データフィケーション – ビッグデータの時代

私たちはすべてがデータを中心に展開する時代に生きています。 最新のテクノロジーとその貢献により、私たちの周囲のあらゆるものを定量化可能なデータとして監視、記録、分析することが可能になりました。 これは、企業が利益を得るために活用できるまったく新しい可能性の世界への道も開きます。 Datafication は、今日のビジネスシーン全体を変えつつある、データ主導型の顧客中心のビジネス インテリジェンスの実践への最新の追加です。 ここでは、すでにビッグ データやゲーミフィケーションのような別のバズワードとなっているデータフィケーション テクノロジーについて読者に説明します。

データフィケーションとは

まず、データフィケーションにはそのような公式の定義はありません。 それは単に、生活の多くの物理的側面をコンピューター化されたデータに変換するプロセスを意味します。 ダークデータが大量に含まれる身体活動を考えてみましょう。 ダークデータとは、私たちの目には見えない貴重な情報がたくさん含まれているデータのことです。 テクノロジーの限界により、ダークデータはこれまで無視されており、それを使用可能なデータに変換することは困難な作業でした。 しかし、今日では、データ サイエンスと分析ストリームの進歩に伴い、IoT などの新しいテクノロジーにより、私たちの暗い活動に光を当て、それらを有用なデータに変える多くの新しい方法が可能になりました。

たとえば、Fitbit は、歩いた歩数や睡眠時間などの身体データをキャプチャし、それを消費カロリーなどの利用可能なデータに変換します。つまり、私たちの身体活動をデータ化し、有用な情報を導き出します。

データフィケーションとは、デジタル技術を使用して、物理的オブジェクトをそれに関連付けられたデータから切り離すことによって、それに関連付けられた知識を解放することです。

私たちの日常生活を考えてみてください。私たちは、電話で話したり、ソーシャル メディア (共有、ツイート、投稿、コメント) を通じて交流したり、クレジット カードを使用してオンライン ショッピングをしたり、監視カメラを通過したりしているときにも、大量のデータを作成します。 私たちが作成するデータの量に、私たちの行動パターンや性格に関するこれほど多くの情報が含まれているとは思いもしませんでした。 現在、データサイエンティストやマイナーは、さまざまな新たな機会を生み出す方法でそのようなデータを監視および追跡し始めています。

適切な調査の後、これらの貴重な情報は、市場シェア、製品の収益性、ブランド認知度の向上に常に熱心な経営者に渡されます。 言い換えれば、Datafication テクノロジーは、既存のビジネスを「データに裏付けられたビジネス」に変えるプロセスとして説明できます。 同様に、ソーシャル メディア マーケティング担当者も、製品やブランドに対する顧客の感情を理解するのに役立つ、さまざまなネットワーキング サイトの顧客プロフィールを常に表示して研究し、顧客の好き嫌いのパターンを観察しています。

業界の専門家は、データから始めて、顧客の行動やニーズをより深く深く理解した上で顧客と関わることを可能にする、ビジネスのためのインフラストラクチャを構築する必要があるという意見を持っています。

データフィケーションの原動力

データのキャプチャとストレージにおける技術の進歩

データを取得して保存する能力の急激な増加は、データ化テクノロジーの重要な推進力となっています。 より強力なマイクロプロセッサや、より大型でより手頃なストレージ ソリューション (SSD やクラウド ストレージなど) などのハードウェアの革新により、コストが大幅に削減され、データのストレージと処理の効率が向上しました。 さらに、データベース テクノロジーとデータ処理ソフトウェアの進歩により、組織は膨大な量のデータをこれまで以上に効率的に管理できるようになりました。

IoT とセンサー技術の台頭

モノのインターネット (IoT) は、日常の物体をデータを生成する「モノ」に変え、私たちの世界への理解を深めました。 センサーを備えたこれらの IoT デバイスは環境からデータを収集し、農業慣行の最適化から都市計画の改善、家庭のセキュリティの強化に至るまで、さまざまな目的に使用できます。 これらのデバイスの普及により、膨大な量のデータが生成され続けており、リアルタイムで情報を収集、分析、活用する方法の限界が押し広げられています。

