人常將數據化、數字化與信息化混為一談。其實三者各有明確分工。下表整理了三者的核心定義與具體指標，幫助讀者快速分辨：

數據化強調資料的收集與分析，數字化則聚焦於將實體流程虛擬化，信息化則著重於資訊技術的應用與資源共享。理解這些差異，有助於企業正確規劃轉型路徑。

1.3 數據化的核心價值（提升決策、優化流程、驅動創新）

數據化帶來三大核心價值：提升決策品質、優化業務流程、驅動創新。企業建立AI數據大腦後，能將內部資料結構化，並結合AI Agent，實現即時查詢與回應。例如，製造業者可利用AI查詢零組件庫存，減少人工查找時間；能源監控系統則能自動判斷異常，及早預警。生產進度追蹤系統可串聯訂單與工單，協助管理者快速找出關鍵資訊。

企業常用的關鍵績效指標（KPI）包括整體設備效率（OEE）、產品合格率、生產週期時間、庫存週轉率及生產成本。這些指標幫助企業量化自動化與數據化成效，並持續優化流程。數據視覺化技術（如圖表、儀表盤）則讓管理層能一目了然掌握營運狀況，提升決策透明度與時效性。持續監控與數據反饋，讓企業能不斷調整策略，實現生產力與創新能力的提升。

二、數據化的核心要素

2.1 數據思維：建立量化意識

企業在推動數據化時，首要培養數據思維。數據思維強調以邏輯框架、關聯指標與因果推論來支持決策。管理顧問公司發現，企業若能善用資料科學技術（如迴歸分析），便能量化行動成效，並比較不同策略的影響。這種量化意識有助於企業持續優化決策，累積經驗，減少主觀判斷帶來的風險。專家也指出，結合領域知識與多方佐證，能提升數據解讀的穩健性與可信度。

量化指標讓企業能明確衡量營收、獲益等關鍵成果，並透過因果推論工具，確保決策基於事實而非猜測。

2.2 關鍵數據源：內部系統與外部來源

數據化的基礎在於掌握多元且有效的數據來源。企業常見的數據源包括內部系統（如ERP、CRM）與外部來源（如市場調查、公開數據）。這些數據類型涵蓋結構化、半結構化及非結構化資料，能全面反映業務全貌。維護數據譜系有助於追蹤數據來源，確保透明度與責任歸屬。企業透過索引更新與數據擴充，提升資料的即時性與可用性，進一步強化AI模型的準確性。

2.3 數據質量：準確、完整、及時的基礎

高品質的數據是數據化成功的關鍵。資料清洗能提升分析準確度，使結果更貼近實際狀況。企業若能有效清洗資料，便能縮短分析與模型開發時間，提升決策效率。維持數據的準確性與及時性，有助於降低機器學習模型錯誤率，確保決策依據可靠。根據調查，資料清洗工具市場正以每年17%的速度成長，顯示企業對數據質量的重視日益提升。

2.4 指標體系：衡量業務的關鍵標尺

指標體系在數據化過程中扮演核心角色。企業透過明確的指標，能夠量化目標、追蹤進度，並評估成效。指標不僅僅是數字，更是企業決策的重要依據。設計良好的指標體系，有助於管理層及時發現問題，調整策略，提升整體競爭力。

常見的指標類型包括財務指標、營運指標、顧客指標與創新指標。每一類指標都對應不同的業務目標。例如，財務指標如「營收成長率」、「毛利率」能反映企業獲利能力。營運指標如「庫存週轉率」、「生產週期時間」則揭示流程效率。顧客指標如「顧客滿意度」、「回購率」有助於評估市場反應。創新指標如「新產品上市數量」則顯示企業創新能力。

企業在推動數據化時，應定期檢視指標體系。隨著市場環境變化，指標內容也需調整。管理層可利用數據視覺化工具，將指標以圖表、儀表板方式呈現，提升資訊傳遞效率。這些工具讓團隊成員快速掌握重點，促進跨部門協作。

