總部位在美國北卡羅來納州小鎮卡瑞（Cary）的商用分析軟體公司SAS，去年營業額32億美元，跟台灣最大連鎖超市全聯差不多；SAS全球59個據點、14000多名員工，不論是營收或企業規模，都不算大。但是，它卻善用核心能力——數據分析，把CSR做得「很科技、很國際」。

兩年前，SAS成立專門的CSR「數據為善」（Data for Good）計畫小組，有超過千位員工參與相關專案。SAS原本就實施彈性工時，員工可以在上班時間運用數據分析專業，協助非營利組織從事人道救援。
 
「for good，除了是做善事，也有永久的意思，」SAS大中華區總裁吳輔世說，數據分析師走出冰冷的數字象牙塔，和國際組織攜手合作，解決人類面對的貧困、健康、人權、災難等困境。

數據冷冰冰的，沒有手，也沒有腳，要怎麼急難救助？

臉書、推特的討論串，預測失業率

就拿各國政府最頭痛的失業問題來說吧。

聯合國有一個「全球脈動計畫」（UN Global Pulse），其中的社福專案，就是委託SAS數據為善小組，分析社群聊天室內容，預測失業率走向。

數據分析師在美國和愛爾蘭新聞媒體與社群進行為期兩年的研究，透過情緒評核關聯指標分析，發現幾個事前指標和失業率高度相關。例如，網友在社群提到搭乘大眾運輸工具的比例增加，或日用品價格下降，這些話題討論度升高後四個月，失業率也跟著上升。

這個預測模型也找到相關事後指標，像是愛爾蘭失業率上升後八個月，賣房討論度跟著提升，但美國是失業率上升後兩個月，就已出現相關言論。這些時間順序是很好的預警系統，可以提醒政府提前採取因應對策，如預先處理房貸，防止違約引發的金融風暴。

又如，數據為善團隊分析印尼推特推文後發現，當消費者少買辣椒後，失業率開始上升。推特上的民生消費討論串，讓印尼政府掌握民生需求，甚至成為分配社會福利資源的依據之一。

「我們透過社交媒體的論壇訊息，做情感情緒分析，提供預警信號，這可以做為決策參考，但還是要靠人的智慧做最後判斷。」吳輔世說。

在救災重建工作上，數據分析也發揮效果。

吳輔世舉例，2015年4月尼泊爾發生8.1級大地震，造成8千多人死亡，2萬多人受傷。令人擔憂的是，5、6月是尼泊爾的季風季節，經常下大豪雨，住在臨時帳篷裡的6萬多家庭需要能遮風避雨的臨時住所。

國際移民組織（IOM）要為災民蓋鋅鋁合金屋頂，只有一個月時間，要去哪裡找材料？IOM找到SAS，數據小組從聯合國三億多筆全球貿易數據中，發現尼泊爾鄰國中國、印度是世界最大金屬屋頂供應商，並找出能最快出貨的廠商。IOM因此順利買到31萬張金屬屋頂，在雨季來臨前完成臨時庇護所。

數據帶女童難民回家

數據為善團隊還從難民中找出需要特殊照顧的弱勢族群。數據志工做出視覺化圖表，發現8個難民營的400多位女性，其中一半是5歲以下的女童，她們需要特別防護網追蹤。志工早上在難民營收集資訊，下午做分析，晚上把訊息傳送出去，最終把女童送回家團聚。

大數據還可以為NGO團體降低募款成本。

世界自然基金會（WWF）在數據為善志工協助下，優化募款活動，降低重複寄送郵件的成本，省下高昂的外部顧問公司服務費。根據WWF統計，優化後，基金會減少發送50萬份募款郵件，每封郵件捐款額度還提高25%。

數據行善已行之有年，以台灣為例，莫拉克風災、高雄氣爆後，網路上都有熱心工程師，自動串連製作數據圖表。但數據行善的困難處，除了是取得夠大的資料，還要夠多的數據分析師加入。今年4月，SAS推出「Gather IQ」APP應用平台，由SAS免費提供分析工具，有公益需求時，在平台上徵求議題或數據，數據志工會先把初步分析結果放上平台，再廣求各種領域專家協助共解。IOM就在Gather IQ發布「失蹤移民專案計畫」，將移民資訊、路線、地點做成視覺化圖表，請平台上的各方專家，幫忙解讀IOM看不到的盲點。Gather IQ上線三個月，已有56國、2萬人下載。

由大學教授古德奈（Jim Goodnight）共同創辦的SAS，41年來，年年成長，從未虧損，也是國際各種最佳雇主評比的常勝軍。今年6月《財星》（Fortune）雜誌評選SAS為千禧世代最佳工作場所第2名（第1名為美國軟體公司Ultimate Software）。到今年8月底，SAS已登上17國2017年最佳雇主的排行榜。

五年前，古德奈曾接受《天下》雜誌專訪，他直言，身為執行長，他最希望SAS「是一間有很棒工作環境、很照顧員工的分析軟體公司，能夠被選為最佳雇主，是我很大的成就，因為企業原本就應該這樣經營。」

 

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圖片來源;
Jonathan Niederhoffer