产业研究12堂课(2) ：Raw Data是产业研究的定海神针

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？