Датафикация – эра больших данных

Опубликовано: 2024-05-14
Оглавление показать
Что такое датафикация
Движущие силы датафикации
Технологические достижения в области сбора и хранения данных
Развитие Интернета вещей и сенсорных технологий
Распространение социальных сетей и цифровых коммуникаций
Подключение драйверов
Применение датафикации в реальном мире
Датафикация социальных сетей:
Датафикация личной жизни:
Датафикация бизнес-процессов:
Использование возможностей данных
Лучшие практики управления данными
Стратегии максимизации полезности данных
Создание культуры, основанной на данных
В итоге
Часто задаваемые вопросы
Что является примером датафикации?
В чем разница между оцифровкой и датафикацией?

Мы живем в эпоху, когда все вращается вокруг данных. Современные технологии и их вклад позволили отслеживать, записывать и анализировать все вокруг нас в виде количественных данных. Это также открывает путь к совершенно новому миру возможностей, которые предприятия могут использовать в своих интересах. Датафикация — это новейшее дополнение к практикам бизнес-аналитики, основанным на данных и ориентированным на клиента, которые в настоящее время меняют всю бизнес-сцену. Здесь нашим читателям объясняется технология датафикации, поскольку она уже стала еще одним модным словечком, таким как большие данные или геймификация.

Датафикация

Что такое датафикация

Начнем с того, что такого официального определения датафикации не существует. Это просто означает процесс превращения многих физических аспектов жизни в компьютеризированные данные. Рассмотрим физическую активность, о которой много темных данных. Темные данные — это данные, которые содержат много ценной информации, но невидимы для нас. Из-за ограничений технологии до сих пор темные данные игнорировались, и преобразование их в полезные данные было сложной задачей. Однако сегодня, благодаря достижениям в области науки о данных и аналитике, новые технологии, такие как Интернет вещей, открыли множество новых способов пролить свет на нашу темную деятельность и превратить ее в полезные данные.

Например,Fitbit собирает наши физические данные, такие как количество шагов, которые мы прошли, количество сна и т. д., а затем преобразует их в полезные данные, такие как сожженные калории и многое другое.Короче говоря, он собирает данные о нашей физической активности для получения полезной информации.

Датафикация — это использование цифровых технологий для высвобождения знаний, связанных с физическими объектами, путем отделения их от связанных с ними данных.

Подумайте о нашей повседневной жизни: мы создаем много данных, разговаривая по телефону, общаясь в социальных сетях (делясь, публикуя сообщения в Твиттере или комментируя), совершая покупки в Интернете с помощью кредитной карты или даже проходя через камеру видеонаблюдения. Мы никогда не думали, что объем данных, которые мы создаем, содержит так много информации о нашем поведении или личности. В настоящее время ученые, работающие с данными, и майнеры начали отслеживать и отслеживать такие данные таким образом, что это создает множество новых возможностей.

После надлежащего расследования они передают эту ценную информацию руководителям предприятий, которые всегда заинтересованы в увеличении своей доли на рынке, прибыльности продукции и узнаваемости бренда. Другими словами, технологию Datafication можно описать как процесс превращения существующего бизнеса в «бизнес, поддерживаемый данными». Точно так же маркетологи социальных сетей также постоянно просматривают и изучают профили своих клиентов на различных сетевых сайтах, чтобы наблюдать за их моделями симпатий и антипатий, что помогает им понять их отношение к продукту или бренду.

Эксперты отрасли считают, что необходимо построить инфраструктуру для бизнеса, которая начинается с данных и позволяет клиентам взаимодействовать со своими клиентами на основе более богатого и глубокого понимания их поведения и потребностей.

Движущие силы датафикации

Технологические достижения в области сбора и хранения данных

Экспоненциальный рост наших возможностей по сбору и хранению данных стал важнейшим фактором развития технологий обработки данных. Инновации в аппаратном обеспечении, такие как более мощные микропроцессоры и более крупные и доступные решения для хранения данных (например, твердотельные накопители и облачные хранилища), значительно снизили стоимость и повысили эффективность хранения и обработки данных. Кроме того, достижения в области технологий баз данных и программного обеспечения для обработки данных позволили организациям управлять огромными объемами данных более эффективно, чем когда-либо прежде.

Развитие Интернета вещей и сенсорных технологий

Интернет вещей (IoT) превратил повседневные предметы в «вещи», генерирующие данные, которые улучшают наше понимание мира. Эти устройства Интернета вещей, оснащенные датчиками, собирают данные из окружающей среды, которые можно использовать для различных целей: от оптимизации методов ведения сельского хозяйства до улучшения городского планирования и повышения безопасности дома. Распространение этих устройств продолжает генерировать огромные объемы данных, расширяя границы того, как мы собираем, анализируем и используем информацию в режиме реального времени.

