Datafizierung – Eine Ära von Big Data

Veröffentlicht: 2024-05-14
Inhaltsverzeichnis anzeigen
Was ist Datafizierung?
Die Treiber der Datafizierung
Technologische Fortschritte bei der Datenerfassung und -speicherung
Der Aufstieg von IoT und Sensortechnologie
Verbreitung von sozialen Medien und digitaler Kommunikation
Anschließen der Treiber
Anwendungen der Datafizierung in der realen Welt
Datafizierung von Social Media:
Datafizierung von Privatleben:
Datafizierung von Geschäftsprozessen:
Die Macht der Daten nutzen
Best Practices für das Datenmanagement
Strategien zur Maximierung des Datennutzens
Aufbau einer datengesteuerten Kultur
In Summe
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Beispiel für Datafizierung?
Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Datafizierung?

Wir leben in einer Zeit, in der sich alles um Daten dreht. Die moderne Technologie und ihre Beiträge haben es möglich gemacht, alles um uns herum als quantifizierbare Daten zu überwachen, aufzuzeichnen und zu analysieren. Dies ebnet auch den Weg zu einer völlig neuen Welt von Möglichkeiten, die Unternehmen zu ihrem Vorteil nutzen können. Datafication ist die neueste Ergänzung zu den datengesteuerten, kundenorientierten Business-Intelligence-Praktiken, die heutzutage die gesamte Geschäftsszene verändern. Hier wird unseren Lesern die Datafizierungstechnologie erklärt, da sie bereits zu einem anderen Schlagwort wie Big Data oder Gamification geworden ist.

Datafizierung

Was ist Datafizierung?

Zunächst einmal gibt es keine solche offizielle Definition für Datafizierung. Es bedeutet einfach einen Prozess, bei dem viele physische Aspekte des Lebens in computerisierte Daten umgewandelt werden. Stellen Sie sich eine körperliche Aktivität vor, die viele dunkle Daten enthält. Unter Dark Data versteht man Daten, die viele wertvolle Informationen enthalten, für uns jedoch unsichtbar sind. Aufgrund der Einschränkungen der Technologie wurden Dark Data bisher ignoriert und ihre Umwandlung in nutzbare Daten war eine anspruchsvolle Aufgabe. Doch heute, mit den Fortschritten in der Datenwissenschaft und Analyse, haben neue Technologien wie IoT viele neue Möglichkeiten eröffnet, Licht in unsere dunklen Aktivitäten zu bringen und sie in nützliche Daten umzuwandeln.

Fitbit erfasst beispielsweise unsere physischen Daten wie die Anzahl der Schritte, die wir gegangen sind, den Schlaf, den wir hatten usw., und wandelt sie dann in verwertbare Daten wie die Kalorien, die wir verbrannt haben, und vieles mehr um.Kurz gesagt, es datenisiert unsere körperlichen Aktivitäten, um nützliche Informationen abzuleiten.

Unter Datafizierung versteht man den Einsatz digitaler Technologien zur Freisetzung des mit physischen Objekten verbundenen Wissens durch Entkopplung dieser von den damit verbundenen Daten.

Denken Sie an unseren Alltag: Wir erzeugen eine Menge Daten, wenn wir telefonieren, uns über soziale Medien engagieren (Teilen, Twittern, Posten oder Kommentieren), online mit unserer Kreditkarte einkaufen oder sogar durch eine Überwachungskamera gehen. Wir hätten nie gedacht, dass die Datenmenge, die wir erstellen, so viele Informationen über unser Verhaltensmuster oder unsere Persönlichkeit enthält. Heutzutage haben Datenwissenschaftler und Miner damit begonnen, solche Daten auf eine Weise zu überwachen und zu verfolgen, die eine Reihe neuer Möglichkeiten eröffnet.

Nach sorgfältiger Untersuchung geben sie diese wertvollen Informationen an Führungskräfte weiter, die stets daran interessiert sind, ihren Marktanteil, ihre Produktrentabilität und ihre Markenbekanntheit zu steigern. Mit anderen Worten: Die Datafication-Technologie kann als ein Prozess beschrieben werden, bei dem ein bestehendes Unternehmen in ein „datengestütztes Unternehmen“ umgewandelt wird. Ebenso sehen und studieren Social-Media-Vermarkter ständig ihre Kundenprofile auf verschiedenen Netzwerkseiten, um deren Vorlieben und Abneigungsmuster zu beobachten, die ihnen helfen, ihre Meinung zu einem Produkt oder einer Marke zu verstehen.

