《資料價值 — 一位資料產品經理的視野》解析
《資料價值 — 一位資料產品經理的視野》是我在 9.14 Open Data 聯盟成立大會上的演講主題。內容相關連結為：
為何從「資料產品」的角度切入？
不管是 Big Data，還是 Open Data，強調的都是資料價值。而最能夠發揮資料價值的載體，應該就是以資料為原料的應用產品或服務了。以下以「資料產品」(Data Product) 來含括產品或服務。
我們對資料產品的具體定義如下：
好吧，既然政府這麼愛講產業、產值，那就順著這個勢，藉由資料產品的規劃、開發、行銷、支援、營運，用一個具體的發展架構來討論在應用 Open Data 時，會碰到的種種議題，以及一位資料產品經理會用怎樣的觀點來看這些議題。
報告老闆，我們發展 Open Data 應用產品最大的風險是......資料提供者
在簡報中，我提到了「正規版的產品經理工作架構」，以及「產品發展團隊，不只有資料科學成員」：
在工作架構中指出，產品所需的資料來源，有以下的面向必須被審慎評估：
老闆問了一個問題：「請問這個計畫的最大風險是？」
產品經理答：「報告老闆，本計畫的最大風險在於資料提供者 —— 我們不知道他們哪時會因為不明確的資料授權而提訴，哪時會暫時或永久停止提供資料。」
老闆：「那你去忙其他的事好了。」(內心 OS：你這個笨蛋，還浪費這麼多時間寫計畫)
報告言必稱「商業經濟」、數字 KPI 導向的政府長官，一個促進民間投資金額 2,000 萬、增加 10 個就業人數的案子，就這樣沒了。
而這也就是目前為何我們很難在台灣看到有中大型資訊服務公司，投入 Open Government Data 產品發展的原因，因為那個 Commercial-friendly 的環境條件尚未具足。
很抱歉，Data 本身不是一個產業
我在過去的一篇部落格文章「Big Data Lifecycle — 價值流轉與產業發展」中，曾經以「生、流、存、算、用、看」資料流轉的六個階段來說明相關的硬、軟體產業與商機所在。但如果回到「資料」本體，它會是許多行業應用的加值原料，但它並非是一個獨立存在的產業。數位時代，資料時時生、處處在，它就像是大自然中的空氣、陽光、水，是能量的源頭，可以合成、可以加工，硬要用產業來框架與闡釋它們的價值，再怎樣都是低估。
我們不會說空氣、陽光、水是產業；資料亦然。
真要計算資料的產值，可以用相關的硬體、軟體、服務等載體的市場營收來推估，但請言必稱「商業經濟」的長官們，不要再將資料視作是一個獨立存在的產業來看待與思考，錯把價值當營收。
開放資料、開放政府、開放發展
Open Data 的價值，貴在多元、貴在開放發展 (Open Development)。
我在簡報的首段，即指陳「現今社會的許多對立，可能多肇因於一元或少元的發展，Stakeholders 生態侷限、偏頗。數位時代，多元發展已是事實，不己破則被破，不自立則逐波。」我們期盼，藉由 Open Data、Open Development，給 Stakeholders 一個合作創新的機會。
個人、商業、公民社會、國家戰略，在不同的層次上，可以使用不同的 Private Data 與 Open Data 來開發不同的應用，發揮不同層次的資料價值。同層或異層中的摩擦、衝突難免，但不應該影響開放發展大道的舖設。
各種面向的資料集、多種資料集的關聯分析、多維分析後的智慧洞見、多層次洞見的決策、多元決策後的價值發展，這是我身為一位產品經理對 Open Data 應用的架構脈絡。
而 Open Data 中的 Open Government Data，應該只是要達到政府透明治理的一個下位策略工具。打造一個開放政府 (Open Government)，為整個國家創造開放發展的有利條件，才是終極目標。
《資料價值 — 一位資料產品經理的視野》是我在 9.14 Open Data 聯盟成立大會上的演講主題。內容相關連結為：
- 簡報檔案：SlideShare
- 現場錄影：YouTube
小弟自許是一位永遠的產品經理，近幾年又勉力投入 Hadoop Big Data 產品與應用的發展，當碰上 Open Data 這個值得公民關心的議題，不免「先問問題，再探索解答」的職業病油然而生，首先自問幾個問題：
- Open Data 的價值何在？
- Open Data 的價值是對誰而言的價值？
- Open Data 是目的，還是工具？
- 現在誰在投入 Open Data 的應用發展？
- 政府相關單位一直在強調的「Open Data 產業」真的存在嗎？如果存在，產值該如何估算？
- Open Data 應用產品，應該如何發展，才能有健康成長的基礎？
為何從「資料產品」的角度切入？
不管是 Big Data，還是 Open Data，強調的都是資料價值。而最能夠發揮資料價值的載體，應該就是以資料為原料的應用產品或服務了。以下以「資料產品」(Data Product) 來含括產品或服務。
