身為企業顧問, 我常看到這樣的場景:
投影幕上的報表一張接一張,
線條漂亮、欄位齊全, 大家邊點頭邊做筆記;
可當我問「接下來想怎麼做?」 空氣就安靜下來…
這不是努力不夠,
也不是資料太少,
而是資料與決策之間,
少了一座橋。
我們每天在河岸邊欣賞數字,
卻沒有跨過去的步道。
對我而言,
數據的價值只有一件事:
能不能幫我們更快、
更穩地做出下一步。
如果一句話講不清
「看到什麼,
就做什麼」,
再多的儀表板都只是風景。

為什麼看很多,還是動不起來?
多數團隊卡在三個現象:
第一,沒有情境
同一張圖,
營運想周轉、
行銷想轉換、
客服想回訴。
沒有把人和情境說清楚,
數字就變成
誰都能解讀、誰都說得通的東西。
第二,指標沒有連到行動
看到紅燈會緊張,
但「誰要做、何時做、做到什麼程度」
沒有被寫在同一張紙上,
討論自然打轉。
第三,會議多談看見,少談要做
花九十分鐘回顧過去,
只用最後十分鐘決定未來,
行動感就上不來。
真相其實簡單:
資料不是用來堆的,
是用來用的。
我們需要的是
把數據放回情境、
讓指標對上動作,
縮短從看見到採取行動的距離。
先把「為誰、為何用」說清楚
我常把數據比作工具箱。
工具箱好不好,
不在於工具多,
而在於需要時,
拿得到那一把對的。
以人為本,
並不是憑感覺;
而是回答三個問題:
誰在什麼情境下,
要做什麼決策。
店長要排明天的人力?
專案經理要先救哪個風險?
客服領班要在五分鐘內處理突增來電?
不同角色在不同時點,
看同一張圖,
做法會完全不同。
而「資料驅動」也不等於追指標。
它比較像一條路:
資料 → 洞察 → 決策 → 行動 → 反饋。
資料幫我們看見模式;
洞察讓我們抓對槓桿;
決策畫出方向;
行動把輪子推著走;
反饋則確保下一輪更準。
當角色與情境清楚了,
資料自然就「剛好夠用」。

一個好用的共通流程
很多人問我:
「設計思考怎麼放進數據與決策?」
其實可以不用背流程圖。
我通常只提醒:
先同理,再定義;
先發想,再做一個可對話的雛形;
最後用小步測試驗證方向。
你不需要把每一步做滿,
只要確保每一步都「有到」。
目標不是做出完美流程,
而是讓團隊迅速有一張
能討論、能行動的共同視野。
原型,不是系統
許多組織一開始就想導入平台,
卻越走越重。
我會請他們先做一件更輕鬆的事:
做一頁紙。
這張紙不是為了漂亮,
而是為了清楚。
上面只回答兩個問題:
我們要先看什麼?
以及看到了,要做什麼?
當所有人盯著同一張紙說話,
爭論就會變少,
行動自然變快。
至於要不要系統化,
等這張紙跑出價值,
我們再來談。
測試,不是驗證工具,
而是驗證思維
我喜歡兩週的小實驗。
很單純:
一組用新的討論方式與指標結構,
另一組維持原有節奏;
我們只觀察三件事:
決策時間是否縮短、
重工是否下降、
結果是否往對的方向。
如果有改善,
表示方向對、
優先順序也對;
這時把做法擴大就不會太痛。
反過來說,
若沒有改善,
也別急著否定數據的價值,
它提醒我們,
真正要調整的
可能是問法與看法。

三個小提醒:
少量、關鍵、能驅動行動。
指標越多越亂,
越少越珍貴。
平均值之外,
記得看分布與例外。
問題常藏在少數、
卻關鍵的情境。
先有雛形,再談系統。
流程不清楚,
系統只會放大混亂;
流程清楚了,
系統才是助力。
跨部門,從「共通語言」開始。
營運談效率、
行銷談轉換、
財務談成本、
IT談可行性、
法務談風險…
大家都對,
但語言不同。
要把船划向同一個方向,
我們需要一點點對齊:
用同一種方式描述角色與情境;
用同一張簡圖
串起資料、洞察、決策與行動;
用同一本指標字典解釋名詞。
當語言一致、
邊界(例如資料治理與隱私)清楚了,
協作的摩擦自然會下降。
來舉幾個例子:
※新通路決策:
把每週12份報告縮成3張關鍵圖,
外加一張「看到什麼→就做什麼」對照表;
會議從90分鐘變30分鐘,
結論更一致。
※售後體驗改善:
投訴看似分散,
分群後發現兩種情境占了多半;
兩週做小調整與回覆腳本A/B,
重複來電下降、滿意度回升。
※B2B提案:
不是價格問題,
而是風險認知。
把顧慮轉成兩個可量測指標
並配決策腳本,
提案更快過關。
你會發現,
贏的不是「數字比較多」,
而是關鍵資訊與行動綁得更緊。

想先動手的你,可以這樣開始:
挑一個卡關的議題,
寫一句話說出誰、
在什麼情境、
要做什麼、
被什麼卡住;
找出最少的三個數字,
幫你在本週做出一個更快的決定;
畫一張一頁紙,
把「看什麼/就做什麼」
放在同一張畫面。
做到這裡就好,
其餘的,
我們課堂上一起完成。
會用數據,資料才有價值。
我們不缺資料,
也不缺工具。
真正缺的是那一步:
把資料變成行動。
如果你也想讓報表更輕、
會議更短、
步伐更穩,
帶著你的真實情境來教室。
我們會把它攤開、
做出第一張可對話的雛形,
跑完第一個小實驗。
會用數據,
資料才會長成真正的價值。