Branchenexperten sind der Meinung, dass es notwendig ist, eine Infrastruktur für Unternehmen aufzubauen, die bei den Daten beginnt und es ihren Kunden ermöglicht, mit ihren Kunden auf der Grundlage eines umfassenderen und tieferen Verständnisses ihrer Verhaltensweisen und Bedürfnisse in Kontakt zu treten.

Die Treiber der Datafizierung

Technologische Fortschritte bei der Datenerfassung und -speicherung

Das exponentielle Wachstum unserer Fähigkeit, Daten zu erfassen und zu speichern, war ein entscheidender Treiber der Datafizierungstechnologie. Innovationen in der Hardware, wie leistungsstärkere Mikroprozessoren und größere, günstigere Speicherlösungen (wie SSDs und Cloud-Speicher), haben die Kosten drastisch gesenkt und die Effizienz der Datenspeicherung und -verarbeitung erhöht. Darüber hinaus haben Fortschritte bei Datenbanktechnologien und Datenverarbeitungssoftware es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen effektiver als je zuvor zu verwalten.

Der Aufstieg von IoT und Sensortechnologie

Das Internet der Dinge (IoT) hat Alltagsgegenstände in datengenerierende „Dinge“ verwandelt, die unser Verständnis der Welt verbessern. Diese mit Sensoren ausgestatteten IoT-Geräte sammeln Daten aus ihrer Umgebung, die für verschiedene Zwecke genutzt werden können, von der Optimierung landwirtschaftlicher Praktiken über die Verbesserung der Stadtplanung bis hin zur Verbesserung der Sicherheit zu Hause. Die Verbreitung dieser Geräte erzeugt weiterhin enorme Datenmengen und verschiebt die Grenzen der Art und Weise, wie wir Informationen in Echtzeit sammeln, analysieren und nutzen.

Verbreitung von sozialen Medien und digitaler Kommunikation

Social-Media-Plattformen und digitale Kommunikationskanäle tragen maßgeblich zum Anstieg der Datenproduktion bei. Jeder Text, jedes Bild, jedes Video und jede Interaktion auf Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram und WhatsApp erzeugen Datenpunkte, die analysiert werden können, um Erkenntnisse über menschliches Verhalten, gesellschaftliche Trends und Verbraucherpräferenzen zu gewinnen. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die das Kundenerlebnis verbessern und Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien an die sich verändernden Bedürfnisse ihrer Zielgruppe anpassen möchten.

Anschließen der Treiber

Gemeinsam tragen diese Treiber zu einer Welt bei, in der Daten tief in das Gefüge des täglichen Lebens integriert sind. Die kontinuierlichen technologischen Fortschritte bei der Datenerfassung und -speicherung, kombiniert mit dem wachsenden Netzwerk von IoT-Geräten und der Allgegenwärtigkeit sozialer Medien, treiben die Datafizierung unserer Welt voran. Dieser Trend bietet nicht nur beispiellose Möglichkeiten für Erkenntnisse und Innovationen, sondern stellt auch neue Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Datenverwaltung dar, die im weiteren Verlauf angegangen werden müssen.

Anwendungen der Datafizierung in der realen Welt

  1. Datafizierung von Social Media :

  • Twittern Sie über unsere verirrten Gedanken
  • LinkedIn datafiziert unser Arbeitsleben
  • Facebook datenüberwacht unser Freundesnetzwerk

  1. Datafizierung von Privatleben :

  • Online-Einkaufsmuster (Gadgets, Lebensmittel usw.)
  • Check-ins (Theater, Konzerte, GPS-Standorte usw.)
  • Streaming von Filmen und Fernsehserien (Netflix, YouTube usw.)

  1. Datafizierung von Geschäftsprozessen :

  • Internet der Dinge
  • Künstliche Intelligenz

Als Beispiel für die Datenerfassung identifiziertWalmart Labs das Kaufverhalten von Kunden anhand der Standortdaten ihres Mobiltelefons, ihrer Social-Media-Aktivitäten, des externen Wetters und früherer Bestelldetails.Später analysieren sie diese Daten und verschicken exklusive Angebote, die die verlorenen Kunden zurückgewinnen können.