我們對資料產品的具體定義如下：
使用一或多種資料，進行處理、統計、或分析後，再以下列任一形式提供商品或服務：Open Government Data 在這一波全球 Open Data 運動中，扮演著絕對重要的地位。台灣政府，尤其是經濟相關單位，在鼓勵或扶持某種新技術或新趨勢發展的起始，往往偏執地冠之以「產業發展」，Open Data 亦然，彷彿商業價值就是資料價值的全部，而忘記了社會 (公民)、政府治理透明化等更高層次的價值。
- 格式化資料
- 資料庫
- API
- 報表
- 視覺化工具
- 決策輔助
- 結論
- 其他
好吧，既然政府這麼愛講產業、產值，那就順著這個勢，藉由資料產品的規劃、開發、行銷、支援、營運，用一個具體的發展架構來討論在應用 Open Data 時，會碰到的種種議題，以及一位資料產品經理會用怎樣的觀點來看這些議題。
報告老闆，我們發展 Open Data 應用產品最大的風險是......資料提供者
在簡報中，我提到了「正規版的產品經理工作架構」，以及「產品發展團隊，不只有資料科學成員」：
圖 1. 產品經理正規工作架構
圖 2. 產品發展團隊成員
在工作架構中指出，產品所需的資料來源，有以下的面向必須被審慎評估：
- 品質：資料的正確性、內容格式的一致性、資料內容的完備性等。我們怕的是，要耗費大量的時間才能整理出乾淨與補充出完整的資料。
- 授權：資料的授權模式，必須確保使用與散佈的完整自由性。我們怕的是，拿到無法合法利用的資料。
- 格式：資料以開放、非專屬的格式釋出，如 TXT、CSV、JSON、XML 等。我們怕的是，為了接取與處理資料，還要付出權利金或授權費給專屬格式的廠商，墊高成本與失去自由。
- 更新：資料的更新頻率週期。我們怕的是，即使客觀內容已經改變，但就是拿不到最新的資料，導致產品使用者的不滿；更怕的是，哪天資料提供者說將暫時或永久停止供應資料。
- 成本：資料的取用費用。我們怕的是，資料使用成本過高，產品無法獲得合理的利潤，甚至是無法維持團隊的正常運作。
老闆問了一個問題：「請問這個計畫的最大風險是？」
產品經理答：「報告老闆，本計畫的最大風險在於資料提供者 —— 我們不知道他們哪時會因為不明確的資料授權而提訴，哪時會暫時或永久停止提供資料。」
老闆：「那你去忙其他的事好了。」(內心 OS：你這個笨蛋，還浪費這麼多時間寫計畫)
報告言必稱「商業經濟」、數字 KPI 導向的政府長官，一個促進民間投資金額 2,000 萬、增加 10 個就業人數的案子，就這樣沒了。
而這也就是目前為何我們很難在台灣看到有中大型資訊服務公司，投入 Open Government Data 產品發展的原因，因為那個 Commercial-friendly 的環境條件尚未具足。
很抱歉，Data 本身不是一個產業
我在過去的一篇部落格文章「Big Data Lifecycle — 價值流轉與產業發展」中，曾經以「生、流、存、算、用、看」資料流轉的六個階段來說明相關的硬、軟體產業與商機所在。但如果回到「資料」本體，它會是許多行業應用的加值原料，但它並非是一個獨立存在的產業。數位時代，資料時時生、處處在，它就像是大自然中的空氣、陽光、水，是能量的源頭，可以合成、可以加工，硬要用產業來框架與闡釋它們的價值，再怎樣都是低估。
我們不會說空氣、陽光、水是產業；資料亦然。
真要計算資料的產值，可以用相關的硬體、軟體、服務等載體的市場營收來推估，但請言必稱「商業經濟」的長官們，不要再將資料視作是一個獨立存在的產業來看待與思考，錯把價值當營收。
開放資料、開放政府、開放發展
Open Data 的價值，貴在多元、貴在開放發展 (Open Development)。
我在簡報的首段，即指陳「現今社會的許多對立，可能多肇因於一元或少元的發展，Stakeholders 生態侷限、偏頗。數位時代，多元發展已是事實，不己破則被破，不自立則逐波。」我們期盼，藉由 Open Data、Open Development，給 Stakeholders 一個合作創新的機會。
個人、商業、公民社會、國家戰略，在不同的層次上，可以使用不同的 Private Data 與 Open Data 來開發不同的應用，發揮不同層次的資料價值。同層或異層中的摩擦、衝突難免，但不應該影響開放發展大道的舖設。
圖 3. 資料價值層次圖
圖 4. 異元價值碰撞縫隙圖
而 Open Data 中的 Open Government Data，應該只是要達到政府透明治理的一個下位策略工具。打造一個開放政府 (Open Government)，為整個國家創造開放發展的有利條件，才是終極目標。
好文！
回覆刪除我也有參加「台灣生活資料科學養成計畫」，希望之後能跟前輩一起努力！ :)
Hi 貓桑：
回覆刪除一起加油。