案例17｜Exercise 2.6：Stanley Building Services 的 Analytics Toolset 決策

1. 案例定位

Exercise 2.6：Stanley Building Services（SBS）Analytics Toolset Decision。

2. 學習目標

把 Business Need、Capability、Stakeholder Preference、Cost、Data Risk 轉成 Decision Criteria。

3. 案例情境

SBS 是 SME，在 Europe 有 150 Outlets，想做 Customer Segmentation、Service Improvement、Store Geo-location；考慮聘 1 Full-time Data Scientist，目前 Ad hoc 使用 Excel、沒有 Analytics Methodology。Financial Director 偏 Excel、IT Director 偏 SAS、CEO 偏 DataRobot。

4. 開始資料

原書事實	內容
Company	SME；150 outlets across Europe
Team Plan	1 Full-time Data Scientist
Current	Excel；Ad hoc；No Methodology
Preferences	FD＝Excel；IT＝SAS；CEO＝DataRobot

5. 分析方法

建立 8–12 Criteria：Business Fit、Data Handling、Geo Analytics、Predictive Capability、Visualization、Integration、Skill Fit、Learning、Total Cost、Support、Data Residency、Deployment；Excel Weight × Score。

6. 計算結果

原書未提供 Weight、Score、License Cost 或 Winner。

7. 結果分析與管理解讀

不能把 Familiarity／Vendor Demo 當 Selection Logic；People、Tools、Methodology 必須 Alignment。

8. AI Prompt

「根據 SBS Facts 與 Excel Weighted Scores 寫 Decision Memo；沒有資料的 Cost／Performance 不補值。」

9. 思考／What-if

題目： 最重視 Geo-location 與 Data Residency？

參考解答： 提高兩項權重後由 Excel 重算；原書不足以直接指定 Winner。