Dataficationの概念;definition&examples

Dataficationは過去数年間の流行語であり、ビッグデータ業界に沿って積極的に使用されています。 正直なところ、インターネット上で”datafication”という用語を検索すると、おそらくそれについての相対的な情報はあまり見つかりませんが、最近多くのことを聞い しかし、トピック自体を分析した後、私たちの多くはその用語の意味を理解していると言えるかもしれませんが、おそらく別の方法で命名しました。

データフィケーションとは何ですか?MayerSchoenbergerとCukierによると、データ処理は、社会的行動をオンラインで定量化されたデータに変換することで、リアルタイムの追跡と予測分析を可能にします。 簡単に言えば、以前は目に見えなかったプロセス/アクティビティを取得し、それを監視、追跡、分析、最適化できるデータに変えることです。 私達が使用する最も最近の技術は私達の毎日および基本的な活動を”datify”の新しい方法の多くを可能にした。
要約すると、データ化は、私たちの生活の多くの側面をコンピュータ化されたデータに変換する技術動向であり、プロセスを使用して、この情報を新しい価値
データ化とは、生物の日常的な相互作用をデータ形式にして社会的に利用できるという事実を指します。

そして、ここではdatificationの多くの例である可能性があります。
例えば、ソーシャルプラットフォーム、FacebookやInstagramは、私たちに製品やサービスを販売するために私たちの友情のデータ情報を収集し、監視したり、代理店にサーベイランスサービスを提供したりして、私たちの行動を変えたりしています。 このモデルでは、データは、推奨システムではなく、コンテンツに通知するために使用されるデータフィケーションによってコンテンツがどのように作
ただし、データ処理が積極的に利用されている業界は他にもあります:

保険: リスクプロファイルの開発とビジネスモデルの更新に使用されるデータ。
銀行:人がローンを返済する信頼性と可能性を確立するために使用されるデータ。
人事:従業員のリスクテイクプロファイルなどを識別するために使用されるデータ。
雇用と採用:性格テストの代わりに使用されるデータ。
社会科学研究:データ化は、サンプリング技術を置き換え、社会科学研究が行われる方法を再構築する。

Netflixのケース

Netflix、インターネットストリーミングメディアプロバイダは、データフィケーションプロセスの明るい例です。 これは、40以上の国と33万人のストリーミングメンバーでサービスを提供しています。 当初は、通信販売ベースのディスクレンタル(DVDおよびBlu-ray)を中核とした事業であり、より物理的な事業であった。 簡単に言うと、運用モデルは、加入者がレンタルしたいメディアコンテンツ(例えば、映画)のキュー(順序付きリスト)を作成して維持することでした。 ディスクの総数を制限すると、加入者が望むように、内容を長時間保存することができます。 ただし、新しいディスクをレンタルするために、加入者は前のディスクをNetflixに送り返し、Netflixは次の利用可能なディスクを加入者キューに転送します。 したがって、ディスクレンタルモデルのビジネス目標は、人々が自分のターンを埋めるのを助けることです。 モデルが変更され、現在Netflixは積極的にデータ処理プロセスを積極的に使用して、スマートなものに彼らのサービスを変換しています。
Netflixビジネスの合理化された実装のあらゆる面で、ITインフラストラクチャとアーティファクトがディスクやメール配信などの物理的な現れから完全に自由なメディアコンテンツを実現する段階的な変化が起こることは注目に値する。 ストリーミング中に、加入者は予約を行う前にビデオを選択することができ、彼らは一つのセッションで複数のビデオを消費し、はるかに細かい程度に視聴統計を観察することができます。 したがって、ストリーミングモデルでは、より多くのデータが非物質化されます。 さらに、カタログデータ(1000以上のファセットがタイトルに関連付けられている)、検索用語、ストリーミングキューやゲーム、相互作用、映画レビューやソーシャルデータなどの外部ソースなど、データソースは多様で多様になっています。 ビジネスモデルから時間と距離を取り除くことは、世帯、ジャンルなどによる動的なパーソナライゼーションを通じて、プロバイダと加入者との間の相互作用の可能性を高めています。 信頼、ランキング、ランキングとレビューと関連する友人が見たり、評価したという事実に起因する社会的影響を促進するためのコンテンツを説明します。

毎日、Netflixの非物質化には約3000万の毎日のゲームと3000万の奇妙なクエリがあり、推奨事項のダイナミクスについて通知します。 非物質化と流動性の組み合わせによって提供されるものは、最近のNetflixのストリーミングコンテンツからその作成への移行のために、密度の興味深い表 長年にわたってユーザーの行動の統計分析は、ジャンル、俳優、監督の興味深い交差点でNetflixを導入し、コンテンツを通知するために使用されています。 このデータ交差の結果は、政治的なスリラーであるテレビシリーズ”House of Cards”の最近のリメイクでした。

結論

データ化がより一般的になり、人々の生活の影響がより広範になるにつれて、理解のための新しい枠組みの開発がますます必要になってきてい さらに、データ処理では、業界の運用のいくつかの領域を大幅に再評価する必要があります。 ここでは、データのバリューチェーンが従来のサプライチェーンやバリューチェーンと並んでどのように出現しているかを理解するためのフレームワークや、業界がデータ化を考慮して効果的に実装する必要があるいくつかのガバナンス問題など、いくつかの分野を簡単に概説しました。

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