智能应用 影音
EVmember
DForum0515

产业研究12堂课(2) :Raw Data是产业研究的定海神针

服务器出货现况与预测:背后更详细的Raw Data

一般不常花时间找数据的人,不太会理解整理初级数据(Raw Data)的专业与成本。很多人都会说「Garbage in, garbage out」,如果不知道从哪里找数据,不仅容易偏离主题,也是浪费社会资源。

一般人只会零零碎碎地找数据,专业顾问公司会从自己的优势定义研究范围,服务最值得服务的客户。1980年代起步的资策会MIC,一开始除了阅读书报杂志之外,海关的统计数据是最重要的参考。可以由此得知每一家公司的出口区域分布、销售对象、单价等基础数据,根据这些数据研判台湾产业的动态。

大概在1989年时,我跟顶头上司陈清文说,海关统计数据要等3个月,加上整理数据还要1个月,每年的统计数据要4个月才能发布,但产业界每年年底以前就要订定新年度计划,最好在11月初就能做好产业统计。经过我的建议与修正,搭配海关1~10月的出口统计,透过问卷调查,掌握前20大厂商最后两个月的动态,陆续完成主机板、电脑、显示器的统计架构,这就是1990年代台湾电脑工业统计数据的滥觞。

现在,台湾已经有805家上市柜的电子厂商,加总营收是7,950亿美元,只要知道分类的方法,就可以逐一追踪,并更新产业信息。这些数据,可以结构化的分析,并掌握产业关键趋势。

更进一步的市调机构也会有自己的方法掌握更精确的数据,解读产业关键趋势。例如,过去只是预估下一季的产品结构,现在因为台湾在供应链第一在线,我们可以针对NB、服务器、手机等几大产业,各选择25个零件深度耕耘信息来源,并长期追踪。这样的数据累积一段时间之后,相互比对,就会成为产业研究的「Raw Data」。

Raw Data犹如产业分析师的定海神针,经由数据的解读,掌握产业的关键趋势,虽不中亦可以不远。有了完整的产业数据,之后就是分析师如何根据产业动态汇整数据,以及以个人的产业经验,针对数据不同角度的判读。「解读」数据,当然也是专业的学问,如果您想成为专业的产业分析师,需要具备哪些条件呢?

为拥有近40年资历的产业分析师,一手创办科技专业媒体《电子时报》(DIGITIMES),着有《矽岛的危与机》、《东方之盾》、《断链之后》、《科技岛链》、《巧借东风》、《西进与长征》、《出击》、《电脑王国ROC》、《打造数码台湾》、等多本着作。曾旅居韩国与美国,受邀至多家国际企业总部及大专院校讲授产业趋势,遍访国内、欧美、亚太主要城市。