觀念平臺－論證交所推動大數據業務未來展望

證交所是臺灣證券市場的核心，證券市場的交易資訊在證交所彙集、產生和傳播，證交所更擁有豐富的證券市場歷史資料及上市櫃公司揭露的各項資訊。做爲證券市場資料的提供者，證交所一向致力於資料揭露的準確、即時及透明化：做爲資料的消費者，證交所也尋求各項資訊技術以完善市場監管並精進市場服務。

隨着大數據資料概念來臨，資料的價值正在發生變化，利用大數據工具，以不同觀點分析市場內產生的資料，抑或運用外界社羣資訊與原有資料進行整合分析，都有可能爲市場創造嶄新的價值。

擁有豐富大數據4V元素的「證交所」，「大數據專案」便成爲未來將推動的業務重點，筆者先從「證交所」大數據的4V談起：

1.Volume（數量）：證交所每日彙集全臺投資人上億筆交易量的資訊，將證券市場交易的全貌盡收眼底。

2.Velocity（速度）：證券交易市場分秒必爭，投資人對資料即時性的要求也不斷增加，證交所極力協助主管機關及各利害關係人獲取最即時的資料及數據。

3.Variety（多元的資料）： 數據的多樣性在數據驅動時代也極爲重要。證交所業務廣泛，囊括股票上市、市場監理、券商輔導等，將多樣化的數據混合分析，產生精準洞見（Insight）。

4.Value（數據價值）： 創造價值便是大數據的最終目的，也是證交所在創新時代中的首要任務之一。

面對豐富的大數據，如何發揮數據價值，是證交所董事長林修銘到證交所首要之務。到任後，宣示建立「以數據分析驅動業務創新的思維模式」，把大數據分析的能力深植每一個員工，成爲員工的DNA。

以下分享筆者輔導大數據成功的企業的成功秘方：

1.Start Small& fall/success fast（從小做起，快速成功／失敗）：在這個訊息萬變的數位科技年代，高階主管已經沒有耐心去等待動輒超過一年的大數據建置專案，唯有「從小做起，快速產出數據洞見」的敏捷方式，方能在現今的數位年代生存，即使在這個過程中發現錯誤，也能快速應變，修正方向。

2.業務掛帥、技術相隨：大數據的成功來自於「跨部門的合作」，由業務單位負責大數據的需求與方向，IT協助提供必要的資料與平臺，業務單位邁向「數據公民化」，自行分析數據。

3.讓數據團隊成爲一個部門：「數據」不只是IT技術支援的一部分，它更是決策支援的一部分，成立內部數據智能的核心單位的「數據」部門是組織推動大數據的要項。

4.先有BI（商業智能： Business Intelligence）纔有AI（人工智慧： Artificial Intelligence）：迷信「AI是萬能」是許多大數據專案失敗的原因。須按部就班，業務單位開始使用「視覺化工具」搭配業務的know-how，從數據找到洞見（insight），從洞見設計可行方案，等累積了足夠的洞見，才能透過機器學習將數據價值升級，挖掘更優質的數據價值。

證交所「從員工開始」，讓數據成爲員工的DNA，是一個非常正確（重要）的「基本功」。在培養員工學習數據能力的同時，以「Start Small」 的方式啓動大數據專案，讓業務單位擔任領頭羊的角色，尋找「數據應用」的需求；透過IT同仁的協助，瞭解證交所內的大數據4V，進行收集／分析資料，透過這種「做中學」的方式，逐步提升人員駕馭大數據的能力。

筆者期待證交所能充分利用大數據，讓主管機關及市場相關參與者能享受更快速／多元性以及更有價值的數據。