اگر در اینترنت به دنبال عبارت دیتا فیکشن 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 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، فرایندها 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؟
دیتا فیکشن 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 فرایند و فعالیت‌هایی که قبلاً غیرقابل رؤیت بودند را به داده‌هایی که 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.
دیتا فیکشن چه کاربردی دارد؟
دیتا فیکشن توسط صنایع و کسب‌وکارهای مختلف به دلایل متنوعی استفاده می‌شود. موارد زیر فقط چند نمونه از بخش‌ها و حوزه‌هایی هستند که از دیتا فیکیشن استفاده می‌کنند:
- رسانه‌های اجتماعی: رفتارها و اطلاعات کاربران را شناسایی و دریافت 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، تحقیق و توسعه، املاک، سرگرمی، مدیریت ارتباط با مشتریان و سازمان‌های دولتی اشاره کرد.
مزایای دیتا فیکشن چیست؟
۱. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری هوشمندانه: دیتا فیکشن می‌تواند تغییر اساسی در روش و نوع تصمیم‌گیری شرکت‌ها داشته باشد. با وجود دیتافیکشن، شرکت‌ها می‌توانند اطلاعات مفیدی درباره فعالیت‌ها، مشتریان و بازار کسب‌و‌کار خود دریافت کنند. با تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف را شناسایی کرده، فرایندهای خود را بهینه کنند و استراتژی‌های بازاریابی موثرتری را تدوین کنند.
۲. استفاده دیتا فیکیشن برای کسبوکارها: شرکت‌هایی که از دیتا فیکشن Datafication استفاده می‌کند، می‌توانند از طریق آن به شیوه‌های مختلفی سود ببرند، از جمله افزایش کارآیی و درامد و کاهش هزینه‌ها و … با بهره‌گیری از داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند از این فرصت جهت بهینه‌سازی فعالیت‌های خود استفاده کنند و منابع درآمدی جدید ایجاد کنند و رضایت مشتری را جلب کنند. علاوه بر این، شرکت‌ها می‌توانند پیشنهادات و تبلیغات متناسب با سلایق هر مشتری را به آن‌ها ارائه داده و در نتیجه رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.
دیتا فیکشن چه معایبی دارد؟
دیتا فیکشن 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 دیتا فیکشن ، 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
دیتا فیکشن Datafication در حال حاضر با کمک به جامعه، با نظارت بر آب و هوا و احتمال وقوع هر گونه زمین لرزه، 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، کسبوکارها اکنون می‌توانند شروع به جمع‌آوری داده‌هایی درباره فرایندهایی کنند که اکنون نیازی به پیگیری ندارند.
