داده سازی

Datafication فرآیند تبدیل جنبه های مختلف زندگی، جامعه و دنیای اطراف ما به قالب یا داده های قابل خواندن توسط کامپیوتر است. اساساً نشان‌دهنده دگرگونی فناوری است که به ما امکان می‌دهد پدیده‌های دنیای واقعی را دیجیتالی کنیم و آنها را به بینش‌های معنادار تبدیل کنیم.

پیدایش و تکامل داده‌سازی

اصطلاح «داده‌افکنی» برای اولین بار توسط مایر-شونبرگر و کوکیر در کتابشان با عنوان «داده‌های بزرگ: انقلابی که نحوه زندگی، کار و تفکر ما را تغییر خواهد داد» که در سال 2013 منتشر شد، ذکر شد. به سمت جمع آوری و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و پیچیده. این مفهوم با ظهور اینترنت، محاسبات ابری، رسانه‌های اجتماعی و سایر فناوری‌های دیجیتال ارتباط بیشتری پیدا کرده است که منجر به افزایش تصاعدی در تولید داده‌ها می‌شود.

آشکارسازی مفهوم داده‌سازی

داده‌سازی شامل تبدیل کنش‌های اجتماعی به داده‌های کمی است که می‌تواند ردیابی، نظارت و تجزیه و تحلیل شود. این فرآیند می‌تواند در زمینه‌ها و جنبه‌های مختلف زندگی، از مراقبت‌های بهداشتی و آموزشی گرفته تا تجارت و مدیریت دولتی، اعمال شود. داده‌سازی می‌تواند بر تصمیم‌گیری، سیاست‌ها، استراتژی‌ها و حتی درک پدیده‌ها تأثیر بگذارد، زیرا امکان کمی‌سازی و تحلیل جنبه‌هایی را که قبلاً کیفی یا حتی نامشهود بوده‌اند را فراهم می‌کند.

مکانیسم زیربنایی داده‌سازی

هسته اصلی داده‌سازی، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این فرآیند با شناسایی اطلاعاتی که می توانند به داده ها ترجمه شوند آغاز می شود. این اطلاعات می تواند فعالیت ها، رفتارها یا پدیده ها باشد. سپس با استفاده از ابزارهای مختلف جمع‌آوری داده‌ها ثبت یا اندازه‌گیری می‌شوند و به یک قالب دیجیتال تبدیل می‌شوند که می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های تحلیلی پیچیده پردازش، ذخیره و تجزیه و تحلیل شود. این تحلیل‌ها سپس می‌توانند بینش‌ها، پیش‌بینی‌ها یا الگوهای مفیدی را ایجاد کنند که می‌توانند اقدامات، تصمیم‌گیری‌ها یا سیاست‌گذاری را هدایت کنند.

ویژگی های کلیدی Datafication

• کمی سازی: داده سازی اطلاعات کیفی و اغلب ذهنی را به داده های کمی و عینی تبدیل می کند.
• قابلیت ردیابی: امکان ردیابی و نظارت بر فعالیت ها، رفتارها و پدیده ها را در طول زمان فراهم می کند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: Datafication مدل سازی پیش بینی را امکان پذیر می کند و امکان پیش بینی روندها و رفتارهای آینده را بر اساس داده های تاریخی فراهم می کند.
• شخصی سازی: از طریق datafication، خدمات و محصولات را می توان بر اساس ترجیحات و رفتارهای فردی سفارشی کرد.

انواع Datafication

داده پردازی را می توان به طور کلی به دو نوع طبقه بندی کرد:

استفاده، چالش‌ها و راه‌حل‌ها در Datafication

Datafication در حوزه های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی برای تشخیص های پیش بینی استفاده می شود. در آموزش، برای تجربیات یادگیری شخصی؛ در تجارت، برای بینش مشتری و روند بازار. با این حال، datafication با چالش هایی مانند نگرانی های حفظ حریم خصوصی، امنیت داده ها و کیفیت داده ها همراه است. راه‌حل‌ها شامل سیاست‌های سخت‌گیرانه حاکمیت داده، تکنیک‌های ناشناس‌سازی، سیستم‌های امنیتی قوی و فرآیندهای دقیق پاک‌سازی داده‌ها است.

مقایسه ها و ویژگی ها

مقایسه داده‌سازی با مفاهیم مرتبط مانند دیجیتالی‌سازی و دیجیتالی‌سازی:

ویژگی‌های کلیدی داده‌سازی شامل اندازه‌گیری، تحلیل‌پذیری، قابلیت دسترسی و ذخیره‌سازی است.

روندها و فناوری های آینده در داده سازی

آینده داده‌سازی شامل ترکیب فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، اینترنت اشیا برای جمع‌آوری داده‌ها و بلاک چین برای امنیت داده است. تمرکز احتمالاً به سمت داده‌سازی بلادرنگ تغییر می‌کند، که امکان تجزیه و تحلیل فوری و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های زمان واقعی را فراهم می‌کند.

سرورهای پروکسی و Datafication

سرورهای پروکسی می توانند در فرآیند داده سازی حیاتی باشند. آنها می توانند برای جمع آوری داده ها از مکان های جغرافیایی مختلف، دور زدن محدودیت های منطقه ای و اطمینان از ناشناس بودن در طول جمع آوری داده ها استفاده شوند، بنابراین برخی از نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را کاهش می دهند.

لینک های مربوطه

1. کلان داده: انقلابی که نحوه زندگی، کار و تفکر ما را متحول خواهد کرد
2. عصر داده‌سازی
3. درک Datafication
4. Datafication: ایجاد حس داده های (بزرگ) در دنیای پیچیده
5. داده‌سازی، داده‌گرایی و اطلاعات: داده‌های بزرگ بین پارادایم علمی و ایدئولوژی