Распространение социальных сетей и цифровых коммуникаций

Платформы социальных сетей и цифровые каналы связи вносят значительный вклад в резкий рост создания данных. Каждый текст, изображение, видео и взаимодействие на таких платформах, как Facebook, Twitter, Instagram и WhatsApp, создают точки данных, которые можно проанализировать, чтобы получить представление о человеческом поведении, социальных тенденциях и потребительских предпочтениях. Эти данные имеют неоценимое значение для компаний, стремящихся улучшить качество обслуживания клиентов и адаптировать продукты, услуги и маркетинговые стратегии для удовлетворения растущих потребностей своей целевой аудитории.

Подключение драйверов

Вместе эти движущие силы способствуют созданию мира, в котором данные глубоко интегрированы в ткань повседневной жизни. Постоянные технологические достижения в области сбора и хранения данных в сочетании с расширяющейся сетью устройств Интернета вещей и повсеместным распространением социальных сетей способствуют датафикации нашего мира. Эта тенденция не только открывает беспрецедентные возможности для понимания и инноваций, но также ставит новые проблемы в области конфиденциальности, безопасности и управления данными, которые необходимо решать по мере продвижения вперед.

Применение датафикации в реальном мире

  1. Датафикация социальных сетей :

  • Твиттер о наших случайных мыслях
  • Linkedin собирает данные о нашей трудовой жизни
  • Facebook собирает данные о сети наших друзей

  1. Датафикация личной жизни :

  • Модели покупок в Интернете (гаджеты, продукты питания и т. д.)
  • Регистрация (театры, концерты, местоположения GPS и т. д.)
  • Потоковое воспроизведение фильмов и сериалов (Netflix, YouTube и т. д.)

  1. Датафикация бизнес-процессов :

  • Интернет вещей
  • Искусственный интеллект

Например,Walmart Labs определяет модели покупок клиентов на основе данных о местоположении их мобильных телефонов, активности в социальных сетях, внешней погоде и деталях предыдущих заказов.Позже они анализируют эти данные и рассылают эксклюзивные предложения, которые могут вернуть потерянных клиентов.

Использование возможностей данных

Лучшие практики управления данными

Эффективное управление данными имеет решающее значение для обеспечения качества, доступности и безопасности данных. Лучшие практики включают:

  • Управление данными : установление четких политик и стандартов, определяющих порядок сбора, хранения и доступа к данным.
  • Обеспечение качества данных : внедрение процессов, обеспечивающих точность, полноту и надежность собранных данных. Это может включать регулярные аудиты, процессы проверки и очистку данных для устранения неточностей.
  • Безопасность данных : защита данных от несанкционированного доступа и взломов с помощью надежных протоколов безопасности, таких как шифрование, безопасный контроль доступа и регулярное обучение персонала безопасности.
  • Управление жизненным циклом данных : управление данными от создания до удаления, что помогает эффективно организовать хранение данных и обеспечивает соответствие законодательным и нормативным требованиям.

Стратегии максимизации полезности данных

Чтобы полностью использовать потенциал данных, организациям следует принять несколько стратегических подходов:

  • Интеграция различных источников данных : объединение данных из различных источников для обеспечения более полного представления. Это может помочь раскрыть скрытые закономерности и получить более глубокое понимание.
  • Обработка данных в реальном времени : использование технологий, которые позволяют обрабатывать данные в реальном времени для своевременного принятия решений и мгновенного анализа.
  • Расширенная аналитика и машинное обучение . Использование сложных аналитических методов и моделей машинного обучения позволяет прогнозировать будущие тенденции, оптимизировать операции и персонализировать обслуживание клиентов.
  • Демократизация данных . Обеспечение доступности данных во всей организации может дать отделам и отдельным лицам возможность принимать решения на основе данных.

Создание культуры, основанной на данных

Создание культуры, которая ценит и эффективно использует данные, включает в себя несколько ключевых элементов:

  • Обязательства руководства : Руководство должно отстаивать использование данных и аналитики для управления стратегией организации и процессами принятия решений.
  • Грамотность данных : обучение и подготовка сотрудников для повышения их грамотности в отношении данных, обеспечение их навыков для эффективной интерпретации и использования данных.
  • Открытое общение . Поощрение открытых дискуссий о полученных данных и их последствиях может способствовать созданию среды сотрудничества, в которой данные ценятся как важнейший актив.
  • Вознаграждение за результаты, основанные на данных . Признание и вознаграждение решений и инноваций, основанных на данных, может повысить важность подхода, основанного на данных.

