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幫員工換座位 美光挖出大數據金礦

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幫員工換座位 美光挖出大數據金礦

圖片來源:美光提供

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幫員工換座位 美光挖出大數據金礦

天下雜誌626期

記憶體大廠美光將數據分析結合IT,讓「大數據分析」成為其成長最快的業務。開創新藍海商機功不可沒的,是美光資訊長舒茲。

數據到處都是,怎麼讀取,是技術問題;讀取之後,怎麼重組、判讀、分析,並據之決策及創新,才是難中之難。

去年,麥肯錫針對全球五一九位企業經理人調查,發現高達八六%認為公司運用數據和分析的成效,只能算是勉強及格。

換言之,企業皆坐擁無數數據,但大多如深埋地下的金礦,沒有開採。

美光首任資訊長舒茲(Trevor Schulze),上任不到兩年,便奪得《Forbes》最創新資訊長得主。因為,他不但為美光挖出藏在各部門的金屑,並統合成金條,更因此為美光開創大數據的新藍海商機,成為美光成長最快的業務。

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開創新藍海,從速度做起

美光已是記憶體龍頭之一,產品橫跨DRAM、快閃記憶體、SSD(固態硬碟)等領域。如同其他企業,美光正千方百計挖掘大數據的商機。這重責大任,自然落在首任資訊長舒茲身上。

進入美光之後,舒茲發現,美光肩上背負的,不只是超過三十五年的歷史,還有許多「技術負債」。因為,美光擁有大量的數據,卻沒有好好加以運用。

儘管有大數據相關計劃在進行,但數據的取得和分析耗時費事。左思右想,舒茲決定新成立「企業分析及數據IT團隊」。美光執行長杜肯(D. Mark Durcan)用「巨大」來形容其成效。

他說,舒茲的團隊「讓美光得以用創新的科技提供新的數據經濟,幫助客戶利用其數據資產。我們美光自己就是這麼做的。」

變革首部曲:新團隊、新座位。

成立一個數據分析的部門,聽起來沒什麼,但舒茲採取的方式卻很創新。這部門的名稱,有「數據分析」,也有「IT」,這就是舒茲變革三部曲的第一步。

舒茲故意把數據科學家和IT工程師放在一起,讓數據科學家能夠直接接觸公司重要的商業數據,且這兩種人坐在一起工作,也能直接溝通。

這個部門產生的綜效,是大大縮短了收集、理解相關數據的時間與流程。

「組合、分析數據的人和數據工程師在同個團隊裡肩並肩一起工作,使數據取得和處理的時間減少了五○%,」舒茲說,當一個案子的解決方案差不多完成、工程師接手負責時,數據科學家又已經可以開始著手下個案子。

變革二部曲:到其他部門練兵。

工作模式建立之後,舒茲開始找其他部門「開刀」。他的第二步,選擇的是對公司很重要、數據多、又缺乏數據專業的部門──採購部門和供應鏈。

「我們的供應鏈和採購部門是很理想的練兵場,因為他們的資料量很大、歷史資料齊全,對公司的重要性又無與倫比,」舒茲告訴《Forbes》。

舒茲利用人工智慧深度學習的演算技術,光是第一年,就為美光建立起客戶需求預測,以及物料、庫存管理及產能分配、生產進度監測等多個解決方案。

變革三部曲:教育不能少。

第三步,舒茲深知,預測和分析模型要在美光各部門間整合貫通,必須獲得全公司所有員工的接受和信任,「它就像黑盒子,你很難讓同仁閉著眼睛接受它。」

於是舒茲的小組化身為老師,在公司內部向每個部門、每一層級的員工,解釋數據科學和AI機器學習的基本原理。

他們舉辦無數次教育訓練、讀書會,並非常詳細地示範數據科學技巧。更重要的是,每個部門的講習,都是針對那個部門特別訂製的內容。

這些努力就像播種之後的有機成長。現在,美光各個部門中有電腦、數學和統計背景的員工,都成為帶領部門培養數據科學能力的「教官」,進行各式各樣從數據可視化到機器學習的方案。

這樣的成效,在其他企業通常要花上好幾年,但舒茲的團隊一年半就做到了。它所創造的效益正呈等比級數成長,頭一年就達到八千萬美元,第二年倍增。

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