數據化——大數據時代

我們生活在一個一切都圍繞著數據的時代。 現代技術及其貢獻使我們能夠以量化數據的形式監控、記錄和分析我們周圍的一切。 這也為企業可以利用自身利益的全新可能性鋪平了道路。 數據化是數據驅動、以客戶為中心的商業智慧實踐的最新補充，這些實踐正在改變當今的整個商業場景。 這是向我們的讀者解釋的數據化技術，因為它已經成為像大數據或遊戲化一樣的另一個流行詞。

什麼是數據化

首先，數據化並沒有這樣的官方定義。 它只是意味著將生活的許多物理方面轉化為電腦化資料的過程。 考慮一項包含大量暗數據的體力活動。 暗數據是指擁有大量有價值的資訊但我們不可見的數據。 由於技術的限制，暗數據迄今為止一直被忽視，將其轉換為可用數據是一項具有挑戰性的任務。 然而，今天，隨著數據科學和分析流的進步，物聯網等新技術已經提供了許多新方法來揭示我們的黑暗活動並將其轉化為有用的數據。

例如，Fitbit捕捉我們的身體數據，例如我們行走的步數、睡眠時間等，然後將其轉換為可用數據，例如我們燃燒的卡路里等等。簡而言之，它將我們的身體活動數據化以獲取有用的信息。

數據化是利用數位技術，透過將物理物件與與之相關的數據解耦來釋放與物理物件相關的知識。

想想我們的日常生活，我們在打電話、透過社群媒體參與（分享、發推文、發文或評論）、使用信用卡線上購物甚至走過安全攝影機時都會創建大量資料。 我們從未想過我們創建的資料量包含如此多關於我們的行為模式或個性的資訊。 如今，數據科學家和礦工已經開始監控和追蹤這些數據，從而創造了一系列新的機會。

經過適當的調查後，他們將這些有價值的資訊傳遞給始終熱衷於提高市場份額、產品盈利能力和品牌知名度的企業高管。 換句話說，資料化技術可以被描述為將現有業務轉變為「資料支援業務」的過程。 同樣，社群媒體行銷人員也不斷在各種網站上查看和研究他們的客戶資料，以觀察他們的喜惡模式，這有助於他們了解他們對產品或品牌的看法。

行業專家認為，有必要為企業建立一個從數據開始的基礎設施，讓客戶能夠在更豐富、更深入地了解客戶的行為和需求的基礎上與客戶互動。

數據化的驅動因素

數據採集和儲存的技術進步

我們捕捉和儲存資料的能力呈指數級增長，一直是資料化技術的關鍵驅動力。 硬體創新，例如更強大的微處理器和更大、更實惠的儲存解決方案（例如 SSD 和雲端儲存），大大降低了成本並提高了資料儲存和處理的效率。 此外，資料庫技術和資料處理軟體的進步使組織能夠比以往更有效地管理大量資料。

物聯網和感測器技術的興起

物聯網 (IoT) 將日常物品轉變為產生數據的“事物”，從而增強了我們對世界的理解。 這些物聯網設備配備感測器，從環境中收集數據，這些數據可用於各種目的，從優化農業實踐到改善城市規劃和增強家庭安全。 這些設備的激增不斷產生大量數據，突破了我們即時收集、分析和利用資訊方式的界限。

社群媒體和數位通訊的激增

社群媒體平台和數位通訊管道是數據創建激增的重要貢獻者。 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等平台上的每個文字、圖像、影片和互動都會建立數據點，可以對這些數據點進行分析，以深入了解人類行為、社會趨勢和消費者偏好。 對於尋求增強客戶體驗並客製化產品、服務和行銷策略以滿足目標受眾不斷變化的需求的企業來說，這些數據非常寶貴。

連接驅動程式

這些驅動因素共同推動了數據深入融入日常生活的世界。 資料擷取和儲存方面的持續技術進步，加上物聯網設備網路的不斷擴大和社群媒體的無所不在，推動了我們世界的資料化。 這種趨勢不僅為洞察和創新提供了前所未有的機會，而且在隱私、安全和資料管理方面提出了新的挑戰，需要我們在前進過程中解決這些挑戰。

數據化在現實世界中的應用

1. 社群媒體數據化：

• Twitter 上關於我們的雜念
• LinkedIn 數據化我們的工作生活
• Facebook 數據化我們的朋友網絡

2. 個人生活資料化：

• 線上購物模式（小玩意、食物等）
• 簽到（劇院、音樂會、GPS 位置等）
• 串流電影和電視劇（Netflix、YouTube 等）

3. 業務流程資料化：

• 物聯網
• 人工智慧

以數據化為例，沃爾瑪實驗室根據客戶的手機位置數據、社群媒體活動、外部天氣和先前的訂單詳細資訊來識別客戶的購買模式。 隨後，他們分析這些數據並發出獨家優惠，以重新獲得失去的客戶。

利用數據的力量

資料管理最佳實踐

有效的資料管理對於確保資料的品質、可存取性和安全性至關重要。 最佳實踐包括：

• 資料治理：建立明確的政策和標準來規定資料的取得、儲存和存取方式。
• 資料品質保證：實施流程以確保所收集資料的準確性、完整性和可靠性。 這可能涉及定期審核、驗證過程和清理資料以消除不準確之處。
• 資料安全：透過強大的安全協定（例如加密、安全存取控制和員工定期安全培訓）保護資料免於未經授權的存取和破壞。
• 資料生命週期管理：管理資料從建立到刪除的整個過程，有助於有效組織資料儲存並確保遵守法律和法規要求。

最大化數據效用的策略

為了充分利用數據的潛力，組織應採取多種策略方法：

• 多種資料來源的整合：結合不同來源的資料以提供更全面的視圖。 這可以幫助發現隱藏的模式和更深入的見解。
• 即時數據處理：利用允許即時處理數據的技術來實現及時決策和即時分析。
• 進階分析和機器學習：採用複雜的分析技術和機器學習模型可以預測未來趨勢、優​​化營運和個人化客戶體驗。
• 資料民主化：使資料在整個組織中可存取可以使部門和個人能夠做出資料驅動的決策。

建立數據驅動的文化

創造重視並有效利用數據的文化涉及幾個關鍵要素：

• 領導承諾：領導階層必須支持使用數據和分析來推動組織的策略和決策過程。
• 數據素養：教育和培訓員工以提高他們的數據素養，確保他們具備有效解釋和使用數據的技能。
• 開放式溝通：鼓勵關於資料發現及其影響的公開討論可以創造一個將資料視為關鍵資產的協作環境。
• 獎勵數據驅動的成果：認可並獎勵基於數據的決策和創新可以加強數據驅動方法的重要性。

總之

總而言之，數據化技術以前所未有的方式徹底改變了世界各地的數據。 它確實正在將現有業務轉變為數據支援的業務，其中分析將發揮重要作用。

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經常問的問題

數據化的例子是什麼？