Hiểu định nghĩa về dữ liệu hóa (Datafication), Dữ liệu hóa là gì? Lịch sử, Mục đích, Lợi ích, Các loại ứng dụng, Các loại ví dụ, Cách thức và Tại sao nó lại quan trọng trong kinh doanh! ngotrang.net
Chúng ta cần giải thích rằng thuật ngữ dữ liệu hóa thực sự là một quá trình tạo ý nghĩa do công nghệ thông tin thúc đẩy
Ngày nay, trong thời đại công nghiệp ngày càng tiên tiến như bây giờ 2023, từ viết tắt của Business Intelligence (BI) cũng trở nên quan trọng hơn vì nó được mở rộng để bao gồm các ứng dụng, công cụ và phương pháp hay nhất cần thiết cho khoa học dữ liệu.
Tính khả dụng ngày càng tăng của dữ liệu lớn thường được đặc trưng bởi 3V, bao gồm Âm lượng , Vận tốc và Đa dạng.
Chính xác! Phân tích cho dữ liệu lớn ràng buộc các kết thúc lỏng lẻo của các quy trình và thói quen của chúng ta.
Ngày càng có nhiều công ty đang làm việc xung quanh mô hình mới để hiểu rõ hơn về hành vi người dùng của họ nhằm mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn nhiều.
Dữ liệu hóa phụ thuộc ở một mức độ đáng kể vào học máy, hay cái được gọi là Học máy (ML).
Liên quan đến vấn đề này, trong bài đăng này, chúng ta sẽ thảo luận đầy đủ và chi tiết hơn về dữ liệu hóa là gì (Datafication), lịch sử, mục tiêu, cách triển khai, ví dụ của nó và tại sao nó lại quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ kinh doanh.
<< Cũng nên đọc: Marketing Online là gì? Hướng dẫn chi tiết về Marketing online
Định nghĩa dữ liệu hóa (Datafication)
Datafication có nghĩa là dữ liệu hóa vẫn chưa có định nghĩa hay chính xác hơn là chưa tìm thấy từ này trong từ điển, mặc dù trong ngôn ngữ, thuật ngữ dữ liệu hóa là quá trình tạo ra một định dạng được định lượng hoặc cái mà chúng ta thường gọi là dữ liệu.
Thuật ngữ “dữ liệu hóa” được giới thiệu bởi các chuyên gia hoặc các chuyên gia tên là Kenneth Cukier và Victor Mayer-Schöenberger để chỉ việc chuyển đổi các quy trình vô hình thành dữ liệu mà các công ty có thể sử dụng để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của họ.
Ngoài ra, dựa trên những gì chúng tôi tóm tắt từ Nguồn Datasciencecentral, đó là về việc lấy các quy trình hoặc hoạt động mà trước đây vô hình và biến chúng thành dữ liệu, có thể được theo dõi, theo dõi, phân tích và tối ưu hóa.
Dữ liệu hóa ( Datafication ) trong Khoa học dữ liệu
Dữ liệu hóa biến nhiều khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta thành dữ liệu.
Trong phạm vi của khoa học dữ liệu, dữ liệu hóa hay dữ liệu hóa là một khái niệm viết tắt của quá trình phi vật chất hóa, hóa lỏng và nén chặt.
Phi vật chất hóa là khả năng tách thông tin khỏi thế giới vật chất, một khi được phi vật chất hóa, phần thông tin đó có thể được thao tác để cho phép các nguồn lực được tách ra và kết hợp lại, đó là sự hóa lỏng .
Mật độ là kết quả của quá trình tạo ra giá trị với sự kết hợp của các nguồn lực.
Kể từ năm 2013, dữ liệu hóa được liên kết với việc phân tích cuộc sống của chúng ta được ghi lại thông qua dữ liệu và phân tích dự đoán.
Liên quan đến điều đó, hình thành ý thức là quá trình sử dụng công nghệ để xác định và sắp xếp các ký ức và thói quen thành các giải thích mạch lạc.
Có một số thách thức thú vị bên ngoài BI thường được xác định trong và xung quanh chúng, và việc hình thành ý thức có thể được tiếp cận trong 3 (ba) giai đoạn bao gồm:
- Khái niệm hóa và mã hóa
- bảo trì thuật toán
- Tái hiện thế giới
Dữ liệu thu được từ thiết bị di động và phương tiện truyền thông xã hội có thể xác định các đặc điểm cụ thể của một người.
Nó có thể thay thế các bài kiểm tra tính cách khác nhau mà truyền thống đo lường sức mạnh phân tích.
Dữ liệu hóa là gì?
Như chúng tôi đã giải thích ở trên, thuật ngữ này được biết đến nhiều hơn là dữ liệu hóa trên toàn cầu.
