the concept of Datafication; definition & examples

Datafication is a buzzword of the last several years, that is used actively along Big Data industry. Honestamente, se você procurar o termo “datafication” na internet você provavelmente não vai encontrar tanta informação relativa sobre ele, mas é uma palavra que estamos ouvindo muito nos dias de hoje. No entanto, depois de analisar o tema em si, eu poderia dizer que muitos de nós entendem o significado do termo, mas provavelmente nomeou-o de outra forma.

o que é a Dataficação?

Dataficação, de acordo com MayerSchoenberger e Cukier é a transformação da Ação social em dados quantificados online, permitindo assim rastreamento em tempo real e análise preditiva. Simplesmente dito, trata-se de tomar processos/atividades anteriormente invisíveis e transformá-los em dados, que podem ser monitorados, monitorados, analisados e otimizados. As tecnologias mais recentes que utilizamos permitiram muitas novas formas de “datificar” as nossas actividades diárias e básicas.Resumindo, a dataficação é uma tendência tecnológica que transforma muitos aspectos de nossas vidas em dados computadorizados, usando processos para transformar organizações em empresas movidas a dados, convertendo esta informação em novas formas de valor.
Dataficação refere-se ao fato de que as interações diárias de seres vivos podem ser renderizadas em um formato de dados e colocadas em uso social.

exemplos

e aqui podem ser muitos exemplos de datificação.
Vamos dizer plataformas sociais, Facebook ou Instagram, por exemplo, coletar e monitorar dados de informações de nossas amizades ao mercado produtos e serviços e de serviços de vigilância para as agências que por sua vez muda o nosso comportamento; promoções diárias de ver em eventos sociais também são o resultado dos dados monitorados. Neste modelo, os dados são usados para redefinir como o conteúdo é criado pela dataficação sendo usado para informar o conteúdo em vez de sistemas de recomendação.
no entanto, existem outros sectores em que o processo de dataficação é activamente utilizado:

seguros: Dados utilizados para atualizar o desenvolvimento de perfis de risco e modelos de negócios.
Banca: dados utilizados para estabelecer a fiabilidade e a probabilidade de uma pessoa pagar um empréstimo.
Recursos Humanos: dados utilizados para identificar, por exemplo, perfis de risco dos empregados.
contratação e Recrutamento: dados utilizados para substituir testes de personalidade.
Investigação em Ciências Sociais: A Dataficação substitui as técnicas de amostragem e reestrutura a forma como a investigação em Ciências Sociais é realizada.

caso Netflix

Netflix, um provedor de mídia de streaming de internet, é um exemplo brilhante de processo de dataficação. Fornece serviços em mais de 40 países e 33 milhões de membros de streaming. Originalmente, as operações eram de natureza mais física, com seu negócio principal no aluguer de discos por correspondência (DVD e Blu-ray). Simplesmente disse que o modelo operacional era que o assinante cria e mantém a fila (uma lista ordenada) de conteúdo de mídia que eles querem alugar (por exemplo, um filme). Se você limitar o número total de discos, o conteúdo pode ser armazenado por um longo tempo, como o assinante deseja. No entanto, para alugar um novo disco, o assinante envia o anterior de volta para o Netflix, que então encaminha o próximo disco disponível para a fila de assinantes. Assim, o objetivo de negócio do modelo de aluguer de disco é ajudar as pessoas a preencher a sua vez. O modelo mudou e agora o Netflix está ativamente transformando seu serviço em um serviço inteligente, usando ativamente processos de dataficação.
é notável que em todos os aspectos da implementação simplificada do negócio Netflix, uma mudança gradual ocorre onde a infra-estrutura de TI e artefatos completamente livre conteúdo de mídia de sua manifestação física; por exemplo, um disco e sua entrega de correio. Enquanto streaming, os assinantes podem selecionar vídeos antes de fazer uma reserva, eles podem consumir vários vídeos em uma sessão e observar as estatísticas de visualização em um grau muito mais fino; e em tempo real, em uma maior extensão. Portanto, muito mais dados são desmaterializados no modelo de streaming. Além disso, as fontes de dados tornaram – se diversificadas e diversas-incluindo dados de catálogos (mais de 1000 facetas estão agora associadas com o título), Termos de pesquisa, filas de streaming e jogos, interações e fontes externas, tais como revisões de filmes e dados sociais. A remoção do tempo e da distância do modelo de negócio aumentou o potencial de interação entre o Provedor e o Assinante através da personalização dinâmica: por família, gênero, etc. Explicar o conteúdo para promover a confiança, o ranking, o ranking e a revisão e a influência social resultante do fato de que os amigos associados assistiram ou avaliaram.

em uma base diária, a desmaterialização da Netflix tem cerca de 30 milhões de jogos diários e 3 milhões de perguntas estranhas para informar sobre a dinâmica das recomendações. O que oferece através da desmaterialização e uma combinação de liquidez permitiu uma manifestação interessante de densidade devido à recente transição do Netflix do conteúdo de streaming para a sua criação. A análise estatística do comportamento do usuário ao longo dos anos tem sido usada para informar conteúdo, não recomendações, introduzindo Netflix com uma interessante intersecção do gênero, atores e Diretor. O resultado deste cruzamento de dados foi o remake recente da série de televisão House of Cards, um thriller político.

conclusão

à medida que a datificação se torna mais comum e o impacto da vida dos povos se generaliza, o desenvolvimento de novos quadros para a compreensão está a tornar-se cada vez mais necessário. Além disso, a dataficação exige uma reavaliação significativa de várias áreas de funcionamento de uma indústria. Aqui, delineei brevemente algumas áreas, incluindo quadros para compreender como as cadeias de valor dos dados estão a emergir a par das cadeias tradicionais de fornecimento e de valor e várias questões de governação que as indústrias precisam de ter em conta e implementar eficazmente a dataficação.

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