Dataficazione – L’era dei Big Data

Pubblicato: 2024-05-14
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Cos'è la dataficazione
I driver della dataficazione
Progressi tecnologici nell'acquisizione e archiviazione dei dati
L’ascesa dell’IoT e della tecnologia dei sensori
Proliferazione dei social media e della comunicazione digitale
Collegamento dei driver
Applicazioni della dataficazione nel mondo reale
Dataficazione dei Social Media:
Dataficazione delle vite personali:
Dataficazione dei Processi Aziendali:
Sfruttare la potenza dei dati
Migliori pratiche per la gestione dei dati
Strategie per massimizzare l'utilità dei dati
Costruire una cultura basata sui dati
In sintesi
Domande frequenti
Qual è un esempio di dataficazione?
Qual è la differenza tra digitalizzazione e dataficazione?

Viviamo in un’era in cui tutto ruota attorno ai dati. La tecnologia moderna e i suoi contributi hanno reso possibile monitorare, registrare e analizzare tutto ciò che ci circonda come dati quantificabili. Ciò apre anche la strada a un mondo completamente nuovo di possibilità che le aziende possono utilizzare a proprio vantaggio. La dataficazione è l'ultima aggiunta alle pratiche di business intelligence orientate ai dati e focalizzate sul cliente che stanno cambiando l'intera scena aziendale al giorno d'oggi. Ecco la tecnologia di dataficazione spiegata ai nostri lettori poiché è già diventata un'altra parola d'ordine come Big Data o Gamification.

Dataficazione

Cos'è la dataficazione

Per cominciare, non esiste una definizione ufficiale di dataficazione. Significa semplicemente un processo di trasformazione di molti aspetti fisici della vita in dati computerizzati. Considera un'attività fisica che contiene molti dati oscuri. I dati oscuri sono dati che contengono molte informazioni preziose ma invisibili a noi. A causa dei limiti della tecnologia, fino ad ora i dati oscuri venivano ignorati e convertirli in dati utilizzabili era un compito impegnativo. Tuttavia, oggi, con i progressi nella scienza dei dati e nel flusso di analisi, le nuove tecnologie come l’IOT hanno consentito molti nuovi modi per far luce sulle nostre attività oscure e trasformarle in dati utili.

Ad esempio,Fitbit acquisisce i nostri dati fisici come il numero di passi che abbiamo camminato, il sonno che abbiamo avuto ecc. E poi li converte in dati utilizzabili come le calorie che abbiamo bruciato e molto altro.In breve, datifica le nostre attività fisiche per ricavare informazioni utili.

La dataficazione è l’uso delle tecnologie digitali per liberare la conoscenza associata agli oggetti fisici disaccoppiandoli dai dati ad essi associati.

Pensa alla nostra vita di routine, creiamo molti dati mentre parliamo al telefono, interagiamo attraverso i social media (condividendo, twittando, pubblicando o commentando), facendo acquisti online utilizzando la nostra carta di credito o persino camminando attraverso una telecamera di sicurezza. Non avremmo mai pensato che la quantità di dati che creiamo contenesse così tante informazioni sul nostro modello comportamentale o sulla nostra personalità. Al giorno d'oggi, data scientist e miner hanno iniziato a monitorare e tracciare tali dati in modo da creare una serie di nuove opportunità.

Dopo un'adeguata indagine, trasmettono queste preziose informazioni ai dirigenti aziendali che sono sempre desiderosi di aumentare la propria quota di mercato, la redditività del prodotto e la notorietà del marchio. In altre parole, la tecnologia di dataficazione può essere descritta come un processo di trasformazione di un'azienda esistente in un "business supportato da dati". Allo stesso modo, gli esperti di marketing sui social media visualizzano e studiano costantemente i loro profili cliente su vari siti di networking per osservare i loro schemi di simpatie e antipatie che li aiutano a comprendere i loro sentimenti su un prodotto o un marchio.

Gli esperti del settore ritengono che sia necessario costruire un'infrastruttura per le aziende che parta dai dati e consenta ai propri clienti di interagire con i propri clienti sulla base di una comprensione più ricca e profonda dei loro comportamenti e bisogni.

I driver della dataficazione

Progressi tecnologici nell'acquisizione e archiviazione dei dati

La crescita esponenziale della nostra capacità di acquisire e archiviare dati è stata un fattore determinante per la tecnologia di dataficazione. Le innovazioni nell’hardware, come microprocessori più potenti e soluzioni di archiviazione più grandi e più convenienti (come SSD e cloud storage), hanno ridotto drasticamente i costi e aumentato l’efficienza dell’archiviazione e dell’elaborazione dei dati. Inoltre, i progressi nelle tecnologie dei database e nei software di elaborazione dei dati hanno consentito alle organizzazioni di gestire grandi quantità di dati in modo più efficace che mai.