Dữ liệu hóa đề cập đến các công cụ, công nghệ và quy trình tập thể được sử dụng để chuyển đổi các tổ chức thành các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.
Những từ khóa này mô tả xu hướng của các tổ chức trong việc xác định các hoạt động kinh doanh cốt lõi chính thông qua sự phụ thuộc toàn cầu vào dữ liệu và cơ sở hạ tầng liên quan.
Về cách thức hay thực hành dữ liệu hóa còn được gọi là datafy .
Sau đó, đối với các doanh nghiệp, tổ chức hoặc công ty thực hiện dữ liệu hóa , nó được gọi là dữ liệu hóa .
Dữ liệu hóa, sau khi chuyển đổi quy trình thành dữ liệu, quy trình có thể được theo dõi, giám sát và tối ưu hóa.
Ngay cả khi dữ liệu không được sử dụng, doanh nghiệp vẫn có thể thu được một lượng lớn dữ liệu, lưu trữ và sau đó quyết định cách họ sẽ sử dụng dữ liệu đó
Lưu trữ dữ liệu để sử dụng trong tương lai tương tự như khái niệm “dữ liệu tối”, là dữ liệu đã bị bỏ qua do hạn chế về công nghệ.
Theo trang web của các chuyên gia và chuyên gia Gartner, họ định nghĩa ” dữ liệu tối ” là thông tin được các tổ chức thu thập, xử lý và lưu trữ trong các hoạt động kinh doanh thông thường, nhưng thường không được sử dụng cho các mục đích khác (ví dụ: phân tích, kinh doanh mối quan hệ, và kiếm tiền trực tiếp).
Nhiều công nghệ mới đã có thể tạo ra nhiều cách thức mới để “cải thiện” các hoạt động bình thường của chúng ta:
- Thiết bị GPS trong điện thoại thông minh ( smartphone ), chẳng hạn như bản đồ Google, có thể theo dõi chúng ta đang ở đâu vào những thời điểm nhất định trong ngày.
- Khi chạy bộ hoặc đi bộ, bây giờ người ta có thể theo dõi khoảng cách, tốc độ, mạch, nhịp tim, số bước, cũng liên quan đến lịch trình giấc ngủ, chất lượng giấc ngủ, thời lượng, số lần rối loạn giấc ngủ vào ban đêm.
- Khi chúng ta mua sắm cũng vậy, liên quan đến số lượng thực phẩm cần mua, tìm giá thấp nhất, theo dõi lượng tiêu thụ trong hộ gia đình.
- Công nghệ thông minh mới giúp việc tìm hiểu khách hàng của chúng tôi trở nên dễ dàng hơn và cho phép chúng tôi đưa ra các quyết định tiếp thị tốt hơn.
Lịch sử ban đầu của dữ liệu hóa ( Datafication )
Để chúng ta có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu hóa nghĩa là gì , thì tất nhiên chúng ta cũng phải biết một số điều liên quan đến lịch sử ban đầu của thuật ngữ dữ liệu hóa này.
Đúng! Dữ liệu hóa là một từ thông dụng trong vài năm gần đây, được sử dụng tích cực trong toàn ngành dữ liệu lớn .
Thành thật mà nói, nếu bạn tìm kiếm cụm từ “datafication” trên internet, bạn có thể sẽ không tìm thấy nhiều thông tin tương đối về nó, nhưng đó là một từ mà chúng ta nghe thấy rất nhiều ngày nay.
Hơn nữa, sau khi phân tích chính chủ đề này, tôi có thể nói rằng nhiều người trong chúng ta hiểu ý nghĩa của thuật ngữ này, nhưng có thể gọi nó theo một cách khác.
Theo một bài báo đã xuất bản về dữ liệu hóa , thuật ngữ “dữ liệu hóa” đã được giới thiệu trong một đánh giá năm 2013 về các quy trình “dữ liệu lớn” trong kinh doanh và khoa học xã hội (Mayer-Schönberger và Cukier, 2013, trong chương 5).
Ghi lại một hiện tượng có nghĩa là đặt nó dưới dạng định lượng để có thể lập bảng và phân tích.
Điều này liên quan nhiều hơn đến việc chuyển đổi tài liệu tượng trưng thành dạng số, bởi vì dữ liệu hóa, chứ không phải số hóa, làm cho văn bản có thể lập chỉ mục và do đó có thể tìm kiếm được.
Thông qua quá trình này, các lĩnh vực lớn của cuộc sống con người trở nên dễ bị tổn thương và được xử lý thông qua một hình thức phân tích có thể được tự động hóa trên quy mô lớn.
