關鍵數據中臺支援前後臺業務，善用過程數據才能開闢新市場

談到企業創新，不外乎是要從新場景找機會。比如，在武漢肺炎（COVID-19）疫情籠罩下，時常能聽到「請填一下健康聲明表」這句話。由於各個場所配合政府政策、謹慎起見，要求出入民眾填寫健康聲明書，甚至是旅遊史、接觸史等細節，「但去餐廳要手寫填一次資料，等一下拜訪公司，還要重複一次。」前阿里巴巴集團副總裁、現任紅杉資本中國專家合夥人的車品覺點出，「這雖然是個問題，但也是企業創新的機會。」

像是，藉助區塊鏈不可竄改和保護隱私的特性，來存放個人旅遊和出入地點資訊，透過授權機制將資訊分享給特定機構，比如旅宿業者、機場、餐飲商家等。這個方法，還能融合AI、數據分析，只要鏈上有人染疫，就能立即追蹤過去一段時間的行動軌跡，並估算未來幾小時的影響範圍和感染風險。

「這就是一個以新技術為起點的創新例子。」不過，車品覺話鋒一轉，有別於以新技術為起點的新創公司，大部分想轉型的企業，都營運已久，雖然有優勢，卻也有包袱。他認為，對這些企業來說，第一步是要勇於試錯，找出公司內部有發展潛力、可能改變未來的領域，或是利用手上豐厚的「結果數據」，來找出「過程數據」，創造一個新業務。

勇於嘗試錯誤找出潛力領域，掌握過程數據另闢新市場

對於創新，企業得三分想像、七分嘗試，透過不斷試錯找出有潛力領域，再給予數據資源和企業文化來全力支持 ─── 紅杉資本中國專家合夥人 車品覺。 圖片來源／車品覺

車品覺在阿里巴巴集團任職六年，一手推動集團的數位改革創新，不僅擔任首任數據委員會會長，還打造了內部的數據治理架構。離開阿里巴巴後，他進入紅杉資本中國基金，同時也輔導了20多家指標型企業，遍及銀行、網路企業、廣告等領域。

回顧這些經驗，他指出，轉型創新第一步，是要「三分想像、七分嘗試，」從中找出有潛力影響未來的領域，並投入數據資源和企業文化的力量，來全力發展。

直到後來，集團成員認為虛擬辦公會是未來潮流，便將其中一項智慧辦公專案獨立出來培養。即便一開始專案發展不如意，集團仍投注大筆資金和資源，並在2014年推出智慧辦公App釘釘。釘釘的目的，是要解決異地辦公的不便，除了支援多人線上會議、多種考勤方式如手機簽到、催辦等，還可快速執行內部審批、工作通知和重要行事曆等功能。經過短短幾年發展，去年，釘釘全球企業用戶數達1,000萬，今年初還一度超越微信，成為蘋果應用程式商店的免費程式第一名。舉例來說，多年前，阿里巴巴鼓勵內部創新，提供資源和環境讓小型團隊進行試驗。他坦言，這些專案大多看不出前景，但集團願意嘗試各種可能。

除了勇於嘗試，車品覺指出，原本就擁有大量核心業務數據的企業，比如銀行，就可利用手上豐厚的「結果數據」，來找出「過程數據」，將這兩種數據轉化為一個新事業。

舉例來說，二手車業者經多年買賣，握有車輛剩餘價值的數據，其中，就有家業者找上汽車維修廠，取得車種維修數據，整合起來推測車輛老化趨勢，比如某車在第三年出現耗油的問題，兩年後車輛價值將大幅降低。整合結果數據和過程數據，對汽車保險公司來說，就是相當值錢的情報。

找出企業的潛力或過程數據後，另一步，就是要進行差距分析，來制定數據化戰略。

做好差距分析，將技術語言轉換為商業語言

所謂的差距分析（Gap analysis），是要來盤點企業內部的發展現況與目標差距，並根據這些差距，來制定發展策略。否則，不明確的數據戰略，容易讓高階主管遲疑，降低投入資源的意願。

