‧ Ben Waber：穿戴設備與Big Data，如何改變一家企業的管理方式？

ifanr 黃思俊

在本屆明道 2014 大會上，技術專家、大企業管理者、學者們為我們進行了多場高品質的商業科技與管理理念分享。當中一個關於穿戴設備、Big Data應用在商業宏觀管理上的案例分享，讓我們坐下來與 Ben Waber （本·瓦貝爾）進行了一場獨家採訪。Waber 出身於麻省理工大學（MIT），目前是Sociometric Solutions 聯合創始人與首席執行官。

作為一家社會經濟學解決方案提供商，Sociometric Solutions 與很多大公司合作，試圖透過觀察員工行為，調整公司宏觀運作和人員安排，達致改善效率的目的。當中對大資料的搜集和利用，起了關鍵的作用。

這是一個美國銀行（Bank of America）的經典案例：在一次合作中，Sociometric Solutions 對美國銀行兩支團隊的休息制度做了一項 AB 測試。測試如下——A 團隊採用了銀行的傳統休息機制，員工擁有不同步的休息時間；另一方面，B 團隊採用了一個全新的休息制度，員工在統一的時間進行休息。經過一段時間後發現，B 團隊的工作效率比上季度上升了 23%，而壓力水準更下降了 19%。

為什麼美國銀行的一個小小調整，會對團隊面貌造成如此大的改變？原來原因在於，統一的休息時間，讓員工之間擁有更多的交流。這個過程中，一些經驗和想法就會在員工之間形成有效交換。

Waber 透露，近年一些外國的一些大型企業通過行為觀察與資料分析，逐漸認識到通過命令的方式驅使員工該做什麼、不該做什麼，是一個低效的做法。取而代之，越來越多公司在探討通過宏觀調控來預判員工的行為轉變。例如公司決策者如果希望市場部門更多與產品部門交流，最簡單的做法是將辦公室的販賣機，或咖啡機搬到離產品部門更近的地方。

在社會經濟學領域中，人與人面對面的交流，是一個影響團隊協作的巨型Big Data網路。例如我們之前的報導中，Waber 就在其著作《People Analytics》中討論了程式師對於團隊的依賴作用，遠端辦公的程式師們之間的溝通會比同地協作的少 8%，這其中缺少的溝通導致了遠端協作會多花 32 % 的時間去完成代碼。

早前 Sociometric Solutions 為美國某大型連鎖零售企業進行資料分析和搜集中發現，細至如員工的說話音量和頻率，也會影響一家零售店的業績。那麼，如何更有效地採集到員工的資料？穿戴設備是一個很好的解決方案。

Sociometric Badge 是該公司一款針對員工行為分析的企業級穿戴設備，Waber 將其定義為員工胸牌的替代方案，目前已投入實驗階段。簡答來說這是一部 “沒有螢幕的手機”——它如胸牌大小（當然目前會厚得多），內置了兩個麥克風、陀螺儀等感測器，並支援 iBeacon 通訊。

雖然內置麥克風，但這塊內置感應器的工牌並不是在記錄員工說了什麼，而是通過分析員工談吐的語速和音量，研究出零售業績好的門店與業績相對不好門店的Big Data關聯。最神奇的是，得益於內置的陀螺儀和藍牙晶片，這塊工牌能夠感應員工在說話時的姿勢，以及員工之間溝通時的距離等一系列小細節。比如員工之間在聊天時身體有向前靠的舉動，則有可能說明二人的合作狀態不錯。

通過長期大量的資料分析，像 Sociometric Solutions 這樣的公司就能夠得出一套行為預判範本，而且可以將不同的範本擁有者（module owner，即企業）按行業來劃分。這些資料在未來將會説明企業在培訓、招聘等環節進行調整改進。或者這類行為資料服務提供者，更能為表現不佳的企業提供解決方案。

“更先進的管理系統，將在不久的將來到來。”Ben Waber 表示。