工業創新
促進平等
夥伴關係
2024 TiC100 DH 資料科學公益計畫
由 Data Hub 發起
提案緣由
緣起與願景
有感於商業與社創組織間的數位落差，Data Hub 秉持著 Data for Social Good 的精神，自 2023 年開始從公益計畫出發，聚集具相同理念的資料科學家，協助非營利組織建立資料庫、分析數據以及培訓人才，讓數據成為 NPO 改變社會的助力，我們嘗試用資料科學解決社會問題，減少數據使用的不平等。
要解決的社會問題
期望能夠解決非營利組織因「無法負擔數據科技成本」與「缺乏跨領域人才」而造成的數位落差。在資訊爆炸的時代，數位轉型有其必要性與急迫性，以數據作為決策的基準，可以幫助組織將寶貴的資源發揮最大的影響力，同時更精準的檢視服務與效益的關係，無論是捐款趨勢分析或行銷規劃，數據分析都是重要的策略工具。
需求區域
自計畫開跑至今，公益計畫合作組織遍布北中東地區，超過 30 位夥伴參與，進行數據專案之餘也討論城鄉數位差距，致力減少數位科技不平等。專案橫跨資料庫建置、個案分析、捐款分析到培力工作坊，從多元角度協助社創組織，Data Hub 期待持續累積量能讓公益計畫的足跡遍布全台。
專案規劃
▍計畫目標
Data Hub 由三大要素組成，包含「跨域人才」、「領域專業」與「商業模式」，各項發展對組織成長皆有重大影響，因而針對每項規劃年度目標。
規劃目標
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時程 |
項目 |
目標 |
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短期（2024-2025） |
跨域人才 |
以公益計畫的志工模式做為人才培育的前哨站，至年底預計招募 10 名新進志工；同時透過行銷使粉絲專頁粉絲提升 50% ，累積社群量能。 |
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領域專業 |
以公益計畫與非營利組織合作，快速累積多元專案經驗以提升領域專業，至年底共規劃三季，目標協助六個組織。 |
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商業模式 |
積極與非營利組織洽談長期夥伴關係與短期客製專案兩合作方式，驗證營收模式，至年底目標與 2 組織確立夥伴關係，並簽訂 3 專案。 |
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中期（2025-2026） |
跨域人才 |
持續運行公益計畫，並新增兩位正職資料科學家與一位專案經理穩定組織運作，同時舉辦「社創資料科學小聚」，促進領域交流與對話。 |
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領域專業 |
持續累積專案經驗，在基礎上優化營運流程提升數據團隊服務量能。 |
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商業模式 |
尋求企業贊助公益案、政府計劃案與中大型非營利組織合作機會，驗證商業模式可行性，擴大營運規模。 |
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長期（2026-） |
跨域人才 |
新增工程師團隊，擴大服務範圍，從系統建置到數據分析皆可接案。 |
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領域專業 |
以分享與整合為主軸，統整過去經驗開發創新應用，並透過社群聚會分享給社創領域工作者，帶動領域整體成長。 |
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商業模式 |
穩健成長和持續創新，因應工程師加入團隊，可拓展服務範圍，探索新的商業機會和市場需求。 |
▍行動方式
計畫時程
分為「跨域人才培育」、「領域專業累積」與「商業模式發展」三大部分。
跨域人才培育
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過去成效 （2023年7-12月） |
現行進度 （2024年1-6月） |
未來規劃 （2024年7-12月） |
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7 名志工，團隊來自七項不同專業背景，包含經濟、生物統計、財經、會計、社工、資料科學，以及政治。 |
接觸不同議題，從社會性農場、兒少、身心障礙、弱勢家庭到動保，團隊夥伴持續累積社創量能。 |
擴大招募新一季志工加入公益計畫，增加跨領域交流與討論。 |
領域專業累積
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過去成效 （2023年7-12月） |
現行進度 （2024年1-6月） |
未來規劃 （2024年7-12月） |
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持續推行公益計畫， 以三個月一季，預計至年底再規劃兩季，共協助四個組織。 |
商業模式發展
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過去成效：市場分析 （2023年7-12月） |
現行進度：市場驗證 （2024年1-6月） |
未來規劃：商模優化 （2024年7-2025年7月） |
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訪談有意推行數位轉型的非營利組織主管，討論合作模式與訂價。 |
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以永續經營為目標，不斷修正商業模式並擴大團隊與營業規模。 |
解決方法
對應欲解決問題——非營利組織因「無法負擔數據科技成本」與「缺乏跨領域人才」而造成的數位落差，提出解決方法。
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問題 |
解方 |
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無法負擔數據科技成本 |
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缺乏跨領域人才 |
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行銷模式
- 從組織最在意的共同議題「捐款人分析」切入，以內容行銷增加官網導流與建立專業形象。
- 根據資料庫完整度與分析應用熟悉度，將服務對象（非營利組織）分為三大類，並針對不同類別規劃行銷互動策略，如下：
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類別 |
特徵 |
行銷策略 |
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第一類 |
尚未建立資料庫也還未嘗試數據分析。 |