車品覺指出，盤點工作有三個重點，首先是數據的資源收集與使用情況，再來是數據技術的成熟度，最後則是衡量企業的組織架構，是否能適應新的運作模式。這個盤點分析，能顯示企業轉型的真實差距，也能讓全體職員對轉型有更客觀的預知。

他強調，進行盤點時，「要特別注意哪些是有用的數據。」這是因為，他從顧問經驗中發現，許多企業實際使用的數據，還不到整體數據的5％。

此外，他也提醒，盤點數據時，不能以盤點實際物體的方式進行，而是要意識到數據的潛能，也就是「數據可以隨意組合、產生新價值。」

最後，盤點數據除了能了解企業現狀與目標差距，還能將技術語言轉換為商業語言，讓企業高層了解哪些問題該解決。舉例來說，企業內部盤點發現，同種數據有5個單位在收集，因而產生5種標準，但是，企業目標是希望只用一種標準，因此，團隊就能與高層共同討論最終標準。

AI大數據變幻莫測，靠中臺來彈性管理數據

圖片來源／阿里雲

阿里巴巴多年前提出數據中臺方法論，透過組織調整和資料倉儲、數據同步等技術方法，設計出統一管理數據來源和應用的中臺，來支援內部上百個業務應用，避免重複建置、數據指標定義不全等問題。經過幾年雙十一洗禮，數據中臺成熟落地，阿里巴巴也在去年，將自家經驗打造成一套解決方案。

找出現況與目標差距後，接下來，就是要做好數據管理。車品覺解釋，現今企業內部的數據，大多為縱向發展，如果要給不同部門來橫向使用，就必須「打通隔閡」、讓數據流通，因此需設置一個專門的數據或AI組織，來管理數據的收集和應用。這就好比企業中的人資單位，統一管理薪資、差勤和招募等工作。

而最具代表性的數據管理例子，莫過於阿里巴巴的數據中臺。身為幕後核心推手的車品覺指出，以往企業可分為前臺組織和後臺組織，前臺組織負責最前線的業務，後臺負責企業營運，包含了如財務、人資等單位。「但在網路快速變化的世界，前臺越走越快，後臺則相對緩慢，但兩者使用的數據，又有許多共同點。」

於是，他與團隊不斷摸索，建立了數據中臺。這個中臺結合了技術、管理和合規，不只是組織的調整，也包含一套統整數據、管理數據的方法，來支援前臺的高速變化，同時防止後臺的緩慢。

數據中臺的職掌，涵蓋了數據的收集、計算、儲存、加工和管理等一系列作業，甚至也包括演算法和數據模型的控管。

除此之外，管理各部門通用的基礎功能，也是數據中臺的職掌之一。「以前，我常鼓勵在阿里的數據科學家，一周4天到業務部門工作，最後一天回來我的部門，」然後找出跨部門所使用的基礎功能，並交由數據中臺來管理。車品覺強調，這種在不同部門間重複使用的功能，不應超過總量的30%。

另一方面，KPI也是數據管理的重點。在他看來，衡量成效的KPI有幾個關鍵，首先是副本（Replication）的數量和位置控制，也就是利用工具來管控企業資料庫，盡量降低同數據的副本數量，並管理存放位置。

接下來，就是數據的「共創性」，也就是跨部門的數據合作程度。比如，A部門和B部門都需要建置各自的資料庫，來開發新應用，但兩者性質、目標正好相似，就可分配A做3成、B做6成，共同打造一個資料庫。如此一來，不只省時間、省資源，更重要的是，「A部門對特定領域，能提供比B部門更深刻的洞察。」就好比，保險部門和催收部門透過共享數據，從中找出潛在的不良客戶。車品覺認為，企業共創性越高，數據化程度也就越好。

