期待台電大數據處成立 邁向循證數位治理

行政院政務委員 唐鳳

687期

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口述─行政院政務委員唐鳳 整理─徐元直

大數據分析必須結合數據領域的專家、年輕人的創意及經驗老道者,才有可能問出正確的問題來,經過長時間的探索研究,讓老一輩的朋友、年輕一輩的朋友,聽懂彼此語言,這類似文化轉譯的過程,就是要在兩人三腳的這一種關係裡面慢慢地去行進。

問對問題,投入大數據分析與AI應用可為我們的工作省下時間,但這並不是AI專門的,包括自動化技術、任何資訊技術到最後都會幫我們省時間,這個是基本盤。事實上創造新的運用才是我們要著眼的,好比在智慧程式的運用上,智慧電表的整合,可能與其他的公用事業合作,如5G等,加進不同行業,將即時數據資料綜合在一起並做出判斷,可創造更佳的社會效益。

跨領域學習的挑戰

大數據跨界應用並不容易。在進行大數據跨領域分析應用時,公司內部必須橫跨不同的職類、不同的世代先彼此溝通,因為在公司內部歷經跨領域學習的考驗,之後對外溝通會更有自信。

此即「跨領域學習」的自信,傳統上我們在學習上分類、分科、分系,把自己的專長處理好即可,其他的就交給那個領域的專家,大家分門別類處理,但是新興的挑戰不會管是哪一個職系,很多新科技都會帶來跨域挑戰,必須要靠跨領域的對話才有可能達成。

一般大企業導入大數據分析與應用,要注意對內整合及對外應用,以台電來講,這是一個自成的生態系,人才非常多,光是跨部門之間調用彼此的資料,這個水就已經很深了,必須花很多的力氣才能理解每一個部門。台電任何一個部門都會產生大量的資料,因此要先把內部的資料流串接起來;因為很多的工作,說不定隔壁部門的某個資料能幫你節省時間,或者是幫你創造價值。傳統對資料採取「榖倉式管理」,每一個部門只負責自己資料的正確性,並不會特別想到這個資料可能對隔壁的部門是有用的,所以必須增進夥伴關係。

舉例來講,像大家最近常使用的「疾管家」,可以查到藥局的位置,還有藥局口罩的存量,這不是疾管署的資料,而是來自健保署的資料,而健保署一釋出來,疾管署變成第一個運用,因為疾管署提出這樣需求,所以這兩個單位的資料就結合起來了。

這告訴我們兩件事。第一要對資料進行倉儲庫存的盤點、清點。第二,要用其他部門能夠理解的方式去說明自己部門的資料,以及建立資料中間的關聯。

讓需求方來許願

這並不容易,因為當你連用戶是誰都不知道時,要如何寫一個東西讓你的用戶搞懂?此時解決方式是反過來,讓需求方去許願、提出需求,這不是點菜的概念,把它想成是一個類似「無菜單」創意料理,先不管師傅有什麼食材,能做出什麼菜,先不管是不是做得到,而是先講出實際的需求是什麼,如果做不到,再來盤點是設備問題、還是時間問題;有很多時候,只是調一個參數就可以做到,問題就能被解決。

當需求可以具體被提出來,這個時候就建立起資料的協作關係,或者是資料夥伴關係,即有一個主動需求的提出者,跟很多可以滿足他的資料產製者,他們之間是可以密切、即時彼此溝通。且隨著時間過去,會有越來越多的利害關係人加入,形成生態系。

大數據的協作或夥伴關係就是這樣形成,本來是你做你的、我做我的,後來理解到你做的過程中會產生出一些我用得到的資料,瞭解到工作範圍是重疊的,會願意對彼此公開;接著,開始即時溝通,協作的力量就產生了;三方、四方、五方人加入,都是為了一個共同的價值,願意對未來的不特定人來開放,夥伴關係因而快速成長。

去年台電所舉辦的AI大數據人才發展營,多少還是會看到一些上司、下屬關係,而這次推出的「電力許願池」,透過從需求端許願的方式,把橫向的資料提供者跟需求者間銜接起來,夥伴關係可以在內部自然形成。

大數據處整合跨部門綜效

我也樂見台電成立大數據處。民間有一個「資料長(Chief Data Officer,CDO)」的概念,與「技術長(Chief Technology Officer,CTO)」最主要的差別是,資料長並非聽命行事的執行者,而是針對資料科學,不斷地探索新的模型、新的分析軟體,提出問題,可以說是內部研發的泉源。

就業務部門而言,將有一個比外部管理顧問公司更懂你的內部單位,可以不斷地告訴你,如果現在投資時間在某些議題上面,你未來可以省下多少成本;或者是從資料分析中,會看到你現在如果願意去跟業務單位來進行橫向的串接,可以創造出多少嶄新運用的可能性。

至於各部門要投入分析哪些議題,則交由各部門去決定,資料長憑著證據說話,告訴各部門:「我瞭解你現在的資源有限,尤其是人力、時間有限,你如果把資源放在這裡的話,對於整個集團或者是公司產生的綜合效果會更大。」

跨部門產生的綜合效果,在以前是很難透過KPI管理來預見,並且很難去量化它,但是現在可以透過資料科學,由較了解公司業務與政治的內部單位,透過資料科學提出具體可行的解決方法,這對公司所有部門都有利,共同創造新的應用。

我期許台電大數據處扮演創造綜合效果的角色,讓管理及經營者更能夠循證數位治理(Evidence Based E-Governance),也更清楚了解公司內部應進行怎麼樣的調度、配置等等,有一些決策看似大膽,甚至是天馬行空、成功機率低,但大數據處將可幫忙算出來到底有多少成功機率、多少效益,若能把風險定量,其實大家就不再這麼害怕改變,我想,這是大數據處很值得大家期待的效益。

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