koncepce Datafication; definice a příklady

Datafication je buzzword posledních několik let, která se používá aktivně podél Velkých Dat průmyslu. Upřímně, pokud by hledání výrazu ‚datafication na internetu pravděpodobně nenajdete tolik relativní informace o tom, zatím to je slovo, které jsme slyšeli hodně v těchto dnech. Po analýze samotného tématu bych však mohl říci, že mnozí z nás chápou význam tohoto pojmu, ale pravděpodobně ho pojmenovali jiným způsobem.

co je Datafication?

Datafikace je podle Mayerschoenbergera a Cukiera transformací sociální akce na online kvantifikovaná data, což umožňuje sledování a prediktivní analýzu v reálném čase. Jednoduše řečeno, jde o převzetí dříve neviditelného procesu / aktivity a jeho přeměnu na data, která lze sledovat, sledovat, analyzovat a optimalizovat. Nejnovější technologie, které používáme, umožnily mnoho nových způsobů „datifikace“ našich každodenních a základních činností.
Sumarizace, datafication je technologický trend obrací mnoho aspektů našeho života do počítačových dat pomocí procesů transformace organizace do data-řízené podniky, tím, že převádí tyto informace do nové formy hodnoty.
Datafication odkazuje na skutečnost, že každodenní interakce živých věcí mohou být vykresleny do datového formátu a dány k sociálnímu využití.

příklady

a zde by mohlo být mnoho příkladů datifikace.
řekněme, sociální platformy, Facebook nebo Instagram, například, shromažďovat a sledovat údaje, informace o našem přátelství na trh produkty a služby, které nám a sledování služeb pro agentury, které mění naše chování; propagační akce, které jsme každý den vidět na socials jsou také výsledkem sledované údaje. V tomto modelu se data používají k předefinování toho, jak je obsah vytvářen datafication, který se používá k informování obsahu spíše než k doporučovacím systémům.
existují však i jiná průmyslová odvětví, kde se aktivně používá proces datafication:

pojištění: Údaje používané k aktualizaci vývoje rizikového profilu a obchodních modelů.
bankovnictví: údaje používané ke stanovení důvěryhodnosti a pravděpodobnosti, že osoba splácí půjčku.
Lidské zdroje: údaje používané k identifikaci např. rizikových profilů zaměstnanců.
nábor a nábor: údaje používané k nahrazení testů osobnosti.
výzkum sociálních věd: Datafication nahrazuje techniky vzorkování a restrukturalizuje způsob, jakým je výzkum společenských věd prováděn.

případ Netflix

Netflix, poskytovatel internetových streamovacích médií, je jasným příkladem procesu datafication. Poskytuje služby ve více než 40 zemích a 33 milion členů streamování. Původně byly operace fyzičtější povahy se svou hlavní činností v půjčování disků založených na zásilkových objednávkách (DVD a Blu-ray). Jednoduše řečeno, operační model byl, že uživatel vytváří a udržuje fronty (uspořádaný seznam), mediální obsah, který chtějí pronajmout (například, film). Pokud omezíte celkový počet disků, může být obsah uložen po dlouhou dobu, jak si účastník přeje. Chcete-li si však pronajmout nový disk, předplatitel odešle předchozí disk zpět do Netflixu, který poté předá další dostupný disk do fronty předplatitelů. Obchodním cílem modelu pronájmu disků je tedy pomoci lidem naplnit svůj tah. Model se změnil a nyní Netflix aktivně transformuje svou službu na inteligentní a aktivně využívá datové procesy.
je patrné, že ve všech aspektech efektivnější provádění Netflix podnikání, postupné změně dochází tam, kde TO infrastruktura a artefakty zcela zdarma multimediální obsah z jeho fyzický projev; například, disk a jeho doručování pošty. Zatímco streaming, uživatelé si mohou vybrat videa před provedením rezervace, mohou konzumovat více videí v jednom sezení a sledovat prohlížení statistik mnohem jemnější stupeň; a v reálném čase, aby ve větší míře. Proto je v streamovacím modelu dematerializováno mnohem více dat. Kromě toho, zdroje dat se staly různorodé a rozmanité, včetně katalogu dat (více než 1000 fasety jsou nyní spojené s název), vyhledávací termíny, streaming, front a hry, interakce a externích zdrojů, jako jsou filmové recenze a sociálních údajů. Odstranění času a vzdálenosti od obchodního modelu zvýšilo potenciál interakce mezi Poskytovatelem a účastníkem prostřednictvím dynamické Personalizace: podle domácnosti, žánru atd. Vysvětlení obsahu na podporu důvěry, pořadí, hodnocení a recenze a sociální vliv vyplývající ze skutečnosti, že spojené přátelé sledovali, nebo vyhodnoceny.

dematerializace Netflixu má denně asi 30 milionů denních her a 3 miliony lichých dotazů, které informují o dynamice doporučení. To, co nabízí dematerializace a kombinace likvidity, umožnilo zajímavý projev hustoty v důsledku nedávného přechodu Netflixu od streamování obsahu k jeho tvorbě. Statistická analýza chování uživatelů v průběhu let byla použita k informování obsahu, nikoli doporučení, představení Netflixu se zajímavým průnikem žánru, herců a režiséra. Výsledkem tohoto přechodu dat byl jejich nedávný remake televizního seriálu House of Cards, politický thriller.

Závěr

Jako datafication se stává častější a dopad na životy lidí více rozšířené, vývoj nových rámců pro porozumění je stále nutné. Kromě toho vyžaduje datafikace významné přehodnocení několika oblastí činnosti odvětví. Zde jsem stručně nastínila několik oblastí, včetně rámce pro pochopení toho, jak hodnoty řetězce data se objevují vedle tradiční nabídky a hodnotových řetězců a několika problémy řízení v průmyslu je třeba vzít v úvahu, a účinně provádět datafication.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.