Die Macht der Daten nutzen

Best Practices für das Datenmanagement

Ein effektives Datenmanagement ist entscheidend für die Gewährleistung der Qualität, Zugänglichkeit und Sicherheit von Daten. Zu den Best Practices gehören:

  • Datenverwaltung : Festlegung klarer Richtlinien und Standards, die vorschreiben, wie Daten erfasst, gespeichert und abgerufen werden.
  • Datenqualitätssicherung : Implementierung von Prozessen zur Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der gesammelten Daten. Dies kann regelmäßige Audits, Validierungsprozesse und die Bereinigung von Daten zur Beseitigung von Ungenauigkeiten umfassen.
  • Datensicherheit : Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und Sicherheitsverletzungen durch robuste Sicherheitsprotokolle wie Verschlüsselung, sichere Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsschulungen für das Personal.
  • Datenlebenszyklusmanagement : Verwalten von Daten von der Erstellung bis zum Löschen, was bei der effizienten Organisation der Datenspeicherung hilft und die Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Anforderungen gewährleistet.

Strategien zur Maximierung des Datennutzens

Um das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen mehrere strategische Ansätze verfolgen:

  • Integration verschiedener Datenquellen : Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine umfassendere Ansicht zu ermöglichen. Dies kann dabei helfen, verborgene Muster aufzudecken und tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Echtzeit-Datenverarbeitung : Nutzung von Technologien, die die Echtzeitverarbeitung von Daten ermöglichen, um zeitnahe Entscheidungen und sofortige Analysen zu ermöglichen.
  • Erweiterte Analysen und maschinelles Lernen : Durch den Einsatz ausgefeilter Analysetechniken und maschineller Lernmodelle können zukünftige Trends vorhergesagt, Abläufe optimiert und Kundenerlebnisse personalisiert werden.
  • Demokratisierung von Daten : Der Zugriff auf Daten im gesamten Unternehmen kann Abteilungen und Einzelpersonen in die Lage versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Aufbau einer datengesteuerten Kultur

Die Schaffung einer Kultur, die Daten wertschätzt und effektiv nutzt, umfasst mehrere Schlüsselelemente:

  • Verpflichtung der Führung : Die Führung muss sich für den Einsatz von Daten und Analysen einsetzen, um die Strategie und Entscheidungsprozesse der Organisation voranzutreiben.
  • Datenkompetenz : Schulung und Schulung von Mitarbeitern zur Verbesserung ihrer Datenkompetenz, um sicherzustellen, dass sie über die Fähigkeiten verfügen, Daten effektiv zu interpretieren und zu nutzen.
  • Offene Kommunikation : Die Förderung offener Diskussionen über Datenergebnisse und deren Auswirkungen kann eine kollaborative Umgebung fördern, in der Daten als entscheidendes Gut geschätzt werden.
  • Belohnung datengesteuerter Ergebnisse : Die Anerkennung und Belohnung von Entscheidungen und Innovationen, die auf Daten basieren, kann die Bedeutung eines datengesteuerten Ansatzes verstärken.

In Summe

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datafication-Technologie die Daten auf der ganzen Welt auf eine noch nie dagewesene Weise revolutioniert hat. Es verwandelt bestehende Unternehmen wirklich in datengestützte Unternehmen, in denen Analysen eine wichtige Rolle spielen werden.

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Wenn Sie auf der Suche nach mehr Daten sind, um Ihr Unternehmen voranzutreiben, ist es an der Zeit,mit uns über Ihre Anforderungen zu sprechen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Beispiel für Datafizierung?

Ein klassisches Beispiel für Datafizierung ist die Umwandlung sozialer Interaktionen in Daten über Social-Media-Plattformen. Jedes Mal, wenn Personen online interagieren – sei es durch das Posten von Kommentaren, das Teilen von Fotos oder sogar durch das Reagieren auf Inhalte – werden diese Aktionen in Datenpunkte umgewandelt. Plattformen wie Facebook, Instagram und Twitter sammeln diese Daten, um Nutzerverhalten, Vorlieben und soziale Netzwerke zu analysieren. Diese Informationen werden dann verwendet, um Inhalte anzupassen, Werbung gezielter auszurichten und sogar die Produktentwicklung zu beeinflussen. Dieser Prozess veranschaulicht nicht nur, wie alltägliche Aktivitäten in quantifizierbare Daten umgewandelt werden, sondern verdeutlicht auch die Auswirkungen dieser Daten auf die Geschäfts- und Marketingstrategien.