良好的指標體系不僅提升決策品質，也能激勵團隊持續進步。企業若能善用指標，將數據轉化為行動，便能在競爭激烈的市場中脫穎而出。

三、實現數據化的具體步驟

就大多數企業而言，其存在的情況是資料基礎建設差（資料無法採集收集存放），連最基礎的數據化都沒做好，就想一步登天到數位化轉型到大數據，有的還直接上了套大數據系統，結果根本用不起來。

造成這種情況的根本原因是對自我認知不足，不清楚自己需要什麼，也沒想明白自己該如何按階段發展。

而目前，業內比較認可的企業資料發展階段是：

第一階段：基礎業務資料資訊化

將企業日常手工交易性繁重的工作→業務系統工作的程式，選擇適合企業應用的各類業務系統，例如OA、ERP、MES等，先把資料系統化地儲存起來。

第二階段：解決資料孤島，實現內部資訊透明（更偏於資訊化的中後期）

即建立不同業務系統中資料交流的橋樑，以便於中層管理者進行資訊統計。

而在這程式中，帆軟的FineReport就非常適合幫助企業做好基礎資料建設，搭建資料決策平台，包括但不限於：

1）打破企業資料孤島：

對於物理性的資料孤島，可透過FR打通各業務系統的多資料源，讓資料互通聯動起來；而對於邏輯性的資料孤島，可使用FR梳理業務流程，搭建資料指標體系，使各部門資料口徑判標度準統一。

2）提高IT做表效率：

透過直連資料庫，類Excel列表的功能，幫助企業拋棄以往sql取數，Excel做表，資料庫一旦變動就需人工反覆改數問題。同時，FR支援各類中國式複雜報表的製作，可將已經固定好的表樣，即日報，月報等統統自動化起來，節省做表人力，同時也支援製作視覺化企業戰情室。

3）完成資料基礎建設：

透過FR的資料填報→資料處理→資料展示→匯出列印、報表權限管理等功能，形成一套端到端的資料系統。

複雜報表：

視覺化企業戰情室：

第三階段：數位化轉型，讓已有的資料發揮應用價值

在做完資訊化建設後，多數企業已經不滿足報表的展示了，會開始想上BI，開始讓業務人員去學着做資料分析，這是因為只有業務人員最懂業務，最能讓已有的業務資料發揮價值。

這時候也就是BI開始發揮作用的階段，即從管理層層面為企業提供管理依據、提升業務分析效率，從IT層面整合多系統資料，同時給予業務人員更多自助分析資料的機會。

BI能做的但不限於：

1）優化IT業務資料配合流程：

透過BI平台，IT部門只需把資料準備好，給各部門帳號分配好權限，各業務部門就可對自己權限內的資料進行資料分析，配合效率大大提高，解放IT的人力。

2）滿足業務多且雜的分析需求：

舉個例子，業務人員由於緊急活動想要臨時加一個報表分析，但是要佇列走流程，不能快速響應分析需求，往往拿到手的資料都已經過時了，分析了也沒用，進而耽誤了決策時機。

但透過BI，業務人員就擁有了絕對的自主分析權，想要看哪些資料之間的聯絡，自己就可以去公共資料中取數分析，且常用的指標計算和模型（RFM、復購分析等）都被封裝，還有資料解譯、資料預警等功能可直接用BI軟體來實現。

以資料解譯為例，比如，當我們發現毛利額下降，毛利率環比增長率出現負值時，只需點選查看影響銷售額數值的因數，零售類商品的影響最大，透過時序對比發現門店維度上，就能發現鄂爾多斯店和長沙梅溪湖店是關鍵影響因數。

FineBI提供了更深度的分析和更智慧的決策輔助，這是和FineReport的核心差別。

其主要功能有：簡單報表、儀表盤、分析報表製作和自助資料分析。

自助資料分析：

儀表盤：