吳仁麟
知道我的工作是研發，他的話一下多了起來。
是飯局上剛認識的新朋友，他在15年前創了網路公司，在業界有不錯的口碑。
再聊下去，他很驚訝我竟然和他有那麼多共同的朋友，這些人都是當年網路創業狂潮年代的角色。有人已經爬上事業的高峰，公司發達上市，有人早已退出數位江湖，被世界遺忘。
因為共同經歷過那些年代，兩人談話的內容很快就串接在一起，那種感覺竟有點像是在他鄉遇到同鄉。他慢慢回憶起來，說他剛入行的時候曾經在某個地方聽過我演講。漫長的歲月過去，這個當年剛退伍的程式設計師現在已經是獨當一面的老闆。
接著我們的話題又回到他孰悉的數位世界，他細細回憶這一路所經歷的年代，入口網站、即時通、部落格、雲端、社群、APP以及時下最熱門的「海量資料(Big Data)」。他很得意於自己總是能抓到每一波市場浪潮，說在這一行要活下去最重要的就是應變力，除了要比別人早一步看到趨勢，還要在看到之後馬上跟上！
從對談的話語裡，可以很清楚感受到他對海量資料的痴迷。他甚至認為放棄數位隱私權去享受更好的科技服務是完全不需要討論的事，而且在衡量得失之後，網民們一定會無條件屈服。因為一旦享受過海量資料服務的好處，任何人再也回不來了。
在他眼中，海量資料比每個人更了解自己，那些在網路世界留下的雪泥鴻爪都在訴說網友心中最深刻的需要。
說了半天之後，他忽然對我的研發工作好奇，問我們如何了解使用者行為？
我說我們用最簡單的方法，面對面地洞察訪談，就像記者採訪一個人，感受到這個人的眼神、語氣和表情，堅持到「現場」「看」「現物」來得到「現實」。
「但是這樣不是很不科學嗎？我想像不到你們這樣做能看到什麼海量資料所看不到的亮點」，他單刀直入地說，數字會說話，他只信數字。
我舉了個例子跟他說，有一次，我們研究捷運乘客有什麼需要。在訪談的過程中一直問不到什麼有價值的亮點，一直到對方不經意說出，自己常在車廂內睡著而錯過該下車的捷運站。
我們根據這個線索回過頭再研究，發現了一個過去從沒看到的族群。這些人一上車就睡，也常常睡到錯過下車。如果針對這個需要來開發產品和服務，一定能引起市場很大的共鳴。這些分析和判斷裡，靠的完全是分析、思考、直覺與推理，用海量資料的觀點來看應該很不科學。
「但是，你覺得海量資料能看到我所說的這些嗎？就像汽車的照後鏡根本看不到前方的路況一樣，海量資料只能告訴你消費者做過什麼，我們的方法卻能去看到消費者心中的需要」。我說，我相信海量資料有它的強項，但是如果能把兩者結合運用，應該可以看到更多。
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