Các động lực thúc đẩy dữ liệu hóa như một quá trình xã hội sau đó trở thành động lực thực sự để biến hành vi của con người thành một dạng có thể phân tích được trong một quy trình mà trong phần đánh giá ở trên được gọi là dữ liệu hóa mọi thứ.
Mục đích của dữ liệu hóa dữ liệu hóa và lợi ích của nó
Từ thể thao đến tài chính và từ giải trí đến chăm sóc sức khỏe, mọi thứ xung quanh chúng ta đều biến thành dữ liệu.
Ví dụ: chúng tôi tạo dữ liệu mỗi khi nói chuyện điện thoại, nhắn tin, tweet, e-mail, sử dụng Facebook, xem video, rút tiền từ máy ATM, sử dụng thẻ tín dụng hoặc thậm chí đi ngang qua camera an ninh.
Ý nghĩa khác với số hóa, nhưng trên thực tế, số hóa dữ liệu rộng hơn nhiều so với số hóa.
Lượng dữ liệu thiên văn này có thông tin về danh tính và hành vi hiện có của chúng ta.
Về mục đích chính của nó, dữ liệu hóa đang giúp chúng ta hiểu thế giới theo cách chưa từng được thực hiện trước đây.
Hơn nữa, bởi vì công nghệ hiện có sẵn để tiêu hóa, lưu trữ, xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
Nhiều doanh nghiệp, tổ chức hoặc công ty ngày nay sử dụng nó vì lợi nhuận.
Ví dụ, các nhà marketing phân tích dữ liệu Facebook để xác định và dự đoán doanh số bán hàng.
Các công ty thuộc mọi lĩnh vực và quy mô đã bắt đầu nhận ra lợi ích của dữ liệu lớn và phân tích, đồng thời họ đang bắt đầu cải thiện khả năng thu thập và phân tích dữ liệu của mình.
Các loại ứng dụng, triển khai hoặc thực hiện dữ liệu hóa
1. Quản lý nguồn nhân lực (HR)
Loại ứng dụng đầu tiên là trong lĩnh vực quản lý nhân sự hay còn gọi là HR .
Các công ty có thể thu thập dữ liệu từ điện thoại di động, phương tiện truyền thông xã hội và ứng dụng để xác định tài năng tiềm năng và phân tích đặc điểm của họ, bao gồm cả tính cách và hồ sơ chấp nhận rủi ro của họ.
Thay vì bắt ứng viên tham gia một bài kiểm tra tính cách, dữ liệu hóa có thể đo lường tư duy phân tích để xem liệu ứng viên có phù hợp với văn hóa và vai trò của công ty mà họ đang ứng tuyển hay không.
Dữ liệu hóa có thể dẫn đến sự phát triển của các thước đo tính cách mới mà các nhà tuyển dụng có thể sử dụng.
2. Quản trị quan hệ khách hàng
Loại ứng dụng, triển khai hoặc ứng dụng thứ hai là trong quản lý quan hệ khách hàng .
Có, các doanh nghiệp, tổ chức và công ty sử dụng dữ liệu khách hàng cũng được hưởng lợi từ việc sử dụng các công cụ và chiến lược dữ liệu hóa để hiểu khách hàng của họ.
Họ có thể tạo các trình kích hoạt tùy chỉnh phù hợp với hành vi và tính cách mua hàng của đối tượng mục tiêu.
Dữ liệu hóa cho phép các công ty thu thập dữ liệu dựa trên giọng điệu và ngôn ngữ mà khách hàng tiềm năng sử dụng trong các cuộc gọi điện thoại, e-mail và phương tiện truyền thông xã hội.
3. Nhà ở thương mại
Hơn nữa, ứng dụng của nó là như trong nhà ở thương mại .
Dữ liệu hóa cũng đã được chứng minh là hữu ích cho những người trong ngành bất động sản, đặc biệt là trong bất động sản thương mại.
Các công ty bất động sản có thể sử dụng các công cụ và chiến lược dữ liệu hóa để có được thông tin chi tiết chuyên sâu về các địa điểm khác nhau.
Bằng cách đó, họ sẽ biết liệu bất động sản mà họ đang theo đuổi có lý tưởng cho một khách hàng đang tìm cách xây dựng một doanh nghiệp sinh lời hay không.
4. Cung cấp dịch vụ tài chính
Loại hình cuối cùng mà chúng tôi sẽ giải thích ở đây được bao gồm trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ tài chính.
Thật vậy, có lẽ trong số tất cả các ngành, lĩnh vực dịch vụ tài chính được hưởng lợi nhiều nhất từ việc dữ liệu hóa.