提供資料蒐集建議與資料庫建立服務，推廣資料蒐集概念課程，並設定期限在資料庫建立後回訪（約一年）。 |
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第二類 |
已具備簡單資料庫但還未進行深度分析。 |
針對現有資料與需求進行分析，內部需求提供分析模板（e.g. 捐款者資料），外部需求著重呈現組織服務前後差異。針對組織需求設計數據課程與應用程式。 |
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第三類 |
具備數據分析與解讀能力，且設有視覺化儀錶板。 |
提供組織數據分析外包服務，討論單次專案合作，也可與組織內部分析團隊協作，優化現有系統。 |
商業與獲利模式
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收入 |
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支出 |
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目標客群 |
營利模式 |
業務成本 |
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社創組織 |
1.長期夥伴關係（訂閱制） 2.短期專案合作 3.提供培力工作坊 |
數據團隊 |
1.數據分析師 2.資料科學家
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公部門 |
1.國科會與數發部計畫合作 2.相關標案 |
行政團隊 |
1.行銷企劃 2.專案經理 |
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企業 |
1.公益計畫贊助 2.ESG 專案規劃 |
工程師團隊 |
1.資料工程師 2.系統工程師 |
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與利害關係人互動方式
▍可行性分析
關鍵技術：Why Data Hub
- 具領域專業：數據分析除了統計與程式能力，更須具領域專業，才能更好的理解數據的上下文、提出有意義的問題、選擇適當變數與解釋結果，社創領域也有其專業，並非商業分析師可以輕易跨足的。
- 近用門檻低：拆解數據顧問服務，組織可以只選擇必要的項目，也透過 Hub 的形式，多個組織共用一專業數據團隊，降低成本。
- 延伸性強：比起兼職或志工服務，全職團隊有更高穩定性、能更迅速回應組織需求，以及更多資源和時間投入，也能長期追蹤專案成效與發展延伸應用。
挑戰評估
牽涉利害關係人眾多，分析報告需更謹慎：
針對不同數位化程度的組織，面臨不同業務拓展的挑戰：
簡易財務預估
依短期目標（2024-2025）團隊規模、固定支出與營運目標進行簡易財務預估。
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項目 |
金額 |
備註 |
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收入 |
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長期訂閱制 |
1,080,000 |
簽約組織*3（30,000元/月） |
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短期專案 |
1,000,000 |
合作專案*5（20,000元/個） |
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公部門合作案 |
120,000 |
工作坊設計（30,000元/場）*3+輔導業師（15,000元/每組織）*2 |
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收入合計 |
2,200,000 |
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支出 |
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業務支出 |
1,884,000 |
資料科學家*2（57,000元/月）+ 行政企劃（43,000元/月） |
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行政管理支出 |
39,980 |
官網伺服器（2,880元/年）+ 公司地址租金（2,100元/年）+ 會計記帳（35,000元/年） |
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公益計畫支出 |
189,600 |
專案經理*2（200元/時*32小時/月）+雜支（3000元/月） |
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支出合計 |
2,113,580 |
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預估餘絀 |
86,420 |
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▍社會效益
量化效益
以公益計畫第一季影響力分析為參考，Data Hub 的服務為非營利組織帶來三大正面效益，包含「促進組織數位轉型」、「提升了解利害關係人的能力」，以及「提升作業效率」，邀請合作組織填寫回饋量表，透過量化指標衡量變化程度，並找出優化方向。
正面成果一：促進組織數位轉型
量表分為三大面向，衡量組織在專案後各方面數位轉型的變化，整體而言，產出在「組織與願景」面相帶來的影響最大，尤其是針對數位願景，兩組織皆已開始規劃數據相關策略，將數位放入未來規劃中；其次為「內部營運」，本次成果尤其對組織的活動設計和成效評估有正面影響。
正面成果二：提升了解利害關係人的能力
從八個面向衡量產出是否提升組織了解利害關係人能力，包含「更了解活動受眾」、「更了解捐款人組成」、「更了解應蒐集哪些資料」與「更了解如何進行捐款人分析」等，以1-5分評量，3分為無改變、5分為明顯有提升。
整體而言，除了並無讓組織「更了解捐款廣告/活動受眾」外，其他面向皆有顯著提升，尤其協助組織「更了解應蒐集哪些捐款人/服務對象資料」與「更了解如何進行捐款人/服務對象分析」。
正面成果三：提升作業效率
僅部分組織回饋「平均每周節省4-8小時」，其他則無因本計畫而提升作業效率，推測對部分組織而言，僅幫助組織中特定夥伴提升工作效率，此項工作亦非頻繁的例行公事，因此對整體組織的工作效率無顯著影響，專案團隊應再增加產出的廣度與整體性，考量組織整體工作流程，將產出效益最大化。
質化效益
▍更多關於 Data Hub 專案成果
- 計畫介紹影片：Data Hub 在做甚麼？如何用創新模式協助非營利組織數據分析？（影片連結：https://youtu.be/Li0Q211ecZE）
- 官方網站：https://datahubtaiwan.com/
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