L’ascesa dell’IoT e della tecnologia dei sensori

L’Internet delle cose (IoT) ha trasformato gli oggetti di uso quotidiano in “cose” generatrici di dati che migliorano la nostra comprensione del mondo. Questi dispositivi IoT, dotati di sensori, raccolgono dati dai loro ambienti, che possono essere utilizzati per vari scopi che vanno dall’ottimizzazione delle pratiche agricole al miglioramento della pianificazione urbana e al miglioramento della sicurezza domestica. La proliferazione di questi dispositivi continua a generare enormi quantità di dati, ampliando i limiti del modo in cui raccogliamo, analizziamo e sfruttiamo le informazioni in tempo reale.

Proliferazione dei social media e della comunicazione digitale

Le piattaforme di social media e i canali di comunicazione digitale contribuiscono in modo significativo all’impennata della creazione di dati. Ogni testo, immagine, video e interazione su piattaforme come Facebook, Twitter, Instagram e WhatsApp crea punti dati che possono essere analizzati per raccogliere informazioni sul comportamento umano, sulle tendenze sociali e sulle preferenze dei consumatori. Questi dati hanno un valore inestimabile per le aziende che cercano di migliorare l'esperienza dei clienti e personalizzare prodotti, servizi e strategie di marketing per soddisfare le esigenze in evoluzione del loro pubblico target.

Collegamento dei driver

Insieme, questi fattori contribuiscono a un mondo in cui i dati sono profondamente integrati nel tessuto della vita quotidiana. I continui progressi tecnologici nell’acquisizione e nell’archiviazione dei dati, combinati con la rete in espansione di dispositivi IoT e l’ubiquità dei social media, alimentano la dataficazione del nostro mondo. Questa tendenza non solo offre opportunità senza precedenti di insight e innovazione, ma presenta anche nuove sfide in termini di privacy, sicurezza e gestione dei dati che devono essere affrontate man mano che si va avanti.

Applicazioni della dataficazione nel mondo reale

  1. Dataficazione dei social media :

  • Twitter sui nostri pensieri vaganti
  • LinkedIn datafica la nostra vita lavorativa
  • Facebook datafica la nostra rete di amici

  1. Dataficazione delle vite personali :

  • Modelli di acquisto online (gadget, cibo, ecc.)
  • Check-in (teatri, concerti, posizioni GPS, ecc.)
  • Streaming di film e serie TV (Netflix, YouTube, ecc.)

  1. Dataficazione dei Processi Aziendali :

  • Internet delle cose
  • Intelligenza artificiale

Ad esempio,Walmart Labs identifica i modelli di acquisto dei clienti dai dati sulla posizione del telefono cellulare, dalle attività sui social media, dalle condizioni meteorologiche esterne e dai dettagli degli ordini precedenti.Successivamente analizzano questi dati e inviano offerte esclusive che possono riconquistare i clienti perduti.

Sfruttare la potenza dei dati

Migliori pratiche per la gestione dei dati

Una gestione efficace dei dati è fondamentale per garantire la qualità, l’accessibilità e la sicurezza dei dati. Le migliori pratiche includono:

  • Governance dei dati : definizione di policy e standard chiari che stabiliscano le modalità di acquisizione, archiviazione e accesso ai dati.
  • Garanzia della qualità dei dati : implementazione di processi per garantire l'accuratezza, la completezza e l'affidabilità dei dati raccolti. Ciò potrebbe comportare controlli regolari, processi di convalida e pulizia dei dati per rimuovere le imprecisioni.
  • Sicurezza dei dati : protezione dei dati da accessi non autorizzati e violazioni con robusti protocolli di sicurezza, come crittografia, controlli di accesso sicuri e formazione regolare sulla sicurezza per il personale.
  • Gestione del ciclo di vita dei dati : gestione dei dati dalla creazione alla cancellazione, che aiuta a organizzare l'archiviazione dei dati in modo efficiente e garantisce la conformità ai requisiti legali e normativi.

Strategie per massimizzare l'utilità dei dati

Per sfruttare appieno il potenziale dei dati, le organizzazioni dovrebbero adottare diversi approcci strategici:

  • Integrazione di diverse fonti di dati : combinazione di dati provenienti da varie fonti per fornire una visione più completa. Questo può aiutare a scoprire modelli nascosti e intuizioni più profonde.
  • Elaborazione dei dati in tempo reale : utilizzo di tecnologie che consentono l'elaborazione dei dati in tempo reale per consentire un processo decisionale tempestivo e un'analisi istantanea.
  • Analisi avanzata e apprendimento automatico : l'utilizzo di sofisticate tecniche analitiche e modelli di apprendimento automatico può prevedere le tendenze future, ottimizzare le operazioni e personalizzare l'esperienza del cliente.
  • Democratizzazione dei dati : rendere i dati accessibili a tutta l'organizzazione può consentire ai dipartimenti e ai singoli individui di prendere decisioni basate sui dati.

Costruire una cultura basata sui dati

Creare una cultura che valorizza e utilizza i dati in modo efficace coinvolge diversi elementi chiave:

  • Impegno della leadership : la leadership deve sostenere l'uso di dati e analisi per guidare la strategia e i processi decisionali dell'organizzazione.
  • Alfabetizzazione dei dati : educare e formare i dipendenti per migliorare la loro alfabetizzazione dei dati, garantendo che abbiano le competenze per interpretare e utilizzare i dati in modo efficace.
  • Comunicazione aperta : incoraggiare discussioni aperte sui risultati dei dati e sulle loro implicazioni può favorire un ambiente collaborativo in cui i dati sono considerati una risorsa critica.
  • Premiare i risultati basati sui dati : riconoscere e premiare le decisioni e le innovazioni basate sui dati può rafforzare l’importanza di un approccio basato sui dati.

