有人把加密貨幣、區塊鏈和物聯網這些華麗的現代新型產品標榜為未來貨幣。然而，當你仔細分析時，你會發現，有一個商業數字驅動（digitally-driven）領域早在這幾樣之前就已經運作很長時間了。它被看作是科技時代的「新石油」，這就是：數據。
隨著互聯網的商業化，數據已經風靡全球。但與現代其它發展中的科技財富相比，數據處在一個怎樣的地位呢？把數據看作商機，而不僅限於行銷、商業手段、策略或營運工具，對企業來說有多重要呢？
想要理解數據作為商業資產的真正價值，我們必須知道這些問題的答案。
數據的重要性
早在第一個比特幣被開採出來之前，或者說晶片被裝進洗碗機或電視機之前，數據就已經在改變商業世界了。因為在那之前，數據成為商業領域的一個關鍵部份已行之有年。這一趨勢一直持續著，到了21世紀的前20年，前十大企業中有一半的企業便是從事數據相關的產業。
MX公司（MX Technologies）的巴拉特（Jane Barratt）指出，2009年前十大企業主要是產品和服務的製造商。在2019年，也就是短短十年之後，前十大的名單主要被Google和Facebook這樣的數據行家所佔據。巴拉特闡明，「以數據為貨幣的世界」仍處於起步階段，但毫無疑問的是，數據的重要性正在不斷的提高。這一點在那些收集、整合和分析這些數據的企業身上體現得淋漓盡致。
雖然數據有可能成為新的貨幣，然而許多公司還沒有充份利用這一點。因為這種趨勢不總是那麼容易被挖掘出來。別忘了，儘管有許多公司收集大量數據的能力越來越強，但是規模不一的公司對他們手中無窮的數據驅動（data-driven）的價值都還未能開發出來。
即使技術已經能將訊息處理得越來越詳細，可大多數公司所做的仍然只是停留在表面。他們只利用了數據集的某些方面，而往往留下海量的事實、觀點和其它細節不去觸碰。在許多方面，這種感覺類似於漢耶茨（Laszlo Hanyecz）的標誌性行為—花1萬個比特幣只買了一個薄餅，因為當時加密貨幣正處於起步，看不出有多大價值。
然而，現代企業必須時刻做好準備，以便能夠在數據運算和數據分析領域的新實操中遊刃有餘。
為甚麼數據在所有層面都很重要
大多數公司都能意識到高端數據的重要性。我們談論的是典型的訊息—比如社交媒體的喜好，點擊率和客戶回訪率。這些容易引人注意的項目具有明顯、務實的價值。一個公司可以將這些數據以簡單、明瞭的方式應用到他們的決策中，而不需要爭取多大力度的支持或說服力。
但是，數據的價值遠遠超過這些表面上看起來重要的東西。
這就是暗數據（dark data）和數據湖（data lake）出現的地方。暗數據是企業定期收集但未能處理或應用於商業洞察的數據。Datumize（譯註：專門幫企業處理暗數據的軟件公司）和類似的平台負責捕獲暗數據，然後幫你把結果歸入正確的數據格式和目的地。
暗數據的數量只會隨著時間的推移而增長，特別是伴隨像人工智能和機器學習等技術的應用，它們自己就可以產生更多的數據量。即使企業只需花些時間就能將其轉化為有意義的訊息，就可以收到強大的效果，這些數據往往還是遭擱置著。
忽視暗數據會如何？
忽視暗數據很大一部份的問題源於意圖。大多數公司一開始都將目標定在捕獲他們認為有價值的某些特定數據上。因此他們才搜索這些數據，而且只搜索這些數據。如果用「數據是新貨幣」來比喻，這就等同於認定一張20美元的鈔票是唯一有價值的現金，只尋找這一種形式的貨幣，而放棄了其它形式的鈔票。
然而，在某些時候，鎖定的數據形式仍然是有價值的。甚至研究特定的數據集可以是成功的重要部份。停留時間和跳出率可以專門用於進行搜索引擎優化的工作。識別被遺棄的購物車可以用來推動電子郵件的跟進。
然而，要在你公司的所有數據中找到價值，那就得在細微之處見真章了。它需要的可不僅僅是為既定目標找到匹配的數據這麼簡單。
培養數據策略和可觀測性
