【Data 101 第 2 期】告別「憑感覺」做決策：掌握數據化營運的四個關鍵步驟
本文深入淺出解析數據思考的四個核心步驟：解讀現況、釐清脈絡、產生洞察到驅動決策。透過具體的「體重管理」與「業績分析」案例，帶你學會如何將冰冷的數字轉化為具體的行動方案，提升工作與生活效率。
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在過去幾年工作經驗，因為工作需求需要在公司內部分享一些數據相關的知識給內部同仁，藉此提升組織內部的數據素養，也開啟每個月整理一些簡單的數據知識觀念在內部分享。
在不涉及公司內部的資訊，我整理過去的內容同步發表在個人部落格中，希望給想要踏入資料領域的你增加一些不同的知識觀點。
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在數位轉型的浪潮下，你是否常聽到「數據驅動」這個詞？無論是在工作上，還是在我們個人的日常生活中，「數據」早已無所不在 。
這一次的 Data 101 第 2 期專欄，我們要探討的主題是 「數據化營運的重要性」 (The Importance of Data Operations) 。為什麼我們需要它？簡單來說，過去我們習慣依賴「經驗」和「直覺」來做決定，但這往往過於主觀；當問題發生時，若缺乏客觀的事實數據支撐，我們很難有效率地找到病灶並解決問題 。
數據化營運並不僅僅是看著報表發呆，它是一套從「看見問題」到「解決問題」的完整思考邏輯。我們可以將其拆解為四個核心情境步驟：解讀現況、釐清脈絡、產生洞察、驅動決策 。
讓我們透過「工作」與「生活」兩個實際案例，來演練這套邏輯。
步驟一：解讀現況 (Interpret the Data)
一切始於對現狀的客觀觀察。這個階段的目標是發現「發生了什麼事？」，並透過數據量化問題。
工作場景： 業務部門在監測數據時發現，與去年同期相比，線上網站 的業績呈現衰退 。
生活場景： 你去健身房測量 InBody，看著報告驚覺：體脂率和體重的數字都增加了 。
這就是「解讀現況」，看見冰冷的數字背後所代表的警訊。
步驟二：釐清脈絡 (Clarify the Context)
發現問題後，不能急著下定論，而是要像偵探一樣抽絲剝繭，找出問題的構成要素。
工作場景： 業績掉下來，是因為進站的流量 (Visits) 變少了？還是雖然人來了，但下單的訂單數 (Orders) 下降了
生活場景： 變胖的原因是什麼？是因為最近飲食攝取太高熱量？還是因為缺乏運動導致消耗太少？
在這個階段，我們將大問題拆解成小變數，釐清因果關係的脈絡。
步驟三：產生洞察 (Generate Insights)
釐清脈絡後，我們需要結合外部環境或過往經驗，找出真正的「為什麼」，這就是洞察。
工作場景： 進一步分析發現，這是否跟去年同期舉辦的大型促銷活動有關？或者，雖然流量沒變，但進站的流量品質下降了，導致轉換率變差？
生活場景： 回想最近的生活型態，發現並非運動量不足，而是最近聚餐太多，飲食習慣改變導致熱量失控。
「洞察」是連結數據與行動的橋樑，它幫助我們確認問題的根源。
步驟四：驅動決策 (Drive Decisions)
數據化營運的最終目的，是為了採取行動。沒有行動的數據，只是一堆數字。
工作場景： 既然發現是流量品質問題，下一步就是與行銷部門討論流量來源的優化策略，並規劃新的活動案型來提升業績 。
生活場景： 既然知道是飲食問題，決策就是開始調整飲食習慣，並維持每週三次的運動頻率來拉回體態 。
▍結語
從公司的營收成長、行銷部門關注流量轉換 ，到我們管理自己的健康，數據化營運的邏輯是通用的。
透過 解讀現況 ➔ 釐清脈絡 ➔ 產生洞察 ➔ 驅動決策 這四個步驟，我們不再被主觀感覺綁架，而是能運用客觀數據，做出更精準、更有效率的決策。今年，讓我們一起更專注於「Data」，在工作與生活中挖掘出更多有價值的洞察吧！
希望這期的內容能幫助大家對數位數據有更清晰的認識，讓我們一起享受探索數據的樂趣吧！