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行业动态 IBM发表最新研究调查:台湾企业数据分析成熟度呈两极化发展
Apex 本新闻稿发布于2017/03/22,由发布之企业承担内容之立场与责任,与本站无关

【2017年3月22日,台北讯】为协助企业预先洞察数据分析趋势,台湾IBM今(22日)发表「IDC 2017台湾企业数据分析成熟度调查报告」。调查结果发现,长荣航空、国泰人寿、玉山银行、全球人寿与全家便利商店为台湾先驱者代表;而金融服务行业的数据分析成熟度较高,且较擅于运用数据加速业务创新。

 
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【2017年3月22日,台北讯】步入数字化时代,企业从大数据「炼金」已成为显学。为协助企业预先洞察数据分析趋势,台湾IBM今(22日)发表「IDC 2017台湾企业数据分析成熟度调查报告」。调查结果发现,长荣航空、国泰人寿、玉山银行、全球人寿与全家便利商店为台湾先驱者代表;而金融服务行业的数据分析成熟度较高,且较擅于运用数据加速业务创新,其中又以国泰人寿、玉山银行、全球人寿为金融业界之佼佼者;此外,全家便利商店亦建立起智能分析制定决策文化,位居零售流通业的领先地位。然而整体而言,台湾企业的数据分析成熟度多处于专案、试验阶段,缺乏战略与移动方针,且企业数据分析的先驱者与落后者的差距愈来愈大,呈现两极化发展。

台湾IBM大数据与商业分析部业务协理胡育铭表示,「面对竞争日益激烈的市场,企业若停留原地而未积极运用数据分析提升价值,就可能陷入衰退危机。有鉴于此,IBM致力于将认知技术(如自然语言处理与机器学习等)、云端运算结合至行业应用,透过建构完整生态系统,导入自助式智能分析与优化解决方案,大幅降低数据分析领域的进入门槛,以消弭企业因数据人才短缺而产生的竞争落差,进而引导企业掌握数据核心价值,维持领先优势。」

自2012年起,IDC连续6年针对亚太地区国家进行数据分析成熟度调查,今年调查样本规模创历年新高,一共访问台湾133家企业中的企业信息长、技术长、IT与业务主管(Line of Business)等负责人,主要涵盖台湾零售流通业、制造业、金融服务行业等。

调查报告系透过「IDC数据成熟度模型」,根据愿景、流程、技术、人员、数据五大评估指标,将企业的数据使用状况与成熟度由高至低评比为最佳化、可管理、可重复、专案、试验、评估六大阶段。调查结果显示,台湾企业的数据分析成熟度多停在专案或试验阶段,仅23%先驱企业已步入可管理、可重复阶段。此外台湾先驱企业的数据分析成熟度虽高于亚太平均值,但在数据分析的战略、预算与规画上则有待加强。

调查结果指出,台湾企业在数据分析技术掌握度较高,尤其先驱企业的业务主管与IT人员对于数据分析都有一定的熟稔度。不过相较于过去几年的表现,台湾企业数据分析的先驱者与落后者差距愈来愈大,呈现两极化发展,且整体而言,台湾企业普遍在管理数据上面临人才与技能短缺的问题。

从个别行业来观察,金融业与零售流通特别重视客户行为分析,制造业较关注业务绩效;而三大行业之中,又以金融服务业的数据分析成熟度最高,其中,国泰人寿位居本次调查的金融业之冠。国泰人寿在五大评估指标上的表现都较平均值高出一个阶段以上,在「愿景」上更高出两个阶段,主要是对于数据分析相关专案的重视程度与投入资源占比都较高,且管理模式上已能从专案经验推估投资报酬率。在「数据」的部分,已针对多元媒体数据(如影片、视频及视频)进行收集与分析。而在数据流程上,会针对客户行为深入分析来建议客制化服务或预测市场趋势,快速制定具竞争优势的差异化战略,开展新业务。

另一家金融业者玉山银行,表现亦为业界先驱。特别是在「技术」这项指标的评分大幅超越同业,已部署巨量数据分析平台进行各种分析工作,同时利用数据分析结果推动业务创新。此外玉山银行开始搜集并分析新型态数据(如网页点击串流分析、社区数字足迹等数据),领先多数台湾金融业者,而在多项数据分析相关工作上,玉山亦采取跨部门协同合作的模式进行。

同样在五项指标上都高于平均的金融业者还有全球人寿,目前主要将数据分析应用于风险管理与业务支持,因此有制定多项关键绩效指标来确保管理良好的数据流程安排;而「人力」方面,全球人寿在专案规划、进阶分析与建模,以及效能衡量上皆有专属或独立的团队负责相关事宜,其发展进程与表现亦为金融业之佼佼者。

有别于金融业采用进阶分析技术,零售流通业较仰赖信息分析结果下达决策,包含产品营销与业务等单位都会使用数据分析工具协助制定决策。举例而言,全家便利商店的数据分析成熟度与上述金融业者同样处于「可重复」阶段,但在「流程」上的表现远远领先同业或其他业者,主要是全家已建立起「智能分析制定决策」文化,各部门皆需透过数据分析协助决策并透过完善的绩效指标来确保数据有利于创造业务价值。

相较于上述行业,制造业数据成熟度呈两极化发展的情况最为严重,调查结果更指出,近三成制造业者习惯以「人治」的方式下达决策,仅少数制造业会分配足够的预算与人力进行数据分析专案,且不同于其他行业,制造业中IT人员较具数据分析主导地位。然而在智能制造应用趋势下,有愈来愈多制造业者开始收集与分析感测器与机台设备数据,对于制造业的数据分析应用发展进程将有何影响,值得持续关注。

- 新闻稿有效日期,至2017/04/22为止


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