本文作者李沛陞 (Shing Lee)，為數據素養協會資深創會會員，為《EJTech》撰寫專欄
在現代社會，數據與人工智能（AI）已成為推動創新和增長的核心力量。無論是企業決策、醫療診斷還是個性化推薦，數據與AI的應用無處不在。然而，要在這個領域取得成功，僅僅依賴技術是不夠的。成功的關鍵在於思維(Mindset)、技能(skillset)與工具(toolset)的完美融合。
試想像如果我們正在沙漠中，想找出回家的路，思維就是因應沙漠環境而制定目標的能力；技能就是能看懂指南針的能力，而工具當然就是指南針。
思維的重要性
- 開放的思維：接受新技術和新方法是成功的第一步。例如，Microsoft 近年積極參與開源技術，令自身以至整個產業的生態更多元， 這種開放的思維使其在競爭中脫穎而出。
- 持續學習的思維：技術日新月異，保持學習的熱情至關重要。Google的員工被鼓勵花20%的時間學習新技術和探索新項目，這種文化促進了創新。
- 創新與實驗的思維：勇於嘗試新思路和新方法。例如，亞馬遜在開發Alexa時，進行了大量的實驗和測試，最終成功推出了這款深受歡迎的智能助手。
技能的培養
- 技術技能：批判性邏輯思維是掌握編程、數據分析和機器學習等技術的基礎。在學習工具前，我們應鍛鍊好自己的邏輯技能。
- 軟技能：我們不要忽視溝通能力的重要性。數據分析師需要能夠將複雜的數據結果解釋給非技術人員，更需向不同的部門的管理層協定方向。
- 跨學科知識：理解業務需求，將技術與實際應用相結合。例如，醫療數據分析師需要了解醫學知識，才能有效地分析病患數據並提供有價值的見解。
工具的選擇與應用
- 數據處理工具：如Python、R、SQL等，這些工具能夠高效地處理和分析大量數據。
- 機器學習平台：如TensorFlow、Azure Machine Learning, PyTorch等，這些平台提供了強大的機器學習模型和算法支持。
- 數據可視化工具：如Tableau、Power BI等，這些工具能夠將複雜的數據轉化為易於理解的圖表和報告。
- 雲服務：如AWS、Google Cloud、Azure等，這些雲平台提供了靈活的計算資源和數據存儲解決方案。
數據與AI思維如何驅動新商業模式
數據與AI的思維不僅僅是技術上的接受，更是創新商業模式的催化劑。擁有開放和創新的心態，企業能夠發現新的市場機會，並開發出前所未有的產品和服務。例如，Uber和Airbnb通過數據分析和AI技術，重新定義了交通和住宿行業，創造了共享經濟的新商業模式。這些企業利用數據來了解用戶需求，並通過AI優化資源配置，實現了高效運營和用戶體驗的提升。這種思維的轉變，使得企業能夠靈活應對市場變化，並在競爭中保持領先地位。
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