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產業研究12堂課(1) :質變還是量變?數據驅動新時代到來!

決策資訊的質與量相對關係

我有很多年的產業研究經驗,彙整資訊、繪製圖表通常自己來,但工具不斷進化,我不敢敝帚自珍,也知道大家各有所長,接下來總共有12篇文章,以野人獻曝的心情,探討36年來我在這個行業的學習心得。

最早的產業研究工作,是從雜誌、報紙蒐集、判讀各方資料,宏碁的共同創辦人,也是光電協會理事長邰中和說,我們只是看得懂國外雜誌,大概知道市場的走向而已。這個階段,我們像是盲劍俠,砍到一個算一個,外語能力成為創業家與產業分析師第一個要具備的本領,但這些都是「石器時代」的產業分析方法。

如果我們瞭解網路時代多元分工的產業,巨量產製的數據,矩陣交錯的產業結構與市場區隔,不止產業分析的工作難以下手,整理資料、聽取報告的人也無所適從。這時我們就必須理解在數據驅動的時代,方法論與理解宏觀結構的重要。產業分析師也要與時俱進,除了善用數據工具之外,尚得知道如何依據自己或核心客戶的需要「定義」研究框架,取長捨短,否則必然徒勞無功。

一般而言,整個產業的資訊流應該從Raw Data開始,一路貫穿初級的Information,稍微加工、加值的Infographics,然後進入數據分析的Analysis,以及有預測能力的Analytics,最後針對頂頭上司與核心客戶量身定做提供的Insights Decision,那就是真刀真槍的服務囉!

從DIGITIMES的事業模式與創業的經驗來說,會從Raw Data的蒐集調查開始,至於哪些Raw Data當然與自己的經營策略、事業模式有關。例如,IDC從1980年代開始,就全球性地掌握主要國家的市場規模與品牌市佔率研究。經過40年的研究,IDC累積的資料庫、研究能力,對於協助掌握全球PC的市場需求,確實是不可或缺的工具之一。

DIGITIMES並無全球性的調查機制,但卻是在供應鏈的最上游,台灣幅員小、上市櫃電子公司集中,加上每個月發表的財報等基本資料,只要對供應鏈的結構有一定的理解,就可以「投機取巧」,在供應鏈的調查上深度耕耘。由於產業定位不同,DIGITIMES也有很多來自IDC、Gartner、Mckinsey、野村、IHS這些專業研究機構的讀者。

例如DIGITIMES針對NB、伺服器、手機等幾項台灣具有優勢的產業,各選擇25項半導體、面板、印刷電路板等關鍵零件進行深度、長期調查,這大約100種的關鍵零件,意味著市場供需的領先指標,也可以是企業修正採購、出貨步調的重要參考。

但這些基礎數據僅僅是數據而已,要有即時更新的資訊(News)與更好的寫作與製圖技巧,這可以是Infographics的服務,也可以是結合即時新聞與研究報告的資料庫服務。對DIGITIMES而言,這個部分比較關鍵的是資訊的定位。

究竟是專注在供應鏈還是市場需求面?是技術訊息,還是產業訊息,總編輯或研究中心總監基於企業定位不同,選擇的資訊的類型,長期積累之後,可以成為另類的資料庫,而不是搶熱門新聞。基本上,所有熱門新聞都逃不過Google、Facebook的天羅地網,DIGITIMES跟自己對抗,滿足核心顧客的需求,但不強調說故事的能力,也毋須跟世界級的網路巨擘較勁。

為36年資歷的產業分析師,一手創辦科技專業媒體《電子時報》(DIGITIMES),著有《東方之盾》、《斷鏈之後》、《科技島鏈》、《巧借東風》、《西進與長征》、《出擊》、《電腦王國ROC》、《打造數位台灣》、等多本著作。曾旅居韓國與美國,受邀至多家國際企業總部及大專院校講授產業趨勢,遍訪中國、歐美、亞太主要城市。