「如果給你一個小時解決一道難題,那你應該要用55分鐘的時間思考,用剩下的5分鐘解決」,痞客邦執行長周守珍(Jenny Chou),出席由數位時代主辦的2019年數位趨勢行銷年會(Martech)一登台就引用愛因斯坦的名言,來為痞客邦七年轉型路,下了一道註解,這也是她首次公開痞客邦數位轉型的過程,並認為公司從只是做網站的公司,成功轉型成為社群科技公司。

痞客邦從2003年至今,累積8億篇文章,但大數據一開始對他們而言,反而像是噩夢一般。「讀者運用搜尋引擎,進到痞客邦,但下一步呢?」空有數據,卻無法掌握、分析數據帶來的現象。2013年,周守珍因為前一份失敗的產品,體悟到了個人化閱讀的重要性,依現代說法就比如演算法,推播受眾喜歡的內容,為了讓業務跟行銷有故事可以說,在這個時間點,周守珍認為企業勢必向數位轉型。

數位轉型:頭都洗了,總不能馬上沖水吧?

然而,啟動企劃卻沒這麼順利,痞客邦當時沒有演算法的工程師,內部工程師都是做網頁起家,「頭都洗下去了,總不能現在就沖水吧?」公司當下決定派同事去學資料科學計畫,但同事即使進修回來分享資訊,大家還是搞不懂何謂AI、何謂數據。周守珍後來回顧起來,這段歷程實際上是「企業正在建立資料思考的層次、塑造資料驅動的企業文化、建立資料分析思維、從資料萃取知識」。

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光是打基礎又再過了一年,2015年各企業開始朝數據轉,也是關鍵趨勢的一年,分析洞察、資料處理、應用區隔、人才培育與資料隱私成為了關注焦點,這條數位轉型的路,不再孤單,痞客邦原先的部落格、文本內容,本來是他們的負擔,反而在這時成為了資產。

時間進入到成熟期,本該是大舉發揮先前打磨的基礎,豈料2016年反而是撞牆期,透過周守珍的敘述,其實有點像「冒牌生症候群」當你越了解某個領域,反而覺得自己不這麼專業;當時痞客邦的工程師,不相信數據也不相信這套演算法跑出來的結果,真的像他們預期一樣,能提供符合受眾口味的文章,甚至一度要就此打住;但他們回到核心本質,重新思考理論面——大數據4V:大、快、雜、疑。

1.      Volume 資料量
2.      Velocity 資料輸入輸出速度
3.      Variety 資料類型
4.      Veracity 真實性

 就像人類學習的行為一樣,碰到瓶頸跳脫出原本的思維,重新定錨與定位,用實務驗證理論、以理論支持長遠基礎,透過停下腳步反思團隊發現,並不是信任問題,而是數據應用的問題,因此在這一年,它們專攻「資料成熟度」,致力資料管理、資料分析與組織管理。

不論是任何時代的轉型,執行永遠大過指示,為了驅動組織跟著團隊走,在2017年,痞客邦將資料科學發展到商業實戰面,全公司第一線會接觸到數據的人,都要學R語言,唯有擁有基本功「減少愛因斯坦說的55分鐘,第一時間,就有辦法可以解決或發現問題。」這一年也讓他們訂下了數據應用流程,從定義目標、統計數據到分析後產生行動。

到了2018年,痞客邦拿了七項專利,不斷應用結果,廣告精準遞送,且持續送公司人才到人工智慧學校學習,接觸不同產業與領域,多多與外界交流,才能保持市場敏感度,2019年,公司每個月定期舉辦Workshop,保持彈性、學習,不停為企業注入活水,從痞客邦轉型案例,也能了解「數位人才培育」之於企業延續的重要性。你無法學習任何一家企業的結果或模仿其路徑,只有親自走過一遍,才能找到最適合自己的道路。

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破解人工智慧迷思:大數據是AI革命的燃料 AI沒什麼了不起

周守珍這時破解AI的迷思,她認為,很多人將AI掛在嘴邊,彷彿AI就是仙丹,可以解決任何問題,但實際上AI是數據所累積出來的,如果數據不夠大,不會有AI的服務,畢竟大數據是AI革命的燃料。AI只是數據呈現的特質,不是了不起的東西,如果材料不足,如果處理方式不對,是不會有AI的結果的。

因此,「AI最重要的是人才,第二是數據」 數據是材料,機器學習是解決方法,小數據是對自己的了解,大數據是對組織的了解,因此小數據比起大數據重要,她也提醒如果為了AI而AI,不清楚問題是什麼,只是像一般人拿到松露沾醬油而已,不會料理。

周守珍斷言,「如果,痞客邦沒有在2013年轉型,不會走到今天。」更提醒企業轉型第一步是非常困難的,可是你必須要堅信,在這個數位時代,一定要告訴自己,信仰很重要,因為相信,才會看見。

「口號不代表執行,執行並不一定會有成效,有成效不一定有價值」

唯有徹底導入到企業當中,堅持下去,「不斷縮短愛因斯坦的55分鐘、縮短痞客邦的七年」,一步一腳印,讓企業實踐時間能夠提高效率,才能促進產業環境,越來越好。

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本文轉載自少女凱倫 – 走了七年…部落格轉型社群科技公司!痞客邦CEO周守珍首揭0到1荊棘路 by Karen Yang

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