產業研究12堂課(1) ：質變還是量變？數據驅動新時代到來！

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。