要說公司很容易就能收集到數據，沒有人會感到驚訝。利用現代軟件和數據分析工具輕而易舉的就能捕獲到許多令人難以置信的數據。這種捕獲數據的手段可以應用於購物習慣、互聯網活動，以及分散在互聯網上的眾多個人數據。採集數據的途徑也很多，比如通過移動設備、手提電腦、桌上型電腦、甚至物聯網小工具。
一旦捕獲了數據，面對這麼多看似隨機、不相關的訊息，公司通常得決定如何處理這些訊息。而往往，這就是他們碰壁的地方。最終這些數據只是被擱置在一個程序中「接灰」，不是在本地系統當中，就是在互聯網上的雲端存儲軟件裏。
不是說把當時用不上的數據存儲起來不對，而是如果你一直把這些數據擱置在那裏不用也不進行規整，隨著時間的推移，數據不但會變得凌亂，甚至會成為一種負擔。
即時處理數據
因此，公司必須學會從到手的那一刻就以正確的方式處理這些數據。這並不意味著過手的每條訊息都得派上用場。但是，公司至少應該通過以下方式來處理得到的數據：
．識別數據：這是關鍵的第一步。你要有意識地去了解你的企業所產生的所有數據。至少，這是為了安全合規（也就是說你不希望在不知情的情況下擁有敏感客戶或顧客數據）。此外，識別數據可以顯示所述數據現在或將來可能具有的潛在價值。
．收集並整理數據：公司須先將數據集合，然後將其歸入預先劃分好的類別中。將訊息分類可以保證它在未來的易用性，你會知道在你需要的時候可以找到它。
．分析數據：一旦你識別並整理了數據，這些數據就是可用的了。這裏要求分析你發現的任何可能對你企業有用的數據集。你的企業必須觀察和分析這些數據，來找到對你企業有用的潛在價值。
正確利用公司所有數據的價值始於具體的數據策略（data strategy）。就是要採取循序漸進的方式來識別、清理和利用你的數據。
利用您的數據
如果你以這種方式去處理收集到的數據，那你也可以找到廣泛使用數據的方法。換句話說，與其把數據單獨擱置或隱藏在暗處，倒不如把這些沒規整過的訊息轉化為可以為你整個公司所用的訊息。
從那開始，你要充份利用數據可觀察性的各種應用。像Acceldata這樣的綜合平台不僅能讓你洞察整個組織的數據（即讓你知道數據湖中究竟有甚麼），而且可以驗證和協調組織中的靜態數據或動態數據。
使用ML/AI，數據可觀察性不只用於監測，檢測和預防問題。它能夠持續地進行數據調節，管理數據管道。這就讓這種工具和其它類似的工具成為了數據管理者，而不僅僅是一個公式或演算法——只能對數據進行分類，不能對數據做任何進一步處理。
簡言之，數據可觀察性可以讓企業更好地了解如何操作數據，從而提高數據的識別性、連續性和一致性。
那麼，如何產生所需的效果？
如果一個公司的文化不認同數據的威力，單靠投資高端的技術是不會產生效果的。請記住，如果沒有一個堅實的、支持這個觀點的文化作為後盾，數據策略就是空談。
因此擁有歡迎數據而不是敵視數據的文化是非常需要的。最近一項針對財富1,000強高管的研究發現，沒能成為「數據第一」的公司，其首要原因來自文化的阻力和挑戰。
該報告指出，一成不變的數據環境、過時的業務流程和僵化的公司文化等因素是抗拒改變的主要的障礙。這使得公司文化的接受度以及員工和僱主的認同成為一種必要。如果你的公司不肯從掌握的數據中獲得最大利益，那就甚麼也不會發生。
未來貨幣
一夜之間成為數據驅動公司是不可能的，也不可能自發產生。需要真正地投入時間、精力、資源和注意力。僱主和員工一樣，都應該認同這個目標。不管數據目前的影響是甚麼，C打頭的高管、中層管理者和員工都要了解數據本身的重要性。
此外，你必須持續將數據致於有利的地位。培養一種包容、成長導向的企業文化，長期保持對數據固有價值的理解。整合最先進的數據技術。升級數據策略以跟上公司當前的需求。
如果你的公司能做到這一點，你就能利用數據的威力作為未來貨幣。
原文：Data is the New Currency. Don’t Let It Slip Through Your Fingers刊登於Due網誌網站。#
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