大數據帶來賽車手危機 (車品覺)
圖片來源：Freepik
古語有云：禍兮福之所倚。雖然科技創新給我們帶來無法替代的便捷，但同時也製造了太多社會問題。就拿數據視覺化這件事來談一個現象：最近，我察覺到香港的士司機愈來愈多參與「賽車」，而且參與的數量跟擋風玻璃前有多少部手機成正相關。
為什麼呢？據我猜測，也許是的士大佬在打車軟件的即時資訊「脅迫」下，變得心浮氣躁。以前沒有這些智能應用，司機想搶客人也僅是面前20米內的事，今天卻要像打遊戲機一樣，右眼看着三部手機，左眼看路況，然後大家為了搶單，如臨大敵，可是苦了無辜的乘客飽吃驚風散。或許面對新的智能社會，人類還需要時間去適應吧！
研究機構BARC的《2017年BI趨勢報告》回顧了當前推動商業智能（BI）的趨勢，報告包含近2800位用戶、顧問和供應商的新見解。
從資料顯示，數據發現/數據視覺化以及自助式商業智能將是明年兩大趨勢。這些趨勢兩年前我在阿里已經歷過，首先數據視覺化和數據發現其實有分別，前者可讓用戶更容易理解或更直接看到數據分析的結論，後者則因為分析角度的選擇變化多端，可透過系統互動方式，讓使用者快速洞察新規律。這個過程說時簡單，做起來不容易，原因是用戶的習慣有時比想像中頑強。財務人員告訴我，他們還是喜歡Excel，商業人員則偏愛做了以後再說看什麼數據。
結果好不容易花了幾年時間，業務人員終於「愛上」數據了。數據和系統開發的進度卻不容易追得上業務的變化（尤其是互聯網行業），數據部門感覺到最大的挑戰，原來是自己的生產線出問題了，若要追得上業務變化，系統的建立必須比以前更敏捷。令人欣慰的是，我們已經意識到讓用戶參與成為開發過程的一部分尤其重要。
管理者短視 業務被綁架
因此，自助式的商業智能系統被列入企業願望清單。通過「自助式BI」滿足企業使用者需要的同時，也可減輕開發數據和系統的成本。阿里的辦法是業務部門可以對自助式系統自訂維度、功能及資料模組重組、資料分析場景化等。簡單來說，就是化整為零，從中央式的商業智能部門進入到分散式的「智能公司」。各位，這是一場革命啊！即使現在，我回想起來，真有「輕舟已過萬重山」的感覺。
好了，數據分析都做到完美了，業務就好了嗎？當然不是，甚至有時更糟的是業務被數據綁架了。因為數據視覺化，管理者有時更偏向於眼前「看得見」的短期利益，而忽略長期的平衡。結果，做了短線「賽車手」而不自知。
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