2020 年春節剛過，大家準備迎接新的一年，卻沒想到面臨的是當時還叫「武漢肺炎」的 COVID-19，在大家還不了解 COVID-19 時，最大的挑戰就是口罩的恐慌。

2020 年春節剛過，大家準備迎接新的一年，卻沒想到面臨的是當時還叫「武漢肺炎」的 COVID-19，在大家還不了解 COVID-19 時，最大的挑戰就是口罩的恐慌。因為不了解疫情、更沒有疫苗與治療方法的當下，口罩是最好的防護機制，而短時間內口罩需求與生產無法承接的狀況，當時口罩短缺是社會最大的動盪。

當然要解決真正的問題還是需要提升口罩的產能供應，但在沒辦法立刻提高補足需求缺口時，社會得面對的不只疫情的恐慌，還要加上口罩不足的危機，而這種恐慌是否必要、或是要如何解決時，就會變成一個很好的「試煉」戰場。

當時最常見到的口水戰，就是「買不到、到處都買不到、到底要怎麼才能買到？」，此時這樣的狀況與未知在民間蔓延，除了彼時建立口罩生產的「國家隊」，更重要的是推動口罩實名制的機制，統一由國家來統整與配發。

除了這樣的機制建立，最特別的是將口罩的購買資訊公開成 API，透過這樣的公開資訊串接，產生了「口罩地圖」與「口罩儀表板」。口罩地圖讓大家知道去哪邊才能買到，讓民眾在採購前時可以透過這樣的資訊以免撲空，大大降低買不到口罩的不安與恐慌；而口罩儀表板則是讓大家知道整體的口罩生產、庫存與銷售狀況。

透過這樣的資訊透明，民眾得以知道口罩的真實與即時狀況，雖然初期仍供應不足，但大家可以透過這樣的資訊降低購買口罩時所產生的成本，更可以看到供應逐漸跟上、降低買不到的恐慌感，甚至更能透過此資訊調整政策方針，進一步促成「口罩實名制 2.0」，解決部分供應鏈問題。

能夠有這樣的資訊，主要是透過「即時 API」的資訊串接，因為只有真正的即時資訊才能夠有較好的實用價值，另外更重要的是可以「驗證」。在那時只要資料上顯示有剩的，去該家藥局便一定買得到。

而這樣的整體資訊最大的價值，不只能夠讓人民「便利」，更重要的是當「個案」到處被「宣傳」時，大家除了可以透過資訊系統驗證個案的存在，更可以知道這只是整體現象的部份狀況，不能擴大成為整體現象。

只是要這樣做到，必須要有很好的「資訊基礎建設」，而在口罩的例子中可以得知這個系統要能夠運作必須要做到三個前提：

• 完整：資訊有的有效性要足夠，而口罩因為由單一機構配發才能做到。
• 即時：因為當時的實名制是透過健保系統的架構，可以做到非常即時。
• 透通：透過釋出 API，讓所有的資訊能夠快速更新與驗證。

事實上很多生活上的資訊是否能做到當時「口罩實名制」的狀況需要更多的挑戰，但如何讓這個社會透過資訊讓生活更便利，不會因為所謂的「一葉知秋個案」延展成與整體現象有很大出入的「資訊混亂」，所以在面對「資訊落差／資訊戰」的問題時，最好的方式就是讓資訊的使用與流動更快、更簡單且更完整。

像今年這次的「蛋荒」便呈現一個眾說紛芸的狀況，透過一張空了的電鍋圖，來「證明」蛋荒的存在，雖然並不是沒有道理，因為任何單一現象都是組合成整體現像的「單元／一份子」，只是整體的事實為何，不能因為這單一事件來證真，也不能用相反的個案來證偽，應該是要想辦法讓這資訊更「完整、即時、透通」才對。

只是雞蛋的供需狀況不像口罩當時是種「剛需」，甚至在生產與通路上更複雜，因此，若要把這樣的系統建立好，困難度其實是更高的，但也不是說一定做不到，因為現在無論是「生產履歷」等等供應狀況，以及各個通路在 POS 已經做到各店面單一商品的即時庫存與銷售，真正的問題是這樣的資訊散落在各個資訊源頭，而要如何把這些資訊整合成一個像口罩 API 與儀表板的路程還要一些階段與努力。

