有效提昇決策品質─資料導向決策
進入大數據時代，我們不厭其煩地指出，企業應由以經驗導向，改為以「資料導向決策」（Data Driven Decision-Making，簡稱DDDM），意思是指企業能以「資料分析」為決策基礎，不要再以「直覺為基礎」的決策方式，因為兩者之間有著天差地別。
以網路平面廣告為例，當網頁平面設計師設計出廣告之後，一般公司會由行銷主管進行主觀判斷來決定廣告的好壞。再藉由主管提出修正意見，讓設計師進行修改。但如果是行銷研究能力強一點的公司，則會透過「焦點群體」（focus group）的運作，希望由少部分消費者來判斷廣告的好壞。意即由焦點群體內的消費者成員們提出修正意見後，交設計師進行修改。當然，這種作法的成本相對高很多，所以需要考量成本效益。
還有一些公司，則會聘請資料分析師，在網站上針對平面廣告進行A/B Test，透過讓使用者們瀏覽到不同的平面廣告，以及偵測背後點擊與瀏覽行為的差異，進而判斷出網路平面廣告的好壞。同時，藉由不斷地修正與驗證，將平面廣告的效益，調整至最佳的狀態。
以上三種做法，第一種由主管決定最為「主觀」；第三種由資料來決定則最為「客觀」；而焦點群體法則介於兩者之間（此處係指由「客觀」的消費者提供其「主觀」的想法，但要記得，消費者的「想法」往往不等於其實際的「行為」）。而第三種決策方式，就是所謂的「資料導向決策」（DDDM），如圖1所示。
根據麻省理工學院（MIT）教授艾立克．布林約爾松（Erik Brynjolfsson）等人的研究，在「資料導向決策」量表上，如果能做到每提高一個標準差，生產力則成長4%~6%。同時該研究也發現，採取「資料導向決策」的企業會有較高的資產報酬率、股東權益報酬率、資產利用率以及市場價值。
事實上，「資料導向決策」概念的本質，說得直接一點，其實就是「理性決策」。只是，過去要在有限的時間與金錢下，要收集到足量的客觀量化資訊，有其困難。但隨著電子商務的興起，許多消費者行為，全部都在網路上進行，他們的喜好與真實行為也全部都被紀錄下來。因此，讓理性決策的可能性與適用性，大幅度地增加。
面對「資料導向決策」概念的興起，我們應該要選擇積極擁抱，因為這樣的概念可大幅增加決策的有效性。不過，我們也要強調一點，採取資料導向但這並不代表，我們就要放棄「直覺決策」。畢竟不是所有情境，都適合透過「理性決策」來進行，例如進入一個完全沒有資料可循、或是只有部分資料的新市場，有時就得大膽一點放膽去做，因為此時，展現企業家精神的「直覺決策」還是有其價值的。
羅凱揚（台科大企管系博士）、蘇宇暉（台科大管研所博士生）
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