【创科广场】分析流程自动化兴起 加速建立数据分析环境

数据有价，数据科学家又供不应求，企业要快速建立数据分析，其中一个方法是采用数据分析流程自动化（Analytic process automation ，APA）。APA厂商Alteryx亚太区高速扩展，至今已经有超过1700名客户，这项技术价值，也渐为人熟悉。

Alteryx属于低程式码或无程式码数据分析软件供应商，简化数据编制和后处理，用户更多时间放在分析上，可减少员工花在预备和处理数据的时间，快速获得结论。

以往企业分析数据，多数是指从业务数据，透过数据分析建立商业智能（BI）系统，再以不同工具建立业务报表。

近年，企业转而致力让业务人员掌握数据分析，视觉化分析工具大行其道；类似Tableau和Power BI日益流行，业务人员连接数据源之后，就可自行作实时分析，马上作商业决定，毋须待开发人员才获得报表，届时分析结果，可能已是明日黄花。

简单而言，最明白业务精髓和业务要求，肯定就是业务人员，不是资讯科技人员。不少机构朝向Self Service发展，数据源和视觉化工具交到用户手中，亦可以建立数据文化，机构上下人人都以数据作出决定，以数据驱动业务。

但是，数据的清理和整理，或者分析要加入新的数据源，往往有不少维护和追溯工作；部分的数据可能要先经处理，才能用于业务分析，否则获得错误结构；问题在于业务人员很大可能，花大量时间去整理数据，而数据加工又涉及编程或高阶Excel能力，故此以自动化工具，加上低程式码的为数据加工和处理，甚至高阶数据分析和人工智能，就大大减低数据分析的门槛。

自动数据加工

Alteryx最大优点在支援低程式，以快速设计与开发流程，只需要最少手动编码，甚至滑鼠拖曳，更快、可靠去处理数据，可让数据发挥最大价值。

Alteryx概念有如数据工厂，数据置于工作流水（Workflow）上，从不同来源的数据；包括数据仓库、文件、云服务、应用、RPA，经常多项程序处理和混合，甚至自动以机器学习训练模型，输出至不同的应用场景和视觉化工具，例如 Tableau和RPA机械人。Alteryx整理数据的能力，可确保了数据质素，并快速整合至最终分析和用途。

理论上，Alteryx可作为端对端的分析工具，最有价值还是自动化的流程，省去用户不少时间，更快获得合用的数据。不少数据，分析前先经处理步骤，例如营业数据要按区域拆分，不少必须固定步骤「加工」，IT人员可在系统内编程，再放回系统，或者是直接输出至Excel处理，两者的过程都涉及一定技术，更加要人手操作，过程也很耗时。

Alteryx以低程式码，自动化处理数据加工和转换，后期亦可取代类似Excel的Pivot Table分析，甚至达至进阶分析，如机器学习作预测分析。

最近，Alteryx委托研究机构IDC进行一项名为亚太区分析自动化走势的调查，访问了100家机构，九成都认为数据分析对于企业。Alteryx的研究显示，亚太区5个地区，包括了香港、澳洲、日本、新加坡、印度，以香港的数据分析能力成熟度（Maturity）最高，26%的受访的香港企业，可称得上是「数据分析专家」（Analytics Expert）， 印度最少只有4%。较令人意外是新加坡的成熟度，竟只有二成，低于香港平均。

香港成熟度最高

IDC以4个不同维度，以衡量一个机构的成熟度的框架，包括了策略、数据、人手、流程的成熟度，计算出总分，以分类该企业是位于数据分析成熟度，属于初阶、用家、专家的级别。香港有最多企业，列入了分析专家的级别，所以成熟度也是最高。

Alteryx亚太及日本区高级副总裁Julian Quinn表示，香港优势在金融机构较多，更掌握数据运用，印度则以消费行业为主，数据文化较难建立。审视如何达致数据分析成熟度的各个阶段，「策略」和「数据」难度最低；「策略」与企业内如何集合数据分析持份者，并达成共识；「数据」是指企业内的如何决定就确保数据完整性，达成一致政策和做法，最困难则是在寻找人才和建立流程。

受访企业之中，53%已在「策略」获得共识，41%则在数据可确保完整性。相较之下，八成企业称不能找到足够人才，其中88%缺乏流程的能力，「流程」指定义、标准和自动化整个数据分析的能力，意味大部分的数据分析，皆靠人手操作，分析能力能扩充至整个机构，上行下效，所有员工获得分析好处。

研究显示，企业要提高数据分析的成熟度，最关键是建立数据人才和分析流程。上述研究地区内的管理高层所遇最大困难；包括找觅适合的工具（55%）、工具难于管理和散乱（49%）、不能及时存取数据（44%）、不能追寻数据脉络以至数据缺乏完整性（44%）、人员缺乏数据素养（43%），而业务愈来愈复杂，各机构又对数据分析的速度和规模，要求愈来愈提高，一般企业内部，每月可能增加26个新数据源和30种数据类型，故此分析愈来愈困难。

数据人才和分析流程最关键

「香港的经营环境充满了变数和不确定挑战，企业亦有意投资于关键的业务领域。客户需求不断变化，企业也须创新的业务模式，满足市场的需求。」

Quinn表示：「研究结果显示，受访者对以数据分析推动业务，其成效已达成了共识。然而，机构使用数据分析有多重挑战，提高员工队伍和流程分析能力有其必要。机构需要自动化数据分析流程，以实现人人皆可得益于数据分析，并随时都可从数据获得洞察力，以便员工在岗位发挥更出色。」