這次雞蛋的問題也突顯這樣的資訊要如何去「實現」，更有很多權責的問題，這屬於農委會、還是整個經濟部，以及數位發展部在這問題扮演的角色為何，也不要說這些資訊是屬於很多民間產業的資料，應該如何整合與應用，其實必須含括考慮到商業的競合與個人隱私，而這並不是件簡單的事，也不像疫情可以排除很多角度，以最優先的事項來考量般如此「單純」。

因此一個好的「資訊基礎建設」並不是 5G 或是 6G 這種硬體架構是否完善，而是因為資訊系統的重點在於上面承載與傳遞的資訊，而這些資訊究竟是真是假很難去判斷，但我們可以透過更完整、透通即時的資訊來驗證，這才是重點。

而這樣的透明資訊系統若能做好，除了不只能夠讓社會更好，更可以成為面對資訊戰的最佳武器，畢竟文明與文化能夠承載與傳遞在於資訊，說不定這樣更「完整、透明、即時」的資訊是讓社會進展最大的動力。

註：現在雞蛋的資訊目前只做到以週為單位，更沒有 API。見：雞蛋產銷資訊

這篇文章 借鏡口罩實名制儀表板，來看蛋荒透明資訊的價值｜專家論點【黑貘】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

身為一個網管工程師，在那時若沒有開發過 SNMP 或是使用 MRTG 一定不是一個好的網管，而當時的確是很好用的『時間序列』工具與資料庫，MRTG 原名是個 Multi Router Traffic Grapher，簡言之就是去看網路設備流量的基本工具，在還沒有用 RRDTools (Round-Robin Database Tools) 或是用 Cricket 去取代之前，都是使用 MRTG 來做『流量圖』去做基本的圖像化管理。

在 2002 年網路泡沫化之後，我又開始做『（專職）工程師』的工作，那時進到了一個會賣 CD 的店商平台 B 公司上班，因為我小時候的願望就是當唱片行老板。

我當時是由總經理面試的，但因為也算是種『空降』，也受到了不少直屬主管的壓力，尤其他認為一個曾經當過大公司經理主管，以及創業當老板過的人怎會想回頭當個工程師，一定是其他的野心，但事實上那時我的確是相信身為一個工程師，若好好的做出『產品』不會比做主管沒價值，且也在思索『換屁股換腦袋』的這個題目，所以才想要好好專心做好一個工程師。

身為一個網管工程師，在那時若沒有開發過 SNMP 延伸應用或是使用 MRTG 一定不是一個好的網管，而當時 MRTG 的確是很好用的『時間序列』繪製圖表工具與資料庫，MRTG 原名是個 Multi Router Traffic Grapher，簡言之原本就是用來看網路設備流量的基本工具，在還沒有用 RRDTools (Round-Robin Database Tools) 或是用 Cricket 去取代之前，都是使用 MRTG 來做『流量圖』去做基本的圖像化管理。

當時在那間公司有一個有趣的遊戲，就是在下班前大家來預測當天 24 時結束時的總業績，若誰最準的話可以被請吃第二天的早餐，身為一個想要做到行為預測工程師而言，這是一個很有趣的題目，如何在越早的時間做出最準確的預測應該不難做到，最簡單的演算法就是：

『用一個區間的歷史資料來推算，在現在這個時間點占當天的業積多少百分比，除回去就可以有一定準確的推估了』

當然這邊的『一個區間的歷史資料』要去思考的是週一到週日可能每天的曲線都不同，因為人的行為最明鮮的是以週為單位的週期，不要說是六日的假日行為不一樣，週一到週五的平日也有所差異，因此不能用昨天的資料就直接算，最好的方式就是用上週同一天的方式來計算是較準確，所以當時就寫了個程式直接用資料庫來計算，而其他人都是憑『經驗』的感覺，當然準確度就很高了，因此有六七成以上的日子都是我最準的，因此我就吃了一陣子免費的早餐。

