趁著連續假期閱讀塵封許久的一本書籍「厚數據的創新課」，讓我了解到冷冰冰的數據加上以人為主軸的附加價值後，讓我們的數據活絡，發揮最大效用，為客戶解決痛點，為企業增加收益，並藉由閱讀此書心法幫助我們如何挖掘厚數據，成為最被需要的人才。
厚數據是什麼？
這個稱呼起源於人類學的田野研究方法「厚描法」，意思是站在對方的立場，理解並描繪他人的行為。
簡單來說就是對冰冷的大數據加上溫暖的人文氣息，以人的角度出發，深入了解人的真實需求，讓數據發揮出最大價值。
許多的案例顯現出厚數據的重要性，在使用者經驗領域被廣泛用來挖掘人的隱藏需求，也可以看到越來越多的文章案例都在使用以人為本的厚數據，為的就是希望發掘人們正在等待被解決的問題，等待被滿足的需要。
大數據 VS 厚數據
近年來熱門的大數據幫助我們很容易的分析客戶消費習慣，甚至預測下一次的消費行為，但大量的數據僅能夠呈現部分事實，卻無法解釋出背後原因，甚至造成誤判，舉例來說客戶不小心點錯商品，而我們過程中紀錄客戶購買輪廓，導致這個動作被加入歷程進行分析，那麼很有可能就會發生誤判的狀況，因此若僅依靠數據而捨棄了對真實生活觀察或體驗，即使蒐集了大數據也無意義。
- 大數據： 擁有資訊的廣度，擅長推敲出點與點之間的關聯性。
- 厚數據： 擁有故事的深度，貼近人的生活與情感，找出新的觀點，發現趨勢。
6個厚數據創新思維
以人為本
- 同理心： 能夠將自己帶入眼前人面臨的處境。
- 走入人群蒐集第一手資料： 不以二手資料為滿足，如此才能更清晰的感受到人所遭遇的問題與當時的情緒。
- 簡單來說就是將自身視為客戶，以此發掘客戶的痛點。
善用性質研究方法
- 資料 ≠ 厚數據。
- 能事先確認好效度
以創新為目的
- 脫傳統包袱。
- 以求「用」為核心精神，而非求「真」，並以「創新」為目的。
從「元問題」出發
- 問題背後的問題。
- 不斷的問「為什麼?」。
- 以「人」為本擺入問問題的思考過程中。
以洞察引導創新
- 量化因果關係。
- 專注於理解消費者的行為。
有效完成資料的轉譯與交付
將自己的理解轉譯為： 圖表、流程圖、人形立牌...等最容易理解的形式來交付。
有效挖掘厚數據
結論
本文章經閱讀「百工裡的人類學家2 厚數據的創新課」後整理的重點心得，這本書非常值得一看，建議有興趣的朋友可以去購買來閱讀增加知識。
目前整理的重點著重於解釋厚數據是什麼，讓大家有一個基本概念，接下來的篇章會深入探討厚數據的心法與輔助思考工具，幫助大家精確的切入使用者情境。
章節預告
一、厚數據創新思維：
- 10個視角。
- 5個心法。
- 4種路徑。
二、如何實現厚數據使用的工具
- 厚數據思考視覺工具： 使用者基本維度圖、元問題圖。
- 脈絡重建工具： 身體隱喻提問題、使用者經驗脈絡重建圖。
- 需求探索與創新點挖掘工具： 換為思考圖、人物誌+冰山模型圖。
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