Датафикация

Датафикация (англ. datafication) — Это процесс получения и использования больших объемов массива цифровых данных о физических объектах (людях, предметах и т. д.). Это практика превращения многочисленных аспектов жизни в данные и их трансформации для создания ценности.

Данный термин был предложен в 2013 г. К. Н. Кукье и В. Майер‑Шонбергером и завоевал широкую популярность среди исследователей процессов цифровизации и сопряженных с ней эффектов.

Возникновение термина датафикации обусловлено развитием цифровых технологий, а именно технической возможностью сбора, преобразования и дальнейшего использования больших объемов цифровых данных, генерируемых объектами физического мира.

В бизнес-контексте это включает организацию, использующую инструменты, технологии и процессы для извлечения данных и, в конечном счете, для улучшения своих общих целей. Путем превращения взаимодействий, которые могут казаться обыденными, в данные, компании могут использовать эту информацию для оптимизации и улучшения своих процессов, что может привести к революции в бизнесе.

Иногда под датафикацией понимается непосредственно перевод разнообразных характеристик данных объектов в цифровую форму.

Агрегированный массив цифровых данных о характеристиках физических объектов и их изменении может быть обработан современными компьютерными программами, что позволяет делать выводы об актуальном состоянии объекта/ комплекса объектов, взаимосвязи их характеристик, закономерностях изменений, а также прогнозировать дальнейшую динамику системы этих объектов.

Современные технологии позволяют, в частности, организовать процесс датификации на базе многочисленных систем сбора информации о людях – например, социальных сетей, комплексов, основанных на использовании сенсоров/датчиков (видеонаблюдение, биометрический контроль и пр.) и т. п. Это в ряде случаев позволяет делать обоснованные прогнозы о социальной динамике, групповом и индивидуальном поведении.

Современные медиа являются одной из широко используемых площадок для получения данных в рамках датафикации. Обработка полученных в результате датафикации больших массивов данных зачастую производится с помощью нейронных сетей, построенных на применении принципов искусственного интеллектаЧто такое искусственный интеллект (ИИ)? Технология искусственного интеллекта (ИИ) позволяет компьютерам подражать человеческому интеллекту (имитировать) и решать задачи. Ключевой характеристикой... подробнее.

Р. Бухт и Р. Хикс отмечают, что цифровые технологии создают новые возможности в цифровой сфере: предприниматель или ком­пания при желании может задействовать цифровую систему в сфе­ре своей деятельности. Этот процесс может включать датафикацию (внедрение технологий хранения больших массивов данных), цифровизацию (конверсию всех частей информационных цепочек стоимости из аналогового формата в цифровой), виртуализацию (физическое разложение процессов), а также генеративность (ис­пользование данных и технологий по новому, отличному от исход­ного, назначению путем перепрограммирования и рекомбинации).

Примеры практики датафикации в бизнесе

Примеры практики датафикации в бизнесе могут включать:

1. Анализ данных о клиентах: Компании могут использовать данные о клиентах, такие как их предпочтения, поведение и история покупок, для улучшения своих продуктов и услуг, а также для создания более эффективных маркетинговых кампаний.

2. Мониторинг производственных процессов: Компании могут использовать датчики и другие устройства для сбора данных о производственных процессах, чтобы оптимизировать их и повысить эффективность.

3. Анализ данных о конкурентах: Компании могут использовать данные о конкурентах, такие как их цены, продукты и маркетинговые кампании, для разработки своих стратегий и улучшения своей конкурентоспособности.

4. Прогнозирование спроса: Компании могут использовать данные о прошлых продажах и других факторах, таких как погода и экономические тенденции, для прогнозирования будущего спроса на свои продукты и услуги.

5. Анализ данных о производительности сотрудников: Компании могут использовать данные о производительности сотрудников, такие как количество выполненной работы и время на выполнение задач, для оптимизации рабочих процессов и улучшения эффективности.

Это только некоторые примеры практики датафикации в бизнесе. В целом, использование данных может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, повышать эффективность и конкурентоспособность, а также улучшать качество продуктов и услуг.

Плюсы и минусы датафикации

Можно предоставить общие знания на эту тему.

Плюсы

• Улучшение принятия решений: Анализ данных позволяет компаниям принимать более обоснованные решения на основе фактов и статистики.
• Оптимизация процессов: Датафикация помогает выявить узкие места и неэффективные процессы, что позволяет компаниям оптимизировать свою деятельность.
• Повышение конкурентоспособности: Анализ данных позволяет компаниям лучше понимать своих клиентов и рынок, что помогает им быть более конкурентоспособными.
• Развитие инноваций: Датафикация может помочь выявить новые возможности и тренды, что способствует развитию инноваций.

Минусы

• Конфиденциальность данных: Сбор и анализ больших объемов данных может создать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных.
• Зависимость от технологий: Развитие датафикации требует значительных инвестиций в технологии и обучение персонала.
• Недостаток квалифицированных специалистов: Недостаток квалифицированных специалистов в области анализа данных может стать препятствием для успешной датафикации.
• Негативное воздействие на работников: Внедрение датафикации может вызвать опасения среди работников относительно сохранности их рабочих мест.

Надеюсь, эта информация окажется полезной.