دیتافیکشن چیست؟ آشنایی با مفهوم و تاثیرات Datafication

اگر در اینترنت به دنبال عبارت دیتافیکشن Datafication بگردید، احتمالاً اطلاعات نسبتاً کمی در مورد آن پیدا خواهید کرد، اما این کلمه‌ای است که امروزه بسیار شنیده می‌شود. با این حال، پس از تجزیه و تحلیل خود موضوع، می‌توانیم بگوییم بسیاری از ما معنی این عبارت را می‌دانیم و می‌فهمیم، اما احتمالاً به آن نام دیگری به آن می‌دادیم.
امروزه دیتافیکشن بحثی داغ در دنیای تکنولوژی است که با استفاده از فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی AI، یادگیری ماشین Machine Learning، رباتیک و دیگر فناوری‌های نوظهور، که رفتارها، فرآیندها و فعالیت‌های سازمان‌ها، مشتریان و کاربران را به داده‌ تبدیل می‌کنند. این داده‌ها قابل پیگیری، پردازش، نظارت، تجزیه و تحلیل هستند تا خدمات و محصولاتی که یک سازمان به مشتریان خود ارائه می‌دهد را بهبود بخشد.

این فناوری چگونه کار می‌کند؟

دیتافیکشن Datafication بسیاری از جنبه‌های زندگی‌مان از جمله تعاملات روزمره را به داده‌های رایانه‌ای تبدیل می‌کند و جهت استفاده عموم قرار می‌دهد. به ما امکان تبدیل فرآیند و فعالیت‌هایی که قبلاً غیرقابل رؤیت بودند را به داده‌هایی می‌توان آن‌ها را نظارت، پیگیری، تحلیل و بهینه‌سازی کرد می‌دهد.

برای مثال پلتفرم‌های اجتماعی مانند فیسبوک و اینستاگرام، اطلاعات داده‌هایی مثل لیست دوستان ما را جمع‌آوری و نظارت می‌کنند تا مارکت‌ها و بازارهای جهانی، محصولات و خدماتی را به ما ارائه دهند؛ تبلیغات و پست‌های پیشنهادی که روزانه در شبکه‌های اجتماعی می‌بینیم نیز نتیجه این داده‌های نظارت شده است.

دیتافیکشن چه کاربردی دارد؟

دیتافیکشن توسط صنایع و کسب‌وکارهای مختلف به دلایل متنوعی استفاده می‌شود. موارد زیر فقط چند نمونه از بخش‌ها و حوزه‌هایی هستند که از دیتافیکیشن استفاده می‌کنند:

• رسانه‌های اجتماعی: رفتارها و اطلاعات کاربران را شناسایی و دریافت کرده و داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند تا محتوا و تبلیغاتی را که با فعالیت‌ها و علاقه‌های آن‌ها مرتبط است، ارائه دهند.
• بیمه: داده‌ها برای به‌روزرسانی و توسعه پروفایل افراد جهت بهبود جبران ضرر و زیان مالی و خطرهای ممکن، به کار می‌روند.
• بانکداری: داده‌ها برای ایجاد اعتماد و بررسی توان مالی فرد جهت بازپرداخت وام بانکی استفاده می‌شوند.
• استخدام و جذب نیروی کار:با استفاده از دیتافیکشن، داده‌ها برای شناسایی توانایی‌های فردی جهت استخدام استفاده می‌شود؛ درواقع می‌تواند جایگزینی برای آزمون‌های شخصیتی باشد.

از حوزه‌های مختلف پرکاربرد این موضوع می‌توان به بازاریابی و تبلیغات، خرده فروشی، تحیقیق و توسعه، املاک، سرگرمی، مدیریت ارتباط با مشتریان و سازمان‌های دولتی اشاره کرد.

مزایای دیتافیکشن چیست؟

۱. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری هوشمندانه: دیتافیکیشن می‌تواند تغییر اساسی در روش و نوع تصمیم‌گیری شرکت‌ها داشته باشد. با وجود دیتافیکشن، شرکت‌ها می‌توانند اطلاعات مفیدی درباره فعالیت‌ها، مشتریان و بازار کسب و کار خود دریافت کنند. با تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف را شناسایی کرده، فرآیندهای خود را بهینه کنند و استراتژی‌های بازاریابی موثرتری را تدوین کنند.

۲. استفاده دیتافیکیشن برای کسب و کارها: شرکت‌هایی که از دیتافیکشن Datafication استفاده می‌کند، می‌توانند از طریق آن به شیوه‌های مختلفی سود ببرند، از جمله افزایش کارایی و درامد و کاهش هزینه‌ها و … با بهره‌گیری از داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند از این فرصت جهت بهینه‌سازی فعالیت‌های خود استفاده کنند، منابع درآمدی جدید ایجاد کنند و رضایت مشتری را جلب کنند. علاوه بر این، شرکت‌ها می‌توانند پیشنهادات و تبلیغات متناسب با صلایق هر مشتری را به آن‌ها ارائه داده و در نتیجه رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.

دیتافیکشن چه معایبی دارد؟

دیتافیکشن همچنین چالش‌ها و ریسک‌هایی را به همراه دارد که شرکت‌ها باید آن‌ها را در نظر داشته باشند.

حریم خصوصی و امنیت: یکی از چالش‌های قابل توجه در دیتافیکشن، خطر نقض قوانین حفظ حریم خصوصی و امنیت است. جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل حجم بزرگی از داده‌ها خطر دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس کاربران را افزایش می‌دهد. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که تدابیر امنیتی مناسبی را برای حفاظت از داده‌ها و اطلاعات مشتریان خود در نظر گرفته‌اند و از هر گونه دسترسی غیرمجاز جلوگیری کنند.

نتیجه‌گیری

دیتافیکشن Datafication در حال حاضر با کمک به جامعه، با نظارت بر آب و هوا و احتمال وقوع هر گونه زمین لرزه‌ای در زمین، بهبود مراقبت‌های بهداشتی، شناسایی جعل اسناد، رسید و مدارک و پیگیری عملکرد و پیشرفت دانش‌آموزان به جامعه کمک می‌کند.
مهمترین موضوع این است که کسب‌وکارها هنوز هم می‌توانند حجم زیادی از داده را جمع‌آوری کنند، آن را ذخیره کنند و تصمیم بگیرند که چگونه از آن استفاده کنند، حتی اگر هم اکنون از آن استفاده نکنند. به عبارت دیگر، کسب و کارها اکنون می‌توانند شروع به جمع‌آوری داده‌هایی درباره فرآیندهایی کنند که اکنون نیازی به پیگیری ندارند.