DSP 的發展經驗(中)

承上,接下來是講後續的發展心法。

既然要培養人才,就面臨的幾個問題。第一:定義培養人才的機制。第二:這層考量先於第一,就是培養的人才要對於公共事務和營利組織都有價值。第三:誰來培養?第四:如何在現有的資源限制之下培養?第五:如何讓這事既符合企業期待、也彰顯社企和社群的價值?

第二和第五比較難,所以也是 DSP 的挑戰和價值所在。在 DSP 的發展過程當中,一直收到來自不同型態機構的主動詢問。我個人接觸到的次數不多,主要是核心團隊自我分工結果。我負責主導另外兩個本地業者明顯生疏的層面,一個是行銷(不單是後段銷售),一個是國際發展。

首先是第一個問題。培養人才的機制最簡單的就是教育訓練,教育訓練的作法已經相對成熟,但要考量的點則是落在這個訓練機制和市場上虎視眈眈想要分一杯的「競爭」業者(甚至是學界)有什麼區隔。而這個區隔則是透過每次的課程販售的狀況,來驗證這個商業模式是否值得進一步發展。雖然是個公益計畫,但自負盈虧是一開始就是鎖定要達成的中標,否則操作的難度太低,大家也不用浪費週末的時間來走這一趟。

第二個問題簡單,就是從原本的初衷:資料下手。以台灣多數企業、政府機構、學界和非營利組織,炒作巨量資料話題的氛圍是可以在未來幾年期待的。在各種炒作的話題,「資料」相對來說又比「雲端運算」紮實了一點,因為資料多半你我都碰過,「巨量」則是放在嘴巴的機會多點。鎖定 small data, public data 和 open data 會比較實在。Small data 幾乎是所有現代的數位工作者會面臨的基本業務問題,而 public data 和 open data 則是在資料的取得上,能避免授權困難的問題。透過所玩的資料和所發現的議題,彰顯這個計畫難以替代的公共價值,一來給政府(如科技部、經濟部)的 open data 計畫做個人才培育的示範,二來因為玩的是真資料,透過課程訓練所發掘的問題,在往後是能回饋給整體社會的。

不過關於第一個問題和第二個問題,我在考量的時候還加上了一個國際的維度,這就顯得更為複雜些。如果你能在建立核心價值的時刻就考量到國際發展的因素,那麼未來所建立的營運機制、人力資源、市場銷售和課程內容,才不需要重新調整,以符合區域或是國際發展的需求。

第三也還好,因為核心的三名成員,都有水準以上的經驗,無論是在產業、公益或是社群部分,每個人十數年或是二十多年來工作經驗所累積的人脈,要找到合適的講師,只要課程的形態不複雜,開課時間排在週末,都還好應付。加上師資費用還算符合市場行情,因此能站的住腳。難的部份不在這一個環節,而是時間和這種計畫的特殊型態,要如何長期吸引師資。當然我在講的時候是把事情簡化了,不過各位還是可以聽聽。

第四稍微頭痛,要花時間。但因為初期採用 “low capital" 模式,所以更會激勵群眾玩出更有創造性的作法。簡單來說資源的限制反而是助力,否則老早就會直接接受一些法人機構(如資策會教研所、台北市電腦公會)的合作請求。

第五很有技巧,留待下次說明。

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