本文作者湛家揚博士為數據素養協會創會主席，為《EJTech》撰寫專欄

在一整天接連不斷的會議後，我正前往與扶輪社（Rotary Club）的成員共進晚宴。他們邀請我向他們的成員和朋友分享有關數據素養的見解。儘管感到有些疲憊並且聲音有些沙啞，但當我思考如何有效地向那些不是從事IT行業的朋友傳達數據素養（Data Literacy）的價值時，我的興奮之情不斷增長。

數據成為我們強大的盟友

其中一位參與者引人注目，他是一位職業潛水員，同時也是扶輪社的成員，致力於對社會產生積極影響。他組織了一支潛水隊伍，回收一個高爾夫球場周圍海域，那些不小心掉入海中的高爾夫球。這些沉入海底的球對海洋生物和環境造成了傷害。他們以令人驚嘆的志願精神成功回收了許多高爾夫球，這是一個真正有影響力和有意義的努力。隊伍還向政府報告了他們的發現，希望獲得支持和必要的改善。

他們的工作深深感動了我，並激發了我對數據如何進一步增強成效的好奇。 他們在工作中遇到了哪些挑戰？數據如何幫助他們取得更大的影響力？如果他們有更多的志願潛水員會怎樣？如果他們確切地知道在海洋中應該集中在哪位置努力？如果他們能從政府獲得額外的資金支持？如果他們能防止高爾夫球手不小心把球扔到海裡？如果他們能預測未來六個月內高爾夫球可能進入海中的數量和位置？想像一下，如果他們對這些問題都有答案，將會有什麼可能性。數據有潛力成為一個強大的盟友，讓我們一起探索一下。

如果你不能測量它，就無法管理它

首先，了解實際數據是至關重要的。潛水隊伍找到了多少球？它們位於哪裡？例如在2023年11月的一天裡，12名志願潛水員在高爾夫球場南側5公里半徑範圍內，成功回收了1,200顆高爾夫球。平均而言，每位潛水員在該活動中回收了100顆球。這種類型的分析被稱為描述性分析（Descriptive Analytics）。這種分析呈現了客觀數據，而不只是陳述回收了大量的球。這將增強他們的可信度，加強他們的訊息。

正如彼得·德魯克（Peter Drucker）所說的：”如果你不能測量它，就無法管理它。”有了這些數據，他們可以隨時間追蹤這些指標，識別趨勢，做出明智的決策並採取適當的行動。此外，他們還可以將自己的努力與香港或其他城市的地點進行比較，從中學習經驗，不斷追求改進。

數據能說服利益相關者

接下來，他們需要幫助利益相關者了解高爾夫球污染對環境、健康和經濟的影響。通過提煉有影響力的關鍵績效指標（KPIs），他們可以傳達變革的迫切性。這種分析通常被稱為診斷性分析（Diagnostic Analytics），例如每顆球產生的毒素、對環境、社會和治理（ESG）的影響等。

然而，僅僅呈現枯燥的統計數據是不夠的，他們需要掌握說數據故事（Data Storytelling）的能力。例如，他們可以分享一個故事，描述一顆高爾夫球在被沉入水中後，可以釋放有機毒素長達40天以上。這些毒素由有毒的鋅和酸性化合物組成，會在海洋沉積物中累積，影響螃蟹、軟體動物和蠕蟲。隨著這些化學物質進入食物鏈，最終會對較大的魚、海鳥、海豚甚至食用受污染海鮮的人類產生影響。通過編織這樣的故事，他們可以引發對後果的更深層次理解。

數據助掌握未來

數據還可以做更多嗎？如果他們能夠預見未來呢？如果他們能夠預測接下來六個月內特定海域的高爾夫球數量？他們不僅僅是對問題做出反應，還可以採取主動措施來防止問題發生。通過在特定區域實施預防措施、教育計劃和有針對性的政策，他們可以大幅減少高爾夫球造成的污染。這種分析被稱為預測分析（Predictive Analytics）。

為了實現準確的預測，他們需要根據歷史數據和其他相關因素（如天氣模式、地理信息、高爾夫球手行為數據和物聯網數據）開發機器學習模型。通過在預測的位置和時間點上策略性地部署有限數量的潛水員，他們可以最大程度地發揮影響力。這種優化可以通過處方性分析（Prescriptive Analytics）來完成。

與DaLa同行，一起學習數據的力量

透過數據分析的力量，領導者能夠更有效地實現他們的目標。在這個案例中，潛水領導者可以利用這些洞察力來吸引更多潛水員加入志願活動，鼓勵高爾夫公司和高爾夫球手承擔責任，說服政府部門提供額外的資金和支持，並教育公民和未來的世代關於環境保護和ESG實踐的重要性。這個生動而實際的例子展示了數據素養的潛力，也解釋了為什麼我創立了數據素養協會（Data Literacy Association or DaLa）。我邀請您加入我們的DaLa社群，讓我們一起學習，發掘並釋放數據的力量。

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