conceptul de Datafication; definiție & exemple

Datafication este un buzzword din ultimii ani, care este utilizat în mod activ de-a lungul industriei de date mari. Sincer, dacă ar căuta termenul ‘datafication’ pe internet, probabil, nu veți găsi atât de mult informații relative despre el, dar este un cuvânt auzim foarte mult aceste zile. Cu toate acestea, după ce am analizat subiectul în sine, aș putea spune că mulți dintre noi înțelegem sensul termenului, dar probabil l-am numit într-un alt mod.

ce este Datafication?

Datafication, în conformitate cu MayerSchoenberger și Cukier este transformarea acțiunii sociale în date cuantificate online, permițând astfel urmărirea în timp real și analiza predictivă. Pur și simplu spus, este vorba despre luarea procesului/activității invizibile anterior și transformarea acesteia în date, care pot fi monitorizate, urmărite, analizate și optimizate. Cele mai noi tehnologii pe care le folosim au permis o mulțime de noi moduri de a ‘datify’ activitățile noastre de zi cu zi și de bază.
rezumând, datafication este o tendință tehnologică care transformă multe aspecte ale vieții noastre în date computerizate folosind procese pentru a transforma organizațiile în întreprinderi bazate pe date prin transformarea acestor informații în noi forme de valoare.
Datafication se referă la faptul că interacțiunile zilnice ale ființelor vii pot fi redate într-un format de date și puse în uz social.

Exemple

și aici ar putea fi multe exemple de datificare.
să spunem că platformele sociale, Facebook sau Instagram, de exemplu, colectează și monitorizează date informații despre prieteniile noastre pentru a ne comercializa produse și servicii și servicii de supraveghere agențiilor care, la rândul lor, ne schimbă comportamentul; promoțiile pe care le vedem zilnic pe socials sunt, de asemenea, rezultatul datelor monitorizate. În acest model, datele sunt utilizate pentru a redefini modul în care conținutul este creat de datafication fiind utilizat pentru a informa conținutul, mai degrabă decât sistemele de recomandare.
cu toate acestea, există și alte industrii în care procesul de date este utilizat în mod activ:

asigurare: Datele utilizate pentru a actualiza dezvoltarea profilului de risc și modelele de afaceri.
bancar: date utilizate pentru a stabili credibilitatea și probabilitatea ca o persoană să ramburseze un împrumut.
Resurse Umane: date utilizate pentru a identifica, de exemplu, profilurile de asumare a riscurilor angajaților.
angajare și recrutare: date utilizate pentru a înlocui testele de personalitate.
cercetarea științelor sociale: Datafication înlocuiește tehnicile de eșantionare și restructurează modul în care se efectuează cercetarea științelor sociale.

cazul Netflix

Netflix, un furnizor de media de streaming pe internet, este un exemplu luminos al procesului de comunicare a datelor. Oferă servicii în peste 40 de țări și 33 de milioane de membri în streaming. Inițial, operațiunile aveau un caracter mai fizic, cu activitatea sa principală în închirierea discurilor bazate pe comenzi prin poștă (DVD și Blu-ray). Pur și simplu spus, modelul de operare a fost că abonatul creează și menține coada (o listă ordonată) de conținut media pe care doresc să îl închirieze (de exemplu, un film). Dacă limitați numărul total de discuri, conținutul poate fi stocat pentru o perioadă lungă de timp, așa cum dorește abonatul. Cu toate acestea, pentru a închiria un disc nou, abonatul îl trimite pe cel anterior înapoi la Netflix, care apoi transmite următorul disc disponibil la coada abonaților. Astfel, obiectivul de afaceri al modelului de închiriere de discuri este de a ajuta oamenii să-și umple rândul. Modelul S-a schimbat, iar acum Netflix își transformă activ serviciul într-unul inteligent, folosind activ procesele de comunicare a datelor.
este de remarcat faptul că, în toate aspectele implementării simplificate a afacerii Netflix, are loc o schimbare treptată în care infrastructura IT și artefactele conțin conținut media complet gratuit de la manifestarea sa fizică; de exemplu, un disc și livrarea sa prin poștă. În timp ce streaming, abonații pot selecta videoclipuri înainte de a face o rezervare, pot consuma mai multe videoclipuri într-o singură sesiune și pot observa statisticile de vizionare într-un grad mult mai fin; și în timp real, într-o măsură mai mare. Prin urmare, mult mai multe date sunt dematerializate în modelul de streaming. În plus, sursele de date au devenit diverse și diverse – inclusiv date de catalog (mai mult de 1000 de fațete sunt acum asociate cu titlul), Termeni de căutare, cozi de streaming și jocuri, interacțiuni și surse externe, cum ar fi recenzii de filme și date sociale. Eliminarea timpului și distanței de la modelul de afaceri a crescut potențialul de interacțiune între furnizor și abonat prin personalizare dinamică: pe gospodărie, gen etc. Explicarea conținutului pentru a promova încrederea, clasarea, clasarea și revizuirea și influența socială care rezultă din faptul că prietenii asociați au urmărit sau evaluat.

zilnic, dematerializarea Netflix are aproximativ 30 de milioane de jocuri zilnice și 3 milioane de întrebări ciudate pentru a informa despre dinamica recomandărilor. Ceea ce oferă prin dematerializare și o combinație de lichiditate a permis o manifestare interesantă a densității datorită tranziției recente a Netflix de la streaming de conținut la crearea sa. Analiza statistică a comportamentului utilizatorilor de-a lungul anilor a fost utilizată pentru a informa conținutul, nu recomandările, introducând Netflix cu o intersecție interesantă a genului, actorilor și regizorului. Rezultatul acestei încrucișări de date a fost recentul lor remake al serialului de televiziune House of Cards, un thriller politic.

concluzie

pe măsură ce datafication devine mai frecvente și impactul vieții oamenilor mai răspândită, dezvoltarea de noi cadre de înțelegere devine din ce în ce mai necesară. În plus, datafication necesită o reevaluare semnificativă a mai multor domenii ale activității unei industrii. Aici am subliniat pe scurt câteva domenii, inclusiv cadre pentru înțelegerea modului în care lanțurile valorice de date apar alături de lanțurile tradiționale de aprovizionare și de valori și mai multe aspecte de guvernanță pe care industriile trebuie să le ia în considerare și să pună în aplicare în mod eficient datele.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.