企業完成了第一步的工具導入，第二步的流程整合，接下來就要進入第三階段：善用數據，強化決策。 

別誤會，「用數據決策」不是高大上的企業才做得到，也不等於要請資料科學家來分析。重點在於：你是否已經能看到正確、即時的資訊，並據此做出行動？ 

看得到數據，不等於用得到數據 

很多企業在導入工具後，系統裡其實已經產出大量資料，但常常出現幾個問題： 

• 數據分散各系統，無法整合分析 

• 報表太複雜，看不懂重點 

• 缺乏持續追蹤，只看「結果」，不看「趨勢」 

結果是，明明有數據，卻還是只能靠經驗拍腦袋決策。 

舉例來說：行銷部丟了預算去投廣告，但業績部說沒看到轉換；老闆問這筆花得值不值，大家你看我我看你，拿不出一份完整的數據報告。這就是沒有打通「數據決策鏈」的典型現象。 

建立關鍵指標，聚焦你真正要看的數字 

進入數據化階段，第一步是定義「關鍵績效指標(KPI)」或「關鍵數據(Key Metrics)」，讓每個人都知道該看什麼。 

例如： 

• 行銷部不只看曝光數，而是看「每千元帶來多少潛在客戶」 

• 業務部除了成交金額，也關注「平均成交周期」、「重複購買率」 

• 人資部不只算薪資，而是追蹤「離職率變化」、「培訓完成率」 

當你定義對的指標，數據才有方向，團隊才有目標。 

數據儀表板，讓資訊可視化、即時化 

有些老闆說：「我想看數據，但不要給我Excel，我只想知道重點。」 

這就是為什麼現在越來越多中小企業會使用數據儀表板工具（如Power BI、Google Looker Studio、Tableau Public等）來把分散的數據拉出來，整合成圖表化的視覺資訊。 

好處是： 

• 即時更新：每天自動抓資料，不用人工整理 

• 視覺化呈現：一眼就看出趨勢與異常 

• 跨部門共用：讓決策不再憑印象，而是有數據根據 

即使公司規模不大，也可以從免費工具開始建立「輕量級商業智慧（Light BI）」的基礎。 

從「回顧數據」進化到「預測數據」 

當你能穩定掌握歷史數據與現況數據後，就可以進入下一步：預測與優化。 

例如： 

• 銷售數據累積一段時間後，可以預測哪些月份是淡季，提早備貨或推活動。 

• 客戶購買行為分析後，可以主動推薦相關產品，提高客單價。 

• 專案進度追蹤久了，可以預測每類任務平均完成時間，調整排程資源。 

這不一定需要AI，現在很多工具已經內建預測功能，關鍵在於，你是否已經開始用「數據思維」看待日常決策。 

數位轉型的終點，是決策能力的升級 

數位轉型不只是把紙變成電子表單，也不只是用工具取代人，而是讓組織能更快判斷、更準決策、更敏捷調整。用數據說話，是讓你不再靠直覺碰運氣，而是靠資訊掌握主動權。這才是數位轉型的真正價值。 

• 回頭看看你每天在做的決策，有沒有依據？ 

• 系統裡的資料，能不能讓你更早發現問題？ 

• 團隊之間的報表，是否還停留在「整理資料」，而不是「分析數據」？ 

從現在開始，練習把數據拉出來、看懂它、用它做決策，你會發現，企業的敏捷力與競爭力，會跟著大幅提升。