在《天下》率先全台、首度進行的製造業「工業4.0大調查」，發現566家企業中，近3成公司的資料仍毫無用武之地、近5成公司機器設備不具資料傳輸能力，以及利用數據作改善預測僅1成多。
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為什麼製造業的決策數位化，會比服務業還慢？
問題出在企業擁有大量資料，卻不懂得分析大數據、挖掘金礦。
以半導體業為例，每一片晶圓都有幾百道製程、百萬個感測點的數據，每座晶圓廠則有成千上萬台機器設備，但卻可能只有不到一千位工程師分析如此海量的資料，如果不能把「資料變成智慧」，就無法達到控制成本與人力，甚至難以在競爭激烈的IC市場中降低生產週期、拉高良率。
因此，有系統地善用分析出來的有價值資訊，進一步做出讓企業勝出的決策或找到新機會點，才能創造新的商業模式。
你公司擁有的是資料，還是知識？
資料如何變成有用的決策
當資料有了系統性的分級，接著就是「不同對象的人，必須用對資料」。主管需要的資料量，與開發者或管理者需要的資料量不同，創造的價值亦不同。
從下圖的金字塔圖可看出，資料管理者必須先將海量資料，客觀、正確、一致性地儲存。分析者則針對分析對象撈資料，以公式、語言或規則轉化為數據格式，同時可透過不同計算方式，得出不同意義。
愈上位的管理者，接觸到的就不再是資料，而是運用經資訊比較、找出其關聯性的知識，再輔以詮釋、經驗與願景，做出有利決策。
每次做不同決策，依賴的資料和資訊不同，因此也需要不停撈資料，再次進入資料準備、比較的過程，這是一個動態的過程，直到決策奏效，才是完成「資料→智慧」的歷程。
▲資料變智慧的歷程。資料來源：《工業3.5》
就像醫師的診斷，會受限他的養成，因此任何決策的判斷，也容易受到主觀因素和辨識能力的影響。高科技產業已經利用工程資料分析系統和大數據分析，並結合領域知識，來設計比較好的編碼和資料前處理，進一步做開發的決策；這樣的資料探勘、運用歷程，同樣適用在其他產業。
（責任編輯：吳廷勻）
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