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過去10年曾一度胎死腹中的印加三期（Inga 3）水力發電廠計畫終於起死回生了！由中國與歐洲各自領導的集團已與剛果政府簽訂開發協議。如果成功，這將成為非洲最大的水力發電廠。

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一波三折的印加三期水力發電計畫，在由中國與歐洲帶領的集團決定聯手合作下，終於出現曙光。如果這項計畫能順利完成，將成為非洲最大水力發電廠。

非洲剛果政府曾在10年前推出這項水力發電計畫，然而過程一波三折，曾經歷多次修訂與延宕，甚至還一度出現破局。

直到18個月前，該國政府再度對該計畫進行投標，原本互為競爭對手的中歐帶領的集團，最後決定握手言和，並已在10月份與剛果政府簽署獨家發展協議，共同參與印加三期的水力發電開發計畫。

外企相挺 剛果有信心

這項工程能順利完成，印加三期將締造新的紀錄，躍升為非洲最大水力發電廠，其電力將是衣索比亞復興大壩的近兩倍。目前印加三期的初步規劃是擴展剛果河現有的印加水壩，預計容量為4,800兆瓦（TW）。

這次參與投資的集團，在中國方面有長江三峽集團與中國電力建設集團，至於歐洲方面則是總部位於馬德里的Cobra Instalaciones y Servicios與AEE電力控股公司等。

兩國企業集團決定攜手合作，對剛果政府是一大信心提振。該國的印加三期計畫已經拖延甚久，外界甚至對於這項充滿企圖心的發電案能否在剛果成功也充滿諸多質疑。

目前印加水壩的擴建計畫，預估成本將達140億美元，為剛果有史來規模最大的基礎建設方案。

身為非洲投資風險最高的國家之一，剛果政府過去在取得融資進行非洲最大單一投資面臨重重困難。

此外該國的動盪政局、組織效能低落與貪腐嚴重，更令其營運環境複雜化。

印加三期水力發電計畫最初的設計為裝機容量5吉瓦（GW），但之後卻遭到多次修改。最新一次修改則增加至11吉瓦，不過在同時計畫經費也將大幅增加，包括工程的重新設計、方案可行性的評估與賠償相關費用。

浩大工程 考驗非洲國家

然而每次設計修改，都無法彌補這項基建方案的基本缺失，就是成本超支的風險、完工時間可能延後、各國之間的輸電網挑戰，以及遭到忽略的環境污染與社會成本。

加上在剛果進行大型投資方案，無所避免的貪瀆文化與政治利干涉，都可能讓印加三期計畫最後淪為剛果的白大象。

不過參與的集團自有心理準備，特別是一旦決定在非洲進行投資，他們勢必要對該計畫可能對社區、環境造成的影響，以及剛果政府背負的龐大財務負擔進行責任分攤。

專家指出，上述的這些風險不僅是企業的社會責任，也符合他們的商業利益。在當今趨勢下，全球性企業集團不應該涉入危害人類生命，或對環境與社會造成不利影響的投資計畫。

要尋求大數據幫忙時，首先，必須要有明確的目標；其次，要有專門的數據團隊協助決策。
而善用大數據的企業，將能在下一波競爭中致勝。

大數據已經成為一種流行，不論是製造業、服務業、零售業，甚至是公家機關，都想要跟上這波潮流。

不過，大數據雖然是近十年才廣泛受到矚目，其實存在已久。從製造業到服務業，從生產到銷售的過程，機器或人都有許多的「行為」，產生許多「數據」。

但過去由於科技限制，無法將之搜集、儲存、管理及應用，如今隨著網路普及、儲存設備成本降低，及運算能力增加，數據得以快速整合與分析，從中產生洞見（insight），協助決策。

數據做為管理的具體依據

數據管理專家、箴亞管理顧問公司創辦人游舒帆表示，數據對管理最大的革新在於「溝通標準的具體化」，容易訂出可衡量的標準。

舉例來說，以前管理者要評斷公司的經營狀況、客戶滿意度、倉儲管理的水準等，除了傳統的財務報表，其他多是依靠經驗或感覺。數據化就提供了一個科學化管理的指標。

資策會產業情報研究所（MIC）資深分析師郭家蓉指出，以往企業研究問題時，只能以抽樣調查處理，包括市場行銷、工廠的環境資源等。

但抽樣有局限，必須依據不同個案使用不同的統計模型，才能找到合適的數據或解釋方式。

但大數據出現後，可以完整地收集資訊，研究的對象就是母體本身，更精確也更具代表性。活動企劃價格

郭家蓉說，以往ERP（企業資源規畫）、CRM（顧客關係管理）、SCM（供應鏈管理）等都是獨立運作的系統，如果需要報表，都要到每一個系統中分別去「撈」資料，再找一個人花一整天的時間做出一份報告，既耗費時間，又無法看到全貌。

現在很多企業導入RPA（Robotic Process Automation，企業流程自動化機器人），銜接不同的資料庫，可增加對作業流程的了解及問題改善的效率。

問對問題，
不為追求數據而數據

但管理者也必須了解，在尋求大數據幫忙時，必須先確定管理的目標，再尋求數據幫忙。

游舒帆發現，不少企業寄望利用大數據來強化管理、提升績效，但常用錯方向。許多管理者最常拋出的題目是「希望在一年內讓公司業績成長三成」、「產品銷售量在六個月內成長兩成」之類。但這是很模糊的說法，只是為了追求大數據而大數據。

游舒帆建議，應該是先想要解決什麼問題。舉例來說，A 公司的某項在電視購物台的熱銷商品，在其他通路卻銷量不佳，原因何在？

如果問對了問題，就會知道應該進行產品與通路的交叉分析：哪種消費者，在哪個通路上，買了什麼商品？

產品銷售分析，最困難的部分是消費者樣貌的掌握。游舒帆認為，即使一些頗具規模的企業，大多也只做到產品與通路的二維分析，能夠加入消費者形態分析的企業，大概只有一成，「目前很多企業對於牽涉到『人』的部分，把握度偏低。」

這也是大數據最新的發展方向：利用數據了解消費者的長相。一旦建立起消費者的形貌，就知道他大概消費水平是多少，喜歡哪一類型的商品，會更容易制訂或改善行銷策略。

組織完整的數據團隊

有了明確的目標後，還須要有專門的數據團隊協助決策。郭家蓉指出，一個完整的數據團隊，應該要涵括三種人才：具備領域專業知識的資深人員、了解
企業商業模式的營運、銷售人員、數據分析師或資料科學家。

很多企業為了做大數據，就找來很多數據分析師，但這類專業人員通常不了解企業真實的問題，可能分析了一大堆東西，卻毫無幫助。「沒有抓對方向，就會分析到很多雜訊，」郭家蓉強調。

當然，如果能有一種人兼具兩項甚至三項技能，對企業更是不可多得的寶貴人才，只是這樣的多工人才相當稀少。

研究機構 IDC（國際數據資訊公司）指出，「大數據即機會」（Big Data as Opportunity），將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」。當這些資料被挖掘出來，能夠善用的企業，才有機會在下一波的競爭中致勝。