2018年時，台灣人力銀行龍頭一零四資訊科技聘請首位數據長─呂承諭，要將龐大資料量淬煉成金。呂承諭表示，要發揮104的資料價值，必須改正國內設計網站的三大疏忽，還需要組成資料專家團隊，以及優化「工作推薦」的演算法。
求職會員672萬、企業會員33萬、常態性工作職缺76萬，這是國內人力銀行龍頭一零四資訊科技（以下簡稱104），成立超過二十年累積的成果。目前，104的平均每天訪客約51萬人，全月不重複訪客約454萬人，網站瀏覽頁面每天逾千萬，每月高達兩億，林林總總交織出來的資料量以億計。
這些硬梆梆、冰冰冷冷的數字，以前無人或無力探勘；但隨著演算法的進步，透過大數據分析，已經可以被淬煉成金。
扮演煉金師的，就是104的首位數據長（CDO）─呂承諭。
「我的工作，就是要把data（數據）煉成金，」不到四十歲的呂承諭，從大學念資工系迄今，與數據為伍將近二十年。
呂承諭出自於學界，專長是資料探勘、社群網絡及機器學習，除擁有暨南大學資訊工程博士學位，也在法國取得南錫第二大學應用數學系雙聯博士學程，在中研院資訊科學研究所擔任博士後研究員，期間參與入口網站─蕃薯藤搜索引擎的開發工作。也因為這個產學合作的實戰經驗，2011年被借調至痞客邦擔任資料科學家，負責開發站上搜尋引擎及分群分類演算法。
兩年後，呂承諭被延攬為痞客邦技術長兼大數據平台 PM，除痞客邦外，還串連城邦集團旗下網站的使用者資料，如《商業周刊》、遊戲基地、《美麗佳人》等合計約二十個網站，有效運用數據於痞客邦的文章推薦及廣告推播。
從中研院的研究數據，到進入業界「玩數據」，與數據共舞的呂承諭可以說是愈玩愈大。勇於自我挑戰的他，在2017年加入104的六百人團隊，擔任104有史以來第一位數據長（CDO）。
善用數據，優化使用者體驗
104也是台灣企業設置數據長的先驅。為什麼104不稱這個職位為數位長，而是數據長呢？
原來，104想要強化對大量數據的重視，冀望這位資料探勘專家充分利用大量數據來優化產品，提供使用者更好的體驗。
呂承諭直指，過去二十年來國內設計網站有三大疏忽，第一是不夠重視使用者體驗；第二是精準度不高，第三是疏於運用數據。因此，他的任務，是讓104使用者在網站漫遊時，能更快、更精準達成求職或求才目的。
如何將資料煉成金，需要有一支兵強馬壯的隊伍。
呂承諭上任後，組成一個二十多人的研發團隊。包括他在內，有四位博士資料科學家，各自擅長中文斷詞斷句的語意分析、機器學習，及社群網路。另外，還有十多位專精Amazon、關鍵字、大數據平行化運算等領域的資料工程師，及統計、心理學及企業管理等領域的專家。
過去一年來，團隊完成的工作，包括將104的大數據建置並串流到AWS（Amazon Web Service），讓每天瀏覽幾百萬人次，幾十億筆的資料量，均上傳到亞馬遜（Amazon）的雲端運算，以及將履歷表做斷詞斷句的拆解、優化搜尋關鍵字等。
同樣都是運用演算法，對象是人或物的難易程度大不同。相較於在痞客邦或其他電商做關鍵字的演算法，沒有時間及庫存問題，例如不同的人打上「牛肉麵」關鍵字，排名第一的都是同一家店，但在104卻不是這麼簡單。
在104的挑戰在於進行「工作推薦」的演算法難度較高，求職者的履歷表，如果加入求職者的家庭、學校，甚至是同學的圖像（graph），或性格取向，工作推薦順序就會不一樣。
這一年來，104的主網頁外觀並沒有太大改變，但後端卻在做大規模改革。與2016年相較，2017年的主動求職率下降，媒合率卻足足成長一成，這正是歸功於精準的工作推薦。
自今年起，呂承諭原有的數據團隊，再加上五十多人的資訊工程開發團隊，麾下近八十人。他比喻，專長數據的研發團隊有如他的左手，當左手邊的研發成果，可以直接貫通到右手的技術開發工程，讓資訊開發工程的過程中直接導入數據概念。
104在2014年展開升級「第二代人力銀行」的轉型大計，雲端、行動、開放及社群是重中之重，並開放這些平台給第三方使用，而這些都需仰賴多年來累積的大數據。
呂承諭認為，現在的工作是讓伯樂不必在茫茫大海中撈針，可以更有效率地找到千里馬，也讓良駒不至於奔馳千里遇不到伯樂。「我的工作可能因此改變一個人或一群人的人生，」這是他最大的成就感來源。
呂承諭 Cheng-Yu Lu
任職：前104數據長
學歷：暨南大學資訊工程學系博士、法國南錫第二大學應用數學系雙聯博士學程
經歷：中研院資訊所博士後研究、痞客邦技術長兼大數據平台 PM
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