一杯珍奶喝出厚數據思維
下了班，吃完晚餐後，你可能會想吃一點甜的東西，如果選擇吃蛋糕可能會覺得吃完會很飽，吃水果好像健康地得不到你想要的「小確幸」。喝杯黑糖珍奶，有濃濃的奶香、甜甜的黑糖，還有QQ的珍珠。邊走邊喝，逛街順便看有什麼新奇有趣的商品，抒發一整天工作忙碌的心情。
在厚數據的創新課這本書中，提到手搖杯為何能在台灣屹立不搖？你可以拋開一切在工作中無法掌握的事情，來到點餐櫃檯，開口說：「我要黑糖珍奶大杯、微糖、完全去冰，等等…換…去冰好了。」
知道自己不能喝太甜，於是選擇微糖。知道喝冰的好像對身體不好，但又覺得天氣很熱，所以在最後一刻，選擇去冰。你有沒有發現，你可以選擇的，不只是一杯黑糖珍奶，而是一種生活中的「掌控感」？
學會問元問題
什麼是「元問題」？「元問題」是「問題背後的問題」的另外一個說法，提問可以用「什麼（Ｗhat） — 如何（What） — 為什麼（Why）」，「發生了什麼現象？」「這個現象是如何發生的？」與「這個現象為什麼會發生？」
如果你問朋友，為什麼下班之後會想要喝珍奶？他可能會說「想喝就買了呀！」，但進一步，你可能會問「今天工作還好嗎？前幾次沒看你買珍奶？」，這個時候他可能就會說，「今天就工作比較忙啊，老闆交代的事情有點多，想犒賞一下自己。」
提問的重點在於，不只觀察到表象，而更會去在意表現背後所代表的含義。在上面這個例子，多問一個問題，就可能得到更多的關於朋友的近況。
厚數據創新的5個心法
作者在厚數據中提出創新的5個心法，
1.解構：看見構成元素與可能性
2.換位：主動切換到不同角度來思考
3.翻轉：在現有結構的基礎上進行反向思考
4.修補拼貼：不預設立場的隨意連結
5.融合：連結不同的厚數據資料，發展新的系統
我們用珍珠奶茶和黑糖珍奶當做例子，解構珍珠奶茶，成份會是珍珠、奶精和紅茶，而黑糖珍奶，則是珍珠、黑糖和鮮奶。自從喝了鮮奶為基底的黑糖珍奶，基本上我都不太會再去喝非鮮奶的珍珠奶茶。為了健康，多花10~20元是值得的。
在手搖飲的外面等候號碼牌時，可以做一個觀察的練習，看看其他人在櫃檯的時候是如何點餐？點什麼餐？你可以從他人的穿著做出判斷。這就是一種換位思考。
珍珠奶茶和黑糖珍奶就是一個翻轉的對比，手搖飲除了好喝之外，還可以翻轉珍珠奶茶不健康的奶精元素，原因在於我們在前面已經解析這兩者原本的組成結構。
修補拼貼是一種連結的能力，蘋果電腦創辦人賈伯斯曾經說過創新就是一種 將所有點連接起來的的表現 (Connecting the dots)。 手搖飲除了早起的珍珠奶茶，現在有些店家朝水果茶飲的方向走如大苑子，有些則強調產地直送的鮮奶如鮮乳坊。這些店家無不把珍珠奶茶的飲料元素攤開來看，抽離某些舊有的元素，又新增更多的味道，讓愛喝飲料的台灣人，一點都不無聊。
2000 年前後，台北東區流行泡沫紅茶店，晚上下班後，常會看到年輕人在裡面喝茶聊天。後來手搖杯盛行之後，泡沫紅茶店漸漸地被路口的星巴克所取代。除了家裏和工作的地方之外，許多人很需要「第三空間」，泡沫紅茶店或星巴克都有這樣的角色。最近，我發現許多非連鎖的手搖飲，漸漸地又開始在店內設置一些座位區，聚集人氣。這代表「第三空間」的需求一直都在，只是融合不同元素呈現。
大數據和厚數據的完整互補
在 Why Big Data Needs Thick Data 中，王聖捷提到在這個講究大數據 AI 的時代，我們也需要知道另外一個方向，那就是厚數據。從上面這張座標圖來看，縱軸是代表數據的數量，橫軸則代表能夠從數據中得出來的洞見。
示意圖中，左上角大數據（Big Data） 的部分，資料量非常大，但是可以得到的深度見解有限，相對來說， 厚數據（Thick Data）雖然資料量沒有那麼大，但是橫軸延伸出來的深度見解卻非常長。
為什麼會有這個現象？舉個例子來說，過往我們在電視上追劇，電視台為了讓更多觀眾留在電視機前面，總會想盡辦法不斷地拖戲、不斷地加戲。你可能會想「到底，一個橋段可以演幾集？」
線上影音串流公司 Netflix 卻不是這樣做。
他們的做法是一次把全部的影集全部上線，Netflix的「厚數據」發現，觀眾其實想一次性的把一整個系列影集看完，而非每次都要等一個星期。追劇本身是種娛樂，想要耍廢的人是不會想要分次進行，最好可以一整天都宅在家裡看完整個系列。
也許「大數據」可以看出某一群人的追劇行為，會在看完一部影片之後，緊接著看下一部，但是這個行為可以看出關聯性，卻不出因果性。如果沒有透過訪談，是很難暸解那些想要繼續看下去的人其實是「想要耍廢的人，想要宅在家，追劇一整天！」
我認為「大數據」可以指引出一些方向，但數據本身並無法給人解決方案。透過「厚數據」的輔助，可以更快找到使用者的痛點，並且從中設計出解決方案，兩者相輔相成。
好了，今天就跟大家聊到這邊，想知道更多「厚數據的創新課」的內容？
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同場加映
關於厚數據帶來的洞見，我在這篇進擊的老司機 — 台灣大車隊派車實證有介紹到思考的脈絡這本書，作者蕭瑞麟教授同樣也是採用質化的方式，透過人為的觀察、訪談、抽絲剝繭得出許多有趣的商業價值與應用。
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