Các đại lý bảo hiểm sử dụng dữ liệu hóa để hiểu hồ sơ rủi ro của một người và cập nhật mô hình kinh doanh của họ.
Ngành ngân hàng cũng có thể sử dụng nó để dự đoán khả năng trả nợ hoặc thế chấp của một người.
Với sự phát triển của nó, rõ ràng là dữ liệu hóa không còn chỉ là một xu hướng, nó đã cách mạng hóa bối cảnh kinh doanh.
Các ví dụ khác nhau về dữ liệu hóa
Cụ thể, một số ví dụ về dữ liệu hóa trong thế giới thực mà bạn nên biết như sau.
1. Netflix
Ví dụ đầu tiên về dữ liệu hóa là Netflix .
Đây là nhà cung cấp phương tiện phát trực tuyến Internet theo yêu cầu hoạt động tại hơn 40 (bốn mươi) quốc gia với khoảng 33 (ba mươi) triệu thành viên phát trực tuyến .
Trước đây, các hoạt động của nó mang tính chất thực tế hơn với hoạt động kinh doanh cốt lõi là cho thuê đĩa (DVD và Blu-ray) dựa trên đơn đặt hàng qua thư .
Mô hình hoạt động của Netflix là để khách hàng tạo và duy trì hàng đợi (danh sách được sắp xếp theo thứ tự) nội dung phương tiện mà họ muốn thuê (ví dụ: phim).
Với công nghệ phát trực tuyến hiện tại của Netflix, họ có thể thu thập dữ liệu dựa trên những gì người tiêu dùng đã xem trước đó để dự đoán những gì họ sẽ xem trong tương lai và có thể đề xuất tiêu đề được lựa chọn cá nhân cho họ.
Sử dụng dữ liệu quy mô rộng, Netflix có thể thu thập thông tin về những chương trình và bộ phim phổ biến nhất, ai xem nội dung nào và có thể cập nhật nội dung của họ và có liên quan đến những gì người xem muốn xem.
2. Vinted
Công ty khởi nghiệp thời trang công nghệ Vinted đã quyết định tùy chỉnh trải nghiệm giới thiệu khách hàng ban đầu của mình bằng cách sử dụng dữ liệu quảng cáo.
Công ty theo dõi hàng chục nguồn quảng cáo và hiệu suất của mỗi quảng cáo được hiển thị.
Bằng cách chuyển dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh sản phẩm và thông điệp được hiển thị, trong quảng cáo cho khách hàng, Vinted có thể kéo các quảng cáo được hiển thị và tạo quy trình giới thiệu một cách linh hoạt khi khách hàng mở ứng dụng lần đầu tiên.
Bằng cách tạo trải nghiệm trong ứng dụng phù hợp hơn theo ngữ cảnh cho khách hàng mới, Vinted đã có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi và mức độ tương tác của khách hàng ngay từ đầu.
Tại sao Dữ liệu hóa hoặc Dữ liệu hóa lại quan trọng?
Được rồi, nếu những bạn đang đọc bài viết của chúng tôi ở đây và tình cờ hỏi về tầm quan trọng, thì chúng tôi có thể nói rằng bạn đang ở đúng nơi.
Tại sao? Tất nhiên vì ở đây chúng tôi sẽ giải thích một vài điều chính về tầm quan trọng của dữ liệu hóa .
Được rồi, các doanh nghiệp, tổ chức hoặc công ty ở khắp mọi nơi ngày nay chỉ có thể theo kịp những tiến bộ công nghệ mới nhất nếu họ chuyển sang dữ liệu hóa.
Các công ty trong các ngành có thể sử dụng dữ liệu để cải thiện nhiều quy trình quan trọng của họ.
Khi quá trình này có thể mở rộng, có thể đạt được tối ưu hóa ngay lập tức.
Dữ liệu hóa cho phép các doanh nghiệp cải thiện hoạt động để tăng năng suất và tăng doanh thu của họ.
Ở cấp độ vi mô, nó có thể giúp các tổ chức hoàn thành các nhiệm vụ hàng ngày trong khi tối đa hóa các nguồn lực.
Ở cấp độ vĩ mô, nó có thể hợp lý hóa các quy trình hiện tại, cho phép người dùng duy trì tính cạnh tranh.
Bài viết liên quan
- Deadline là gì? Phân biệt giữa Deadline và Dateline
- 11 cách đúng đắn để phân tích cơ hội kinh doanh
- Biết các mẹo viết bài quảng cáo sản phẩm để bắt mắt hơn
- Mẹo để đối mặt với cạnh tranh bán hàng online Ngày càng gay gắt
- ROI là gì? Xác định lợi tức đầu tư ROI từ kết quả Digital Marketing
(Nguồn: rifqimulyawan)
