数据化——大数据时代
已发表: 2024-05-14我们生活在一个一切都围绕数据的时代。 现代技术及其贡献使我们能够以量化数据的形式监控、记录和分析我们周围的一切。 这也为企业可以利用其自身利益的全新可能性铺平了道路。 数据化是数据驱动、以客户为中心的商业智能实践的最新补充，这些实践正在改变当今的整个商业场景。 这是向我们的读者解释的数据化技术，因为它已经成为像大数据或游戏化一样的另一个流行词。
什么是数据化
首先，数据化没有这样的官方定义。 它只是意味着将生活的许多物理方面转化为计算机化数据的过程。 考虑一项包含大量暗数据的体力活动。 暗数据是指拥有大量有价值的信息但我们不可见的数据。 由于技术的限制，暗数据迄今为止一直被忽视，将其转换为可用数据是一项具有挑战性的任务。 然而，今天，随着数据科学和分析流的进步，物联网等新技术已经提供了许多新方法来揭示我们的黑暗活动并将其转化为有用的数据。
例如，Fitbit捕获我们的身体数据，例如我们行走的步数、睡眠时间等，然后将其转换为可用数据，例如我们燃烧的卡路里等等。简而言之，它将我们的身体活动数据化以获取有用的信息。
数据化是利用数字技术，通过将物理对象与与之相关的数据解耦来释放与物理对象相关的知识。
想想我们的日常生活，我们在打电话、通过社交媒体参与（分享、发推文、发帖或评论）、使用信用卡在线购物甚至走过安全摄像头时都会创建大量数据。 我们从未想过我们创建的数据量包含如此多关于我们的行为模式或个性的信息。 如今，数据科学家和矿工已经开始监控和跟踪这些数据，从而创造了一系列新的机会。
经过适当的调查后，他们将这些有价值的信息传递给始终热衷于提高市场份额、产品盈利能力和品牌知名度的企业高管。 换句话说，数据化技术可以被描述为将现有业务转变为“数据支持业务”的过程。 同样，社交媒体营销人员也不断在各种网站上查看和研究他们的客户资料，以观察他们的好恶模式，这有助于他们了解他们对产品或品牌的看法。
行业专家认为，有必要为企业构建一个从数据开始的基础设施，让客户能够在更丰富、更深入地了解客户的行为和需求的基础上与客户互动。
数据化的驱动因素
数据采集和存储的技术进步
我们捕获和存储数据的能力呈指数级增长，一直是数据化技术的关键驱动力。 硬件创新，例如更强大的微处理器和更大、更实惠的存储解决方案（例如 SSD 和云存储），极大地降低了成本并提高了数据存储和处理的效率。 此外，数据库技术和数据处理软件的进步使组织能够比以往更有效地管理大量数据。
物联网和传感器技术的兴起
物联网 (IoT) 将日常物品转变为生成数据的“事物”，从而增强了我们对世界的理解。 这些物联网设备配备传感器，从环境中收集数据，这些数据可用于各种目的，从优化农业实践到改善城市规划和增强家庭安全。 这些设备的激增不断产生大量数据，突破了我们实时收集、分析和利用信息方式的界限。
社交媒体和数字通信的激增
社交媒体平台和数字通信渠道是数据创建激增的重要贡献者。 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等平台上的每个文本、图像、视频和交互都会创建数据点，可以对这些数据点进行分析，以深入了解人类行为、社会趋势和消费者偏好。 对于寻求增强客户体验并定制产品、服务和营销策略以满足目标受众不断变化的需求的企业来说，这些数据非常宝贵。
连接驱动程序
这些驱动因素共同推动了数据深入融入日常生活的世界。 数据捕获和存储方面的持续技术进步，加上物联网设备网络的不断扩大和社交媒体的无处不在，推动了我们世界的数据化。 这种趋势不仅为洞察和创新提供了前所未有的机会，而且在隐私、安全和数据管理方面提出了新的挑战，需要我们在前进过程中解决这些挑战。
数据化在现实世界中的应用
社交媒体数据化：
- Twitter 上关于我们的杂念
- LinkedIn 数据化我们的工作生活
- Facebook 数据化我们的朋友网络
个人生活数据化：
- 在线购物模式（小玩意、食品等）
- 签到（剧院、音乐会、GPS 位置等）
- 流媒体电影和电视剧（Netflix、YouTube 等）
业务流程数据化：
- 物联网
- 人工智能
以数据化为例，沃尔玛实验室根据客户的手机位置数据、社交媒体活动、外部天气和之前的订单详细信息来识别客户的购买模式。 随后，他们分析这些数据并发出独家优惠，以重新获得失去的客户。
利用数据的力量
数据管理最佳实践
有效的数据管理对于确保数据的质量、可访问性和安全性至关重要。 最佳实践包括：
- 数据治理：建立明确的政策和标准来规定数据的获取、存储和访问方式。
- 数据质量保证：实施流程以确保所收集数据的准确性、完整性和可靠性。 这可能涉及定期审核、验证过程和清理数据以消除不准确之处。
- 数据安全：通过强大的安全协议（例如加密、安全访问控制和员工定期安全培训）保护数据免遭未经授权的访问和破坏。
- 数据生命周期管理：管理数据从创建到删除的整个过程，有助于有效组织数据存储并确保遵守法律和法规要求。
最大化数据效用的策略
为了充分利用数据的潜力，组织应采取多种战略方法：
- 多种数据源的整合：结合不同来源的数据以提供更全面的视图。 这可以帮助发现隐藏的模式和更深入的见解。
- 实时数据处理：利用允许实时处理数据的技术来实现及时决策和即时分析。
- 高级分析和机器学习：采用复杂的分析技术和机器学习模型可以预测未来趋势、优化运营和个性化客户体验。
- 数据民主化：使数据在整个组织中可访问可以使部门和个人能够做出数据驱动的决策。
建立数据驱动的文化
创建重视并有效利用数据的文化涉及几个关键要素：
- 领导层承诺：领导层必须支持使用数据和分析来推动组织的战略和决策过程。
- 数据素养：教育和培训员工以提高他们的数据素养，确保他们具备有效解释和使用数据的技能。
- 开放式沟通：鼓励关于数据发现及其影响的公开讨论可以营造一个将数据视为关键资产的协作环境。
- 奖励数据驱动的成果：认可并奖励基于数据的决策和创新可以加强数据驱动方法的重要性。
总之
总而言之，数据化技术以前所未有的方式彻底改变了世界各地的数据。 它确实正在将现有业务转变为数据支持的业务，其中分析将发挥重要作用。
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