線上講座網址：https://youtu.be/zEbNNvmEZ8U 不論是企業或 NPO，大家對數據的重視度都更甚以往，希望根據組織內外都信任的資料，讓決策達到真正的Data-driven（資料驅動）。但組織內外的資料五花八門、四散各地，要如何從中抽絲剝繭，找出有意義的數據呢？ 本次無國界醫生台灣分部的 IT Jennifer 將用實際案例引領大家設定問題、規劃資料格式、挖掘數據。還會講解怎麼用 Power BI 作為分析工具找到答案！（Power BI 是微軟的資料視覺化工具，可以快速做出互動式視覺圖表，讓大家更容易從大量數據中理出頭緒，還有免費版哦）

1. 如何借助資料視覺化工具
達成Data-driven目標
MSFTaiwan - Jennifer

2. 無國界醫生介紹
• 無國界醫生是一個獨立的國際醫療人道救援組織，致力為受武裝衝突、
流行病、疫病和天災影響，以及遭排拒於醫療體系以外的人群提供緊急
醫療援助
• 台灣辦公室於2019年正式開始營運，主要在台灣進行募款、推廣及招募
活動
• 目前共23位成員

3. 為什麼想分享這個主題？
• 手上有的是資料，還是資訊？
• 許多NPO有眾多寶貴資料，但不知從何利用
• 野人獻曝、拋磚引玉

4. 今日目標
• 建立資訊驅動思維
• 了解管理資料的重要性
• 如何產出有意義的報表
• 挑選合適的工具

5. 資訊驅動 vs 資訊視覺化
Data-Driven 資訊驅動
• 思維或文化
• 需要組織內部全員參與
• 策略面、管理面
Data Visualization 資訊視覺化
• 技能
• 可由專業人士協助
• 執行面、技術面

6. 資訊驅動(Data-driven)

7. 什麼是資訊驅動?
依照實際數據，而不是依照直覺
進行決策
設定問題
蒐集/清理
數據
分析資料
產出洞見
(Insight)
採取行動
驗證成果

8. 為什麼要資訊驅動？
• 大部分時候我們都依靠直覺或猜測來做決定，然後再看結果是正確
或錯誤
• 我們花了多少錢？我們做了什麼？造成多大影響？

9. 需要考慮的挑戰
• 軟性指標難以全面量化
• 有限的資源及預算

10. 跨出第一步 – 選對指標
• 不要關注所有事情，而是關注有助於提高整個非營利組織或內部各個部
門績效的指標。
例如:線上募款活動ROI由3.0提升到5.0
• 專注於”可操作指標”
例如:
虛榮指標：在您發佈FB短片上點擊“喜歡”的總人數
可操作的指標：人們觀看您的FB短片所花費的平均時間

11. 建構數據策略(Data strategy)
• 數據策略是利用數據作為資
產和推動業務發展的基礎。
設定和組織
使命關聯的
目標
對齊認知
盤點數據
盤點技能/技
術
產出有價值
的數據
調整/優化
內部規章
外部法令

12. 資訊整合的最佳方式 – 儀表板
• 去蕪存菁，關鍵資訊一目瞭然
• 集中訊息，不受資料來源限制
• 高互動性

13. 數據視覺化(Visualization)

14. 視覺化工具比較
整合性 ★★★ ★★☆ ★☆☆
上手速度 ★★☆ ★☆☆ ★★★
功能 ★★☆ ★★★ ★☆☆
費用 ★★☆ ★☆☆ ★★★ Free!!!
連結 https://powerbi.microsoft.
com/zh-tw/getting-
started-with-power-bi/
https://www.tableau.com/
zh-tw/products/desktop
https://datastudio.google.com
/u/0/
結論
若已在使用微軟產品，
且大量將訊息放在
Sharepoint or OneDrive
上的首選
技術門檻較高，適合
專業的分析人員操作
若單純想針對有限的訊息
(Google Family)做分析的
首選。且雲端界面沒有硬
體限制

15. 資料視覺化的目的？
• 作為決策依據
• 挖掘資料背後的洞察
• 展示結果

16. 範例: 行銷儀表板

17. 常遇到的問題
• 數據四散在各個系統中
• 數據無關聯關係
• 數據不乾淨/不齊全 =>Gargabe in, garbage out

18. 盤點數據

19. 取得資料的途徑
• API 可和Power BI串接並自動更新
• 資料倉儲/資料湖 可和Power BI串接並自動更新
• 手動下載 需手動定時更新資料
• 爬蟲 需要開發，可自動更新

20. 構思資料結構
用什麼數據當Key，將數據
串再一起?
小技巧1: 用萬年曆，將
FB/Google/SEO等行銷數據
串聯在一起
小技巧2:Key必須要是唯一值
(一對一或一對多關係)

21. 清理數據
• Power BI可將數據清理的步驟記
錄下來，日後匯入新資料時套用
設定好的步驟，省去重複作業

22. 數據視覺化
開始套用合適的圖表!

23. 結論

24. • 資訊驅動牽涉的面向很多，組織可先從容易取得數據的部分著手，例如:
財務數據、數位行銷數據
• 視覺化的工具需要一些學習曲線，最好及早開始摸索。網路上有豐富的
資訊可以查詢。

25. Q&A

26. 謝謝大家!