網路應用不斷滲透,多元數據快速成長。而在萬物聯網浪潮下,「虛實整合」、「跨域合作」的應用,更是驅動「數據經濟」的成長及崛起。然而萬物聯網的發展重點,已從強調硬體聯網的連結,轉化成聚焦在應用服務的價值,並藉由智慧裝置、數據分析及預測洞悉等,將聯網數據轉化為商業決策之輔助。
數據沃土
孕育產業應用百花齊放
數位科技疊代發展,從行動運算改變軟體使用的地點、應用程式商店改變消費者購買軟體的意願;到人機介面改變軟體操作的方式、社群媒體改變軟體使用的方式、雲端運算改變軟體銷售的方式、開放原始碼改變軟體撰寫方式、大數據/人工智慧改變軟體應用的方式。
各種數位科技各自發展,現今逐漸疊加交會,在大數據的沃土上,產生數位創新與數位轉型契機。數據驅動各行業的創新應用(數位創新+數位轉型)。而透過運用數位+(數位科技/數位工具),開發、導引、灌溉各種產業的數據沃土,產業(化)應用的發展(創新的服務化與特色化),才會豐富多元。然而從數位經濟到數據經濟的洞察與開拓,創新的商業模式,仍然是企業最期待大數據應用所提供的貢獻。
數據加工產業逐步成形,大數據是由散在各處、無所不在的各種散數據所組成,數據的價值充分反映在市場上各種多元「百花齊放」及「恆河沙數」的應用。另一方面,數據加工產業潛力龐大,價值網絡含硬體、軟體的整合;跨資(資訊、電子)通(通信、網通)訊產業。大數據從蒐集、儲存、萃取、分析(無論是內容創作、數據探勘、數據蒐集、數據倉儲、數據傳送、數據安控),到應用市場上有價值的數據。
數據驅動的產業變革與轉型
數據產品的應用更是深化驅動新興產業(AI、Cloud、Edge、5G等)發展。此外,幾乎所有產業都受到數據應用的衝擊與影響,但其衝擊影響的層面不同。
解析數據驅動產業的應用的發展,若從橫軸「數據應用與消費者關聯度」的由低到高,到縱軸「數據與核心產品關聯度」的由低到高,歸納如下。在第一象限的「數據即產品」包括內容產業、媒體傳播、廣告行銷等所謂數據原生產業(「數據應用與消費者關聯度」與「數據與核心產品關聯度」皆高);第二象限的「數據加值產品」包括資通訊電子、汽車、紡織等產業(「數據應用與消費者關聯度」低,但「數據與核心產品關聯度」高);第三象限的「數據加值管理」包括材料、農漁、塑化鋼鐵等原物料產業(「數據應用與消費者關聯度」與「數據與核心產品關聯度」都低);第四象限的「數據加值服務」包括零售、金融、健康等服務型產業(「數據應用與消費者關聯度」高,但「數據與核心產品關聯度」低)。
至於以「數據為產品」的產業則將面對價值鏈重整,因此新媒體將遍地開花,而AR/VR/MR會是新內容的藍海,整合平台來界接需求端與供應端,勢將挑戰傳統贏家(傳統媒體),商業模式更是多元發展,除了內容的數位化外,還包括讀者參與內容製作、內容細分切割、即時傳播、社群互動等價值系統的改變。
其次「數據加值產品」的產業發展環境,各項條件皆己具備,除了全球領先巨擘都積極展開布局外,企圖搶占先機之外;還包括無線通訊環境漸趨完善,5G商轉更添虎翼。不過只待東風的部分(面對的挑戰),除了數據加值應用殺手級應用前景不明;亦包括硬技術到位,軟技術不足,整合更是亟需面對與克服的挑戰。
再者,「數據加值管理」的產業,則是必須藉由數據分析,來幫助這些原物料產業進行組織內部流程與價值活動(採購、設計、生產、銷售、物流等)的創新。
而「數據加值服務」的產業,數據應用更將是這類型服務業未來的核心競爭力所在。且將發展出以消費者體驗為核心的服務創新;以及精準行銷需要大量多元的消費者數據為基礎;另一方面,數據分析將輔助發掘新客戶、甚至開發新市場;至於虛實融合(Online Merge Offline, OMO)更是零售業未來的必然趨勢演化。然而,最終數據產業的未來之星,也正是植基於智慧物聯網的各種應用。
數位轉型時代
企業更需要清晰透澈判斷力
數位浪潮是長期累積之必然現象,新興技術一波未平一波再起,如同沙堆不斷堆疊,在技術百花齊放的時代,了解數位、擁抱數位,才能乘風破浪不被淘汰。數位轉型從數位優化、關係再造,再到價值延伸,是一個不間斷的過程,如果有階段性的話,先優化基礎建設,才能再造客戶關係,最終才能把核心價值延伸出來。數位不是目的,不要為了數位而數位,轉型不是目的,不要為了轉型而轉型,應衡量自身企業狀況,因時因地選擇適合自己的策略。特別是數位轉型會是以聚焦並強調產業「優勢的強化及延伸擴散」為主,而非僅著墨在「數位優化」甚或「數位化」來改善企業體質。
至於在臺灣企業主體高達98%的中小企業,在數位轉型的修行路上,更是不能單打獨鬥,畢竟大數據的精神及力量,來自於分享、整合與產品化。而讓中小企業減少獲得數據的門檻、增加業界的數據共享及運用,這樣更有利於讓小企業也享受到大數據這樣的新興科技應用所帶來的甜美果實,而非大型企業所獨享。而且從產業鏈的面向,中小企業的聯盟,把數據統一,用數據來解決一些業內彼此都不能解決的問題。畢竟,中小企業資源/數據肯定沒有大企業那麼豐沛,因此中小企業亦沒有龐大的數據團隊;所以衡外情、良己力,可以有更穩妥的方法,注重使用數據的效益,嘗試從小專案著手再逐步拓展,如此運用大數據實踐產業的數位轉型才能從「知難行難」變成「知難行易」,甚或是真正的「知易行易」。(本文作者為資策會MIC資深產業分析師童啟晟)