데이터화의 개념,정의 및 예

데이터화는 지난 몇 년간 빅데이터 업계에서 활발하게 사용되는 화두입니다. 솔직히,인터넷에서’데이터화’라는 용어를 검색한다면 아마도 그것에 대한 상대적인 정보를 찾지 못할 것입니다.하지만 요즘 우리가 많이 듣고있는 단어입니다. 그러나 주제 자체를 분석 한 후에 우리 중 많은 사람들이이 용어의 의미를 이해한다고 말할 수 있지만 아마도 다른 방법으로 명명했을 것입니다.

데이터화란?

메이어쇼엔버거와 쿠키어에 따르면 데이터화는 사회적 행동을 온라인 정량화된 데이터로 전환시켜 실시간 추적과 예측 분석을 가능하게 한다. 간단히 말해서,그것은 이전에 보이지 않는 프로세스/활동을 취하고 그것을 모니터링,추적,분석 및 최적화 할 수있는 데이터로 바꾸는 것입니다. 우리가 사용하는 최신 기술은 일상 및 기본 활동을’다티’하는 새로운 방법을 많이 활성화했습니다.
요약하자면,데이터화는 우리 삶의 여러 측면을 전산화된 데이터로 바꾸는 기술 추세이며,이러한 정보를 새로운 형태의 가치로 변환함으로써 조직을 데이터 중심 기업으로 전환시키는 프로세스를 이용한다.
데이터화는 생명체의 일상적인 상호작용이 데이터 형식으로 변환되어 사회적 용도로 사용될 수 있다는 사실을 의미한다.

그리고 여기에 많은 예일 수 있습니다.
예를 들어,소셜 플랫폼,페이스 북 또는 인스 타 그램이 우리의 우정에 대한 데이터 정보를 수집하고 모니터링하여 제품 및 서비스를 마케팅하고 감시 서비스를 대행사에 제공하여 행동을 변화시킵니다.soc 우리가 매일 사교 활동에서 볼 수있는 프로모션은 모니터링 된 데이터의 결과입니다. 이 모델에서 데이터는 추천 시스템이 아닌 콘텐츠를 알리기 위해 사용되는 데이터 피케이션에 의해 콘텐츠를 만드는 방법을 재정의하는 데 사용됩니다.
그러나 데이터화 프로세스가 활발하게 사용되는 다른 산업도 있다:

보험: 리스크 프로파일 개발 및 비즈니스 모델을 업데이트하는 데 사용되는 데이터입니다.
은행:대출금을 상환하는 사람의 신뢰성과 가능성을 확립하는 데 사용되는 데이터.
인적 자원:직원 위험 감수 프로파일과 같은 식별에 사용되는 데이터.
채용 및 채용:성격 테스트를 대체하는 데 사용되는 데이터.
사회과학 연구:데이터화는 샘플링 기술을 대체하고 사회과학 연구가 수행되는 방식을 재구성한다.

넷플 릭스 사례

인터넷 스트리밍 미디어 제공 업체 인 넷플릭스는 데이터화 프로세스의 밝은 예입니다. 그것은 40 개 이상의 국가 및 3300 만 스트리밍 회원 서비스를 제공합니다. 원래,운영은 우편 주문 기반 디스크 대여(디비디와 블루 레이)의 핵심 사업과 자연에 더 물리적이었다. 간단히 말해서,운영 모델은 구독자가 임대하려는 미디어 콘텐츠(예:영화)의 대기열(정렬 된 목록)을 만들고 유지 관리하는 것입니다. 총 디스크 수를 제한하면 구독자가 원하는 대로 내용을 오랫동안 저장할 수 있습니다. 그러나,새 디스크를 임대,가입자는 다음 가입자 큐에 사용 가능한 다음 디스크를 전달 넷플릭스에 다시 이전을 보냅니다. 따라서 디스크 대여 모델의 비즈니스 목표는 사람들이 자신의 차례를 채울 수 있도록 돕는 것입니다. 이 모델은 변경된 지금 넷플릭스는 적극적으로 적극적으로 데이터화 프로세스를 사용하여,스마트 하나에 자신의 서비스를 변환한다.
넷플 릭스 비즈니스의 간소화 된 구현의 모든 측면에서 점진적인 변화가 발생하는 것이 눈에 띈다. 스트리밍하는 동안,가입자는 예약을하기 전에 동영상을 선택할 수 있습니다,그들은 하나의 세션에서 여러 동영상을 소비하고 훨씬 미세한 정도보기 통계를 관찰 할 수 있습니다;더 큰 범위,실시간으로. 따라서 스트리밍 모델에서 훨씬 더 많은 데이터가 비 물질화됩니다. 또한 카탈로그 데이터(현재 제목과 관련된 1000 개 이상의 패싯),검색어,스트리밍 대기열 및 게임,상호 작용 및 영화 리뷰 및 소셜 데이터와 같은 외부 소스를 포함하여 데이터 소스가 다양하고 다양 해졌습니다. 비즈니스 모델에서 시간과 거리를 제거하면 가구,장르 등 동적 개인화를 통해 공급자와 가입자 간의 상호 작용 가능성이 높아졌습니다. 신뢰,순위,순위 및 검토 및 관련 친구가 보거나 평가 한 사실로 인한 사회적 영향을 촉진하기 위해 콘텐츠를 설명합니다.

넷플릭스의 비 물질화는 매일 약 3 천만 개의 게임과 3 백만 개의 이상한 쿼리를 통해 권장 사항의 역학에 대해 알려줍니다. 무엇 비 물질화 및 유동성의 조합을 통해 제공 인해 그 창조에 콘텐츠를 스트리밍에서 넷플릭스의 최근 전환에 밀도의 흥미로운 표현을 허용했다. 지난 몇 년 동안 사용자 행동의 통계 분석은 장르,배우와 감독의 흥미로운 교차로 넷플 릭스를 도입,콘텐츠가 아닌 추천을 알리는 데 사용되어왔다. 이 데이터 교차의 결과는 텔레비전 시리즈 카드의 집,정치 스릴러의 최근 리메이크했다.

결론

데이터화가 일반화되고 사람들의 삶에 미치는 영향이 널리 퍼짐에 따라 이해를 위한 새로운 틀의 개발이 점점 더 필요해지고 있다. 또한 데이터화에는 산업 운영의 여러 영역에 대한 상당한 재평가가 필요합니다. 여기에서는 데이터의 가치 사슬이 전통적인 공급 및 가치 사슬과 함께 어떻게 나타나고 있는지 이해하는 프레임 워크와 산업계가 데이터화를 고려하고 효과적으로 구현해야하는 여러 거버넌스 문제를 포함하여 몇 가지 영역을 간략하게 설명했습니다.

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