數型和數據湖型架構，缺一不可

談到數據管理，他還點出了一個重點：數據架構。他指出，數據架構可分為兩種，一是與業務邏輯緊密相關的指標型數據，可用做商業分析（BI），另一種是與業務邏輯毫不相關的數據湖型數據，「是一種扁平的、不需過多清洗的數據，」適合用來發展AI應用。

進一步來說，越底層的數據，越要保持其「原子性」，也就是與業務解耦、獨立存在。這是因為，未來當業務邏輯改變時，就不需要大費周章重新處理數據，減少重複作業的成本。

這兩種數據架構，可以應付不同場景需求，還能加強解釋性。舉例來說，利用數據湖型數據打造的深度學習系統，可利用業務邏輯強的指標型數據，來輔助解釋AI系統的產出值。也因此，「這兩種架構在企業中，缺一不可。」

除此之外，「數據來源管理也是一門課題。」他強調，數據可溯源，才能在系統計算出問題時，來還原結果、找出癥結。

正視資料隱私，藉助技術加強資料防護

不只對企業數據應用有獨到見解，近年，車品覺也開始推廣資料隱私和管理理念。他指出，大數據產業一直在忽略、迴避數據倫理，擔心一檢查就露出破綻，也害怕因此扼殺創新。實際上，企業不需擔憂，而是要改變數據策略，並且「以數據隱私為前提，來開發業務應用，」而非以業務發展為前提，再來想辦法配合資料隱私作法。

其中一個作法，就是建立資料隱私小組，以業務、技術人員和懂得政府政策的倫理專家為成員，來探討數據的使用和開放議題。他認為，個資保護是企業的良機，因為，「市面上已有許多技術，能解決數據隱私問題，也不影響數據分析能力。」大型企業採用後，就能在保護個資的同時，以集體、共享的力量，帶來更便利的服務。

另一方面，為進一步推動數據隱私和治理方法，2018年底，車品覺連同前香港特別行政區政府資訊總監楊德斌，以及數名科技界和商業界重量級人物，共同成立了大數據治理公會，來推動大數據治理方法，要讓香港成為全球的大數據樞紐。

擔任顧問團召集人的他指出，這個公會，彙集了監管機構、政府單位和業界組織，甚至還有大數據企業如AWS、微軟、阿里巴巴、中國銀行和騰訊等。這個公會的成因，是見到大數據應用越來越廣泛，必須有一套方法來確保數據隱私和安全；此外，隨著AI興起，也需要一套準則，來把關數據品質，確保AI模型的產出。

也因此，公會負責制訂數據治理政策，來讓企業遵從。車品覺也分享了一個正在探討的議題：數據去識別化。「我們正在思考，數據去識別化的程度如何拿捏？能否成為原則？」為徹底落實，公會甚至構想，除了要入會企業簽署聲明，還必須答應不還原數據，並由公會的數據審查員來檢驗。

這些努力，都是為了打好企業大數據隱私和數據治理的基本功，才能在這個基礎上，來發展更尖端的應用服務。

CTO小檔案

車品覺

紅杉資本中國專家合夥人

學歷：歐洲工商管理學院碩士

經歷：曾任滙豐銀行IT部高級管理者、微軟產品總監、eBay產品總監等職位，創立世界首家跨境交易的B2B電子商務平臺。2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長，帶領阿里巴巴轉型為數據公司。2016年起擔任紅杉資本中國專家合夥人。

公司檔案

紅杉資本

● 成立時間：1972年，中國基金為2005年

● 主要業務：風險投資，目前全球已投資超過500家公司，如蘋果、Google、甲骨文、思科和Yahoo等，中國部分則有阿里巴巴、字節跳動、大眾點評網、網路安全業者360等

● 總部：美國加州門羅帕克市

● 員工數：500至1,000人

● 資本額：40億美元

● 創辦人：Don Valentine