但即使是用上週同期的資料來計算也是有問題的，有時會遇到國定假日的狀況，行為的差異也很大，準確度也會大打折扣，因為當時不想要去記錄每年的假日，所以就想了個很有趣的方法，就是用最近三次的同一個週幾，算出來後取中間值，這樣就可以避免假日包含颱風假所造成偏差問題，這樣的已經可以到八九成以上有最準的估算。

而在當時因為我的主職就是與 MRTG 為伍，因此我就把這預測系統寫成兩條線，一個是當下的業績，以及同時間點的全日業績預測，此時我發現通常把當下預測很明鮮的成為一個水平直線的模型，最後也是越準確的，因此有時不是取中間值，而是判斷出那個預測是最快收斂成水平直線，就是最佳解，因此當我把幾張 MRTG 畫出來就很容易判斷出來了，這準確率會更高，可惜這遊戲早已經結束，因為被同事發現我是用『程式精算』的，他們用『感覺猜想』完全比不過，所以就沒有人參與這賭局。

雖然我那時繼續修改演算法與模型，最後做出了個『無模型/無分配』的計算方式，這時的準確度已經很驚人了，因為只要不是遇到從來沒有過的因子，就會很準確，而在這天遇到的新變因，也可以成為未來的新模擬計算在內。

只是當大家看到我用 MRTG 畫出來的業績預測圖相當有趣，也對於當天的營業掌控更有感覺，這網頁就變成許多主管最常看的『即時報表』，故事就到此結束嗎？並沒有！這邊有三個有趣的現像，這篇就講其中一個。

預測雖然在經營是很重要的，知道現狀是最困難的，其中有兩個重要問題：系統看起來運作正常，但這是真的嗎？現在有正在做行銷案，對業績真的有幫助嗎？

若是把現在累積的業績畫成一條線，很單純的一定會往上長，只是斜率高還是低而已，但因為電商很受到時間的因素，每天 24 小時每個小時都有不同的成長斜率，現在是較高或是較低如何判斷呢？當然有聰明的讀者就會想說也是如之前的方式有一個歷史區間就可以，但要如何才能夠更精確的知道狀態呢？

這個系統上線時就有人發現，現在的業績持續累積成長沒問題，為甚麼預測業績會一直往下修呢？即使經過週期的調整也是一樣，此時就發現原來是在『結帳』時資料庫負荷過重，這個流程速度比平常慢了一些，此時大家的結單速度就少很多，而系統的預測就會開始下修，因此當看到預測區線保持穩定，就代表系統是穩定的，若是一直下修代表有一個環節出問題。

相反的上修呢？簡言之就是有個行銷活動在進行，業績比預期發展的更高也是真的，甚至有一次在沒有促銷活動進行的時間，突然開始上修，大家覺得很疑惑，後來有人查訂單統計，才知道當時的風雲人物馬市長在訪談時推薦了『藍海策略』那本書，而那本書就開始超乎預期的大賣，這時這樣的系統就是很好的『示警』系統。

因為這家 B 公司當時是台灣很早的大電商，因此是少數可以有效用的以『即時業績』資料庫來應用的公司，而當時沒想到這樣的一個遊戲，創作出了第一個以預測業績為基礎的『儀表板』，這樣的事發生在 20 年前也是相當有趣的意外，若不是剛好有機會以整體經營為導向思考與權限跟實作能力的工程師，很難有這樣的東西出現。

而在 20 年後的今天，現在很多家網路公司至少都會在公司的電視牆上呈現 Google Analytics 的線上人數，這是一個最簡單的『即時儀表板』，但事實上也只是停留在『感覺經驗』來判斷現在的狀況合理性，的確當線上人數爆衝或是爆跌時都可以第一時間示警，看看要不要有進一步的策略，只是這樣沒有更進一步的與歷史做比較，甚至去看『未來』的預測，因為儀表板的真價值在於很快的對於現狀做反應，若沒辦法的話還不如停留在『報表』就好。

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