資訊科技文明歷程

2013-11-01

每每與自己資訊界同梯人聊起往事,看著台灣這 30 年變化,有時唏噓不已。今天從看到一個號碼非常炫的車牌開始,回想 20 幾年監理所該開始資訊化,我告訴當時監理所同仁,其實車牌號碼不需要有規則,只要唯一即可,因為當車輛數目成長時,會破壞號碼規則,同時當規則一多,人根本記不住,最終還是要靠電腦查牌。當時監理所同仁十分堅持車牌要有規則,因為他們認為台灣:(1) 車輛數目成長有限,(2) 電腦是奢侈品,不會普及,(3) 號碼有規則有利治安。結果直到今天他們所認為的事情沒有一件發生,車牌可以造假,警察用手持系統查牌。但今天還是堅持原見,規則從英文在前,加到後面;從 2 字母到 3 字母,尾號重複雙碼表示是租車等等。公務員長掌握大筆預算,假使承辦單位的遠見與專業度有限,那這預算規劃與執行就有可能失當。後來就委託「專家」,有時候「專家」只是來背書,政府標案屢屢不能驗收,其中主因還在繫鈴人。這又牽涉到國家考用制度,誰出題?與實務差距有多大?像以前河海人員特考,還考摩斯密碼一樣,警急喊救命:Mayday! Mayday! 還是用無線電可靠點吧?這又不是軍艦。因為以前由海軍人士命題,他們覺得摸黑時,靠燈光就能通信事件很棒的事。一個國家的進步是多方面的,要從心變才能真進步,一天到晚學外國表面,迷信外國月亮,而自己沒有主張,又能高明到哪去?人因為無知與偏執而不肯放下手上已經無用的扁擔。企業轉型為什麼多以失敗收場?關鍵還是在人。昨天傍晚,人資部門傳達總裁 1-3-9 的策略,要帶領公司再次轉型,也就是要革心,一個以科技導向的企業,能認真思考社會與管理科學的內涵,實屬不易,我看到的是一個巨人的謙卑。


有時候演算法專家會假想一些場景 (問題),藉此證明這方法的優異性,因為假使一種方法找不到合適的或是值得解決的問題,那麼這方法便沒有存在的價值,話雖如此,但也不能把場景搞得太誇張。最近在審查一篇文章,談「Obstacle Neutralization Problem」(ONP),就是要解一個問題:【一位路行者,從甲地到乙地最佳路徑,但是路徑中有障礙,路行者遇到障礙時可以移除,但可移除障礙數是有限制的】,作者舉了海上掃雷的例子,這可就瞎了,因為掃雷前會用聲納直升機或其他方法,獲得雷區分佈情報,沒人會摸黑去掃雷,這 ONP 是個有趣的問題,但一對應到真實場景,就令人發噱,不是作者數學或是演算法問題解的不好,而是作者對真實世界理解不足,這會讓人低估 ONP 的重要性。近來許多人談 Big Data,「Solution」很多,但卻很少人問要解決甚麼問題,企業真有這類似的問題嗎?是否要先探討問題,再去談解決方案,才是合理的方法呢?資訊公司通常會想像企業發生什麼問題,然後在此基礎上大作文章,再來就是透過行銷手段狂洗腦,用戶腦洗得頭昏腦脹後,覺得自己好像也有這毛病,杯弓蛇影下,也就就範了。這招在經濟形勢大好時很有用,但歷經幾次金融打擊後,大家是看不清楚方向,沒有方向怎會知道需要甚麼工具呢?其實每個企業都有些問題,也不是每一個問題都能用 Big Data 解決,知道 38.5% 又怎樣?數字後面的管理作為才是重點。

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