ソーシャルメディアとデジタルコミュニケーションの普及

ソーシャル メディア プラットフォームとデジタル コミュニケーション チャネルは、データ作成の急増に大きく貢献しています。 Facebook、Twitter、Instagram、WhatsApp などのプラットフォーム上のすべてのテキスト、画像、ビデオ、インタラクションは、人間の行動、社会傾向、消費者の好みについての洞察を収集するために分析できるデータ ポイントを作成します。 このデータは、顧客エクスペリエンスを向上させ、対象ユーザーの進化するニーズに合わせて製品、サービス、マーケティング戦略を調整しようとしている企業にとって非常に貴重です。

ドライバーの接続

これらの推進力が連携して、データが日常生活の構造に深く統合される世界に貢献します。 データのキャプチャとストレージにおける継続的な技術進歩は、IoT デバイスのネットワークの拡大とソーシャル メディアの普及と相まって、世界のデータ化を加速させています。 この傾向は、洞察とイノベーションのための前例のない機会を提供するだけでなく、プライバシー、セキュリティ、データ管理の点で、前進する際に対処する必要がある新たな課題ももたらします。

現実世界におけるデータフィケーションの応用

1. ソーシャルメディアのデータ化：

• Twitterで思いついた考えをつぶやく
• 私たちのワークライフをデータ化する Linkedin
• Facebook が友人ネットワークをデータ化

2. 私生活のデータ化:

• オンラインショッピングのパターン（ガジェット、食品など）
• チェックイン (劇場、コンサート、GPS 位置情報など)
• ストリーミング映画とテレビシリーズ (Netflix、YouTube など)

3. ビジネスプロセスのデータ化：

• モノのインターネット
• 人工知能

データ化の例として、Walmart Labs は、携帯電話の位置データ、ソーシャル メディアの活動、外部の天候、以前の注文の詳細から顧客の購買パターンを特定します。その後、このデータを分析し、失われた顧客を取り戻すことができる限定オファーを送信します。

データの力を活用する

データ管理のベストプラクティス

データの品質、アクセスしやすさ、セキュリティを確保するには、効果的なデータ管理が不可欠です。 ベスト プラクティスには次のものが含まれます。

• データ ガバナンス: データの取得、保存、アクセス方法を規定する明確なポリシーと標準を確立します。
• データ品質保証: 収集されたデータの正確性、完全性、信頼性を保証するプロセスを実装します。 これには、不正確さを取り除くための定期的な監査、検証プロセス、およびデータのクレンジングが含まれる場合があります。
• データ セキュリティ: 暗号化、安全なアクセス制御、スタッフ向けの定期的なセキュリティ トレーニングなどの堅牢なセキュリティ プロトコルを使用して、不正アクセスや侵害からデータを保護します。
• データ ライフサイクル管理: データの作成から削除までを管理します。これは、データ ストレージを効率的に整理し、法的および規制要件への準拠を保証するのに役立ちます。

データの有用性を最大化するための戦略

データの可能性を最大限に活用するには、組織はいくつかの戦略的アプローチを採用する必要があります。

• 多様なデータ ソースの統合: さまざまなソースからのデータを結合して、より包括的なビューを提供します。 これは、隠れたパターンを明らかにし、より深い洞察を得るのに役立ちます。
• リアルタイム データ処理: データのリアルタイム処理を可能にするテクノロジーを利用して、タイムリーな意思決定と即時分析を可能にします。
• 高度な分析と機械学習: 高度な分析技術と機械学習モデルを採用することで、将来の傾向を予測し、運用を最適化し、顧客エクスペリエンスをパーソナライズできます。
• データの民主化: 組織全体でデータにアクセスできるようにすることで、部門や個人がデータに基づいた意思決定を行えるようになります。

データドリブンな文化の構築

データを評価し、効果的に利用する文化を構築するには、いくつかの重要な要素が必要です。

• リーダーのコミットメント: リーダーは、組織の戦略と意思決定プロセスを推進するために、データと分析の使用を支持する必要があります。
• データ リテラシー: データ リテラシーを向上させるために従業員を教育およびトレーニングし、データを効果的に解釈して使用するスキルを確実に身に付けます。
• オープンなコミュニケーション: データの発見とその影響についてオープンなディスカッションを奨励することで、データが重要な資産として評価される協力的な環境を促進できます。
• データ主導の結果に報酬を与える: データに基づいた意思決定とイノベーションを認識して報酬を与えることは、データ主導のアプローチの重要性を強化することができます。

要約すれば

結論として、データフィケーション テクノロジーは、これまでにない方法で世界中のデータに革命をもたらしました。 既存のビジネスを、分析が重要な役割を果たすデータに裏付けられたビジネスに変えつつあります。

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よくある質問

データフィケーションの例は何ですか?