數據反饋有利決策 (車品覺)
筆者連續幾個周一在香港管理專業協會（HKMA），為一班高管做數字化轉型培訓，借助這機會把這十年內的經驗做了一些梳理，希望能夠深入淺出讓非技術的管理者，快速掌握企業數字化轉型成功的關鍵。
為了讓同學們感受到數據化決策的趣味，於是在課程中設計了3個工作坊。我忽然想起師傅多年前問我，為什麼我們要吃完飯之後才給小費，既然飯也吃完了，反過來說何以不在飯前就先給小費更有作用。師傅非常重視Feedback Loop，飯後才給小費表示客人對服務的認可，在數據分析環節上，亦很重視數據反饋的作用。
舉例，Uber如果想知道乘客的滿意度，在下車之後立即發出訊息收集意見，這個時候，應該是客人感覺最強烈。儘管如此，大部分分數還是介乎4分或者5分之間（滿分為5分），可見這評分系統並不完美，原因可能是大部分人覺得4分才算是及格。
回到工作坊的事情上，我希望用最簡單的方式，讓高管明白收集數據與決策之間的關係。很多高管都曾遇上，為什麼收到的報表愈來愈多，但問題總是未曾解決。無他，因為做報表的人與看報表的人，甚少有反饋的管道，隔了一段時間之後就不了了之，而且有增無減。
古語有云：「工欲善其事，必先利其器」，我給高管們的答案是，若要分析師的報告到位，你必須要花時間去給真實的反饋，告訴他：你想分析主題背景的一些假定可能性或者戰略思考，甚至可以告訴分析師，背後部署了的行動是什麼？
以上的反饋對分析師的工作非常重要，而且應該要有持續性和時間性，但往往愈高級的管理愈容易忽略，有時會導致對數據分析，甚至數據轉型失去信心。所以我奉勸高管們可以多理解，並明白到數據分析質量與溝通的重要性。
記得我在阿里巴巴（09988）的時候，月度經營會議之前很多高管都會與我會面，力求我的分析能夠足夠真實。有一次我問淘寶的總裁，你希望月度經營報告能告訴你什麼，他的答案是：「我想知道上個月我們做對了什麼，又做錯了哪些事情。」
（編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售）
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