【解答】【資料創新】數據驅動減壓服務優化：提升服務洞察

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問	「直覺與經驗驅動」的決策結果不一定很糟糕；但缺點是容易受偏見和雜訊干擾，而且較難以被科學化複製或檢驗。
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問	數據驅動的核心概念是在做決策或評估時，以數據資料為基礎，而非僅憑直覺與經驗。
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問	非營利組織（NGO/NPO）通常資源較不充裕，加上數據分析的技術門檻極高，因此非營利組織工作者無法自行執行數據分析。
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問	在數據驅動過程，要善用最小可行性產品的精神進行測試；透過快速測試和調整來確保，了解未來可以修正/調整的方向。
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問	數據的形式不限於結構化的 Excel 資料，質性資料（如：對話紀錄逐字稿）也是數據的一種形式。
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問	如果 NGO/NPO 要實踐數據驅動，除了具備工具使用能力外，更重要的是釐清服務方案的「目標」與「手段」。
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問	在實踐數據驅動的方法論中，發現問題後的第一步通常是「釐清根因」，建議使用什麼方法來深掘原因？
	增加預算
	撰寫結案報告
✓	不斷問「為什麼」
	更換數位工具
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問	數據驅動成功的要素之一是「由上而下的組織支持」(Top-Down)，這主要是為了幫助解決什麼問題?
✓	跨部門協調與導入全新工作方法帶來的溝通挑戰
	沒有資源購買最高級的硬體設備
	替代所有的第一線服務人員
	增加外部媒體的曝光度
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問	數據驅動對組織內部的「資源配置」有何顯著幫助？
	能夠精簡所有的一線服務人員
✓	釋放重複性勞動的人力，讓同仁專注於高階決策或管理工作
	減少辦公室的水電支出
	增加同仁的加班時數
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問	關於「數據樣貌盤點」，下列哪一項「不屬於」來源中建議盤點的重點？
	數據的形式與類型
	數據的儲存方式
	整體的工作流（蒐集、分析、管理）
✓	同仁的學歷背景

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