In sintesi

Per concludere, la tecnologia di dataficazione ha rivoluzionato i dati in tutto il mondo in un modo mai visto prima. Sta davvero trasformando le aziende esistenti in aziende supportate da dati in cui l’analisi svolgerà un ruolo importante.

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Domande frequenti

Qual è un esempio di dataficazione?

Un classico esempio di dataficazione è la trasformazione delle interazioni sociali in dati attraverso le piattaforme di social media. Ogni volta che le persone interagiscono online, sia pubblicando commenti, condividendo foto o anche reagendo ai contenuti, queste azioni vengono convertite in punti dati. Piattaforme come Facebook, Instagram e Twitter raccolgono questi dati per analizzare il comportamento, le preferenze e i social network degli utenti. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per personalizzare i contenuti, indirizzare gli annunci pubblicitari in modo più efficace e persino influenzare lo sviluppo del prodotto. Questo processo non solo illustra come le attività quotidiane vengono trasformate in dati quantificabili, ma evidenzia anche l'impatto di questi dati nella guida delle strategie aziendali e di marketing.

Qual è lo scopo della dataficazione?

Lo scopo della dataficazione coinvolge diversi obiettivi chiave che hanno un impatto significativo sul funzionamento delle organizzazioni, delle società e delle economie. Ecco gli scopi principali:
  1. Processo decisionale migliorato : la dataficazione converte molti aspetti della vita umana in dati che possono essere analizzati per prendere decisioni più informate. Ciò consente ad aziende, governi e altri enti di basare le proprie strategie e decisioni su prove empiriche piuttosto che su intuizioni o speculazioni.
  2. Maggiore efficienza e ottimizzazione : trasformando processi e interazioni in dati, le organizzazioni possono identificare le inefficienze e ottimizzare le operazioni. Ciò può portare a una riduzione dei costi, a una migliore esperienza dei clienti e a una migliore gestione delle risorse.
  3. Innovazione e sviluppo : la dataficazione promuove l'innovazione fornendo una ricchezza di informazioni che possono essere estratte per approfondimenti, portando allo sviluppo di nuovi prodotti, servizi e tecnologie. Può anche portare miglioramenti alle offerte esistenti.
  4. Personalizzazione dei servizi : in settori come marketing, vendita al dettaglio e intrattenimento, la dataficazione consente la personalizzazione dei servizi. Le aziende utilizzano i dati per comprendere le preferenze e i comportamenti individuali, adattando le proprie offerte per soddisfare le esigenze e i desideri specifici dei propri clienti.
  5. Capacità predittive : attraverso la dataficazione, è possibile identificare modelli e tendenze che consentono l'analisi predittiva. Questa capacità è particolarmente preziosa in settori come la sanità, la finanza e la sicurezza, dove prevedere i risultati futuri può salvare vite umane, aumentare i guadagni finanziari o prevenire i crimini.
  6. Approfondimenti sulla società : su scala più ampia, la dataficazione fornisce approfondimenti sulle tendenze sociali e sul comportamento pubblico, aiutando i politici e i ricercatori a comprendere meglio le questioni sociali e a elaborare risposte adeguate.
  7. Conformità normativa e gestione dei rischi : la dataficazione aiuta inoltre le organizzazioni a conformarsi alle normative e a gestire i rischi in modo più efficace. Analizzando i dati, le aziende possono garantire il rispetto degli standard legali e valutare i potenziali rischi nelle loro operazioni.

Qual è la differenza tra digitalizzazione e dataficazione?

I termini “digitalizzazione” e “dataficazione” sono concetti correlati ma distinti nel regno dei dati e della tecnologia. Ecco come differiscono:

La digitalizzazione si riferisce al processo di conversione delle informazioni da un formato fisico a uno digitale. Ciò potrebbe comportare la trasformazione di appunti scritti a mano in testo digitato, la scansione di una fotografia per creare un'immagine digitale o la conversione di registrazioni audio analogiche in file digitali. Lo scopo principale della digitalizzazione è preservare le informazioni e facilitarne l’archiviazione, l’accesso e la condivisione utilizzando le tecnologie digitali.

La dataficazione , d'altra parte, è il processo di trasformazione di tutti gli aspetti della vita in dati quantificabili attraverso l'acquisizione e l'analisi di dati provenienti da varie attività e interazioni. Ciò va oltre la semplice digitalizzazione delle informazioni. La dataficazione implica l'estrazione di dati da processi e comportamenti che non erano stati precedentemente quantificati, come il monitoraggio dei movimenti delle persone tramite i loro smartphone, la registrazione delle interazioni sui social media o la registrazione delle abitudini di acquisto online. L’obiettivo è trasformare queste attività in dati che possono essere analizzati per ottenere approfondimenti, migliorare i servizi e prevedere comportamenti futuri.