В итоге

В заключение отметим, что технология датафикации произвела невиданную ранее революцию в области данных во всем мире. Это действительно превращает существующие предприятия в предприятия, опирающиеся на данные, где аналитика будет играть важную роль.

Следите ли вы за последними тенденциями в области больших данных? Если нет, подпишитесь на нашу рассылку. Мы в PromptCloud помогаем пользователям получать неструктурированные данные в пригодной для использования форме, применяя собственные технологии сканирования и очистки веб-страниц.

Если вам нужно больше данных для развития вашего бизнеса, пришло время поговоритьс нами о ваших потребностях.

Часто задаваемые вопросы

Что является примером датафикации?

Классическим примером датафикации является преобразование социальных взаимодействий в данные через платформы социальных сетей. Каждый раз, когда люди взаимодействуют в Интернете — публикуя комментарии, обмениваясь фотографиями или даже реагируя на контент, — эти действия преобразуются в точки данных. Такие платформы, как Facebook, Instagram и Twitter, собирают эти данные для анализа поведения, предпочтений пользователей и социальных сетей. Эта информация затем используется для адаптации контента, более эффективного таргетирования рекламы и даже влияния на разработку продукта. Этот процесс не только иллюстрирует, как повседневная деятельность превращается в количественные данные, но также подчеркивает влияние этих данных на управление бизнес-стратегиями и маркетинговыми стратегиями.

Какова цель датафикации?

Цель обработки данных включает в себя несколько ключевых задач, которые существенно влияют на то, как функционируют организации, общества и экономики. Вот основные цели:
  1. Расширение возможностей принятия решений : датафикация преобразует многие аспекты человеческой жизни в данные, которые можно анализировать для принятия более обоснованных решений. Это позволяет предприятиям, правительствам и другим организациям основывать свои стратегии и решения на эмпирических данных, а не на интуиции или предположениях.
  2. Повышение эффективности и оптимизации : превращая процессы и взаимодействия в данные, организации могут выявлять недостатки и оптимизировать операции. Это может привести к снижению затрат, улучшению качества обслуживания клиентов и улучшению управления ресурсами.
  3. Инновации и развитие . Датафикация способствует инновациям, предоставляя огромное количество информации, которую можно использовать для получения идей, что приводит к разработке новых продуктов, услуг и технологий. Это также может способствовать улучшению существующих предложений.
  4. Персонализация услуг . В таких секторах, как маркетинг, розничная торговля и развлечения, датафикация позволяет персонализировать услуги. Компании используют данные, чтобы понять индивидуальные предпочтения и поведение, адаптируя свои предложения к конкретным потребностям и желаниям своих клиентов.
  5. Прогнозные возможности : посредством обработки данных можно выявить закономерности и тенденции, которые позволяют проводить прогнозную аналитику. Эта возможность особенно ценна в таких областях, как здравоохранение, финансы и безопасность, где прогнозирование будущих результатов может спасти жизни, увеличить финансовую прибыль или предотвратить преступления.
  6. Социальная информация : В более широком масштабе обработка данных дает представление о социальных тенденциях и общественном поведении, помогая политикам и исследователям лучше понимать социальные проблемы и вырабатывать соответствующие ответы.
  7. Соблюдение нормативных требований и управление рисками . Датафикация также помогает организациям соблюдать правила и более эффективно управлять рисками. Анализируя данные, компании могут обеспечить соблюдение правовых стандартов и оценить потенциальные риски в своей деятельности.

В чем разница между оцифровкой и датафикацией?

Термины «оцифровка» и «датификация» являются родственными, но разными понятиями в сфере данных и технологий. Вот чем они отличаются:

Оцифровка — это процесс преобразования информации из физического формата в цифровой. Это может включать преобразование рукописных заметок в печатный текст, сканирование фотографии для создания цифрового изображения или преобразование аналоговых аудиозаписей в цифровые файлы. Основная цель оцифровки — сохранить информацию и упростить ее хранение, доступ и обмен с использованием цифровых технологий.

Датафикация , с другой стороны, — это процесс превращения всех аспектов жизни в измеримые данные посредством сбора и анализа данных, полученных в результате различных видов деятельности и взаимодействий. Это выходит за рамки простой оцифровки информации. Датафикация включает в себя извлечение данных из процессов и поведения, которые ранее не поддавались количественной оценке — например, отслеживание перемещений людей с помощью их смартфонов, регистрация взаимодействий в социальных сетях или запись покупательских привычек в Интернете. Основное внимание уделяется превращению этих действий в данные, которые можно проанализировать для получения ценной информации, улучшения услуг и прогнозирования будущего поведения.