Was ist der Zweck der Datafizierung?

Der Zweck der Datafizierung umfasst mehrere Hauptziele, die sich erheblich auf die Funktionsweise von Organisationen, Gesellschaften und Volkswirtschaften auswirken. Hier sind die Hauptzwecke:
  1. Verbesserte Entscheidungsfindung : Datafication wandelt viele Aspekte des menschlichen Lebens in Daten um, die analysiert werden können, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Regierungen und anderen Einrichtungen, ihre Strategien und Entscheidungen auf empirischen Erkenntnissen statt auf Intuition oder Spekulation zu stützen.
  2. Verbesserte Effizienz und Optimierung : Durch die Umwandlung von Prozessen und Interaktionen in Daten können Unternehmen Ineffizienzen erkennen und Abläufe optimieren. Dies kann zu geringeren Kosten, verbesserten Kundenerlebnissen und einem besseren Ressourcenmanagement führen.
  3. Innovation und Entwicklung : Datafication fördert Innovation, indem es eine Fülle von Informationen bereitstellt, aus denen Erkenntnisse gewonnen werden können, die zur Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen und Technologien führen. Es kann auch zu Verbesserungen bestehender Angebote führen.
  4. Personalisierung von Diensten : In Bereichen wie Marketing, Einzelhandel und Unterhaltung ermöglicht die Datafizierung die Personalisierung von Diensten. Unternehmen nutzen Daten, um individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen zu verstehen und ihre Angebote an die spezifischen Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden anzupassen.
  5. Vorhersagefähigkeiten : Durch Datafizierung können Muster und Trends identifiziert werden, die prädiktive Analysen ermöglichen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Sicherheit, wo die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse Leben retten, finanzielle Gewinne steigern oder Verbrechen verhindern kann.
  6. Gesellschaftliche Einblicke : Auf breiterer Ebene bietet die Datafizierung Einblicke in gesellschaftliche Trends und öffentliches Verhalten und hilft politischen Entscheidungsträgern und Forschern, gesellschaftliche Probleme besser zu verstehen und angemessene Antworten zu finden.
  7. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement : Datafication hilft Unternehmen auch dabei, Vorschriften einzuhalten und Risiken effektiver zu verwalten. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen sicherstellen, dass sie gesetzliche Standards einhalten und potenzielle Risiken in ihrem Betrieb einschätzen.

Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Datafizierung?

Die Begriffe „Digitalisierung“ und „Datafizierung“ sind verwandte, aber unterschiedliche Konzepte im Bereich Daten und Technologie. So unterscheiden sie sich:

Unter Digitalisierung versteht man den Prozess der Umwandlung von Informationen von einem physischen Format in ein digitales. Dies kann die Umwandlung handschriftlicher Notizen in getippten Text, das Scannen eines Fotos zur Erstellung eines digitalen Bildes oder die Umwandlung analoger Audioaufnahmen in digitale Dateien umfassen. Das Hauptziel der Digitalisierung besteht darin, Informationen zu bewahren und ihre Speicherung, den Zugriff und die Weitergabe mithilfe digitaler Technologien zu erleichtern.

Datafizierung hingegen ist der Prozess, bei dem alle Aspekte des Lebens durch die Erfassung und Analyse von Daten aus verschiedenen Aktivitäten und Interaktionen in quantifizierbare Daten umgewandelt werden. Dies geht über die bloße Digitalisierung von Informationen hinaus. Bei der Datafizierung geht es darum, Daten aus Prozessen und Verhaltensweisen zu extrahieren, die bisher nicht quantifiziert wurden – etwa die Verfolgung der Bewegungen von Menschen über ihre Smartphones, die Protokollierung von Interaktionen in sozialen Medien oder die Aufzeichnung von Einkaufsgewohnheiten im Internet. Der Schwerpunkt liegt darauf, diese Aktivitäten in Daten umzuwandeln, die analysiert werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen, Dienste zu verbessern und zukünftiges Verhalten vorherzusagen.