【Data 101 第 6 期】有了數據還是找不到問題？解決問題的第一步：辨識問題
本期聚焦第一步「辨識問題」，透過電商與生活化案例，教你如何利用領先與落後指標分析理想與現實的差距，精準找出問題核心，不再迷失於數據海中。
嗨！歡迎來到《JT用數據說故事》Data 101 專欄
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。
若喜歡這樣的內容，歡迎在下方訂閱我的部落格！
本期我們將進入一個至關重要的主題 —「系統性解決問題」。
為什麼需要系統性地解決問題？
你是否感受到數據在日常工作中的重要性呢？但很多時候，即使我們手邊有了數據，卻仍然不清楚問題到底出在哪裡 6。
為了協助大家更有效地應對挑戰，接下來幾期我們將教大家如何更有系統性地解決問題。解決問題的流程將分為以下六個步驟：
辨識問題 (Identifying the Problem)
描述問題 (Describing the Problem)
原因分析 (Analyzing the Root Causes)
對策思考 (Considering Solutions)
對策執行 (Implementing Solutions)
建立標準化 (Establishing Standardization)
本期我們將聚焦在第一步：辨識問題。
如何「辨識問題」？
首先，我們要如何確定眼前的狀況是一個「需要被解決的問題」？如果你不確定，可以用以下三個條件來進行判斷：
理想與實際狀況是否有差距？ (Gap between ideal and reality)
問題發生原因是否清楚？ (Unclear the root causes)
是否清楚產生下一步對策？ (Unclear the solutions)
如果後兩者的答案是「否」（不清楚原因、不清楚對策），那麼這很可能就是一個需要被解決的問題。
舉例說明：電商網站業績分析
讓我們以電商網站為例來說明這個判斷過程：
檢視差距 (Gap)： 假設這個月的業績目標 (Target) 是 500 萬，但實際業績 (Actual) 只有 100 萬。這裡存在著 400 萬的差距，這就是「業績沒達標」的現況。
原因不明： 我們發現了差距，但不清楚造成業績落後的主因是什麼。是市場需求下滑？市場競爭激烈？還是我們的銷售策略不當？這代表是不清楚外在或內在因素的影響。
對策不明： 因為原因不明，我們自然也不清楚該從何處著手來補救這 400 萬的業績缺口。
當我們意識到這種情況時，就需要進一步做原因分析，釐清背後因素，進而發想對策。
生活化的例子：開會時間
同樣的邏輯也可以套用在工作效率上。例如「開會花太多時間」：
理想 (Target)： 預計 2 小時結束。
實際 (Actual)： 實際花了 4 小時。
差距 (Gap)： 多花了 2 小時。
如果我們不知道為什麼會超時，也不知道如何改善，這就是一個需要被辨識並解決的問題。
數據指標在辨識問題中的角色
在上一期中，我們曾提到「落後指標」與「領先指標」的概念。
落後指標 (Lagging Indicators)： 如銷售業績、利潤、顧客滿意度，這些通常是我們關注的 KPI，代表最終的「結果」。
領先指標 (Leading Indicators)： 用來提前預測變化的指標，例如流量下滑或轉換率下降可能是業績衰退的早期徵狀。
以電商案例中，我們追蹤業績（落後指標）來發現「差距」，當察覺業績下滑時，我們會觀察流量或轉換率（領先指標）來找出影響結果的因素，並制定提升策略。
▍結語
數據不僅僅是報表上的數字，更是我們對焦「理想」與「現況」的重要準繩 。在尚未釐清問題全貌之前，急著尋找解決方案往往會事倍功半。
本期我們分享了「辨識問題」的重要性，希望大家在面對業績未達標或是工作效率不彰時，能先停下來思考：這中間的差距 (Gap) 究竟有多大？我們是否真的清楚背後的原因？
解決問題是一趟系統性的旅程，這只是六大步驟中的第一步 。未來專欄會手把手帶領大家從發現問題走到建立標準化流程 。
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！