Datafication เป็นกระบวนการในการแปลงแง่มุมต่างๆ ของชีวิต สังคม และโลกรอบตัวเราให้อยู่ในรูปแบบหรือข้อมูลที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ โดยพื้นฐานแล้วมันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่ช่วยให้เราสามารถแปลงปรากฏการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงให้เป็นดิจิทัลและแปลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
กำเนิดและวิวัฒนาการของ Datafication
คำว่า “Datafication” ได้รับการกล่าวถึงครั้งแรกโดย Mayer-Schönberger และ Cukier ในหนังสือ “Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think” ที่ตีพิมพ์ในปี 2013 พวกเขาหารือเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงจากการมุ่งเน้นไปที่จุดข้อมูลแต่ละจุด สู่การรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน แนวคิดนี้เติบโตขึ้นตามความเกี่ยวข้องที่เพิ่มขึ้นของอินเทอร์เน็ต การประมวลผลแบบคลาวด์ โซเชียลมีเดีย และเทคโนโลยีดิจิทัลอื่นๆ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณในการสร้างข้อมูล
การเปิดเผยแนวคิดเรื่อง Datafication
Datafication เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงการกระทำทางสังคมให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งสามารถติดตาม ติดตาม และวิเคราะห์ได้ กระบวนการนี้สามารถนำไปใช้กับสาขาและแง่มุมต่าง ๆ ของชีวิต ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการศึกษาไปจนถึงธุรกิจและการบริหารรัฐกิจ การสร้างข้อมูลสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ นโยบาย กลยุทธ์ และแม้กระทั่งความเข้าใจในปรากฏการณ์ เนื่องจากช่วยให้สามารถระบุปริมาณและการวิเคราะห์แง่มุมต่างๆ ที่ก่อนหน้านี้มีคุณภาพหรือแม้กระทั่งจับต้องไม่ได้
กลไกพื้นฐานของ Datafication
หัวใจสำคัญของ datafication คือการรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูล กระบวนการนี้เริ่มต้นด้วยการระบุข้อมูลที่สามารถแปลเป็นข้อมูลได้ ข้อมูลนี้อาจเป็นกิจกรรม พฤติกรรม หรือปรากฏการณ์ จากนั้นสิ่งเหล่านี้จะถูกบันทึกหรือวัดโดยใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย แปลงเป็นรูปแบบดิจิทัลที่สามารถประมวลผล จัดเก็บ และวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและแบบจำลองการวิเคราะห์ การวิเคราะห์เหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึก การคาดการณ์ หรือรูปแบบที่เป็นประโยชน์เพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินการ การตัดสินใจ หรือการกำหนดนโยบาย
คุณสมบัติที่สำคัญของ Datafication
- ปริมาณ: Datafication เปลี่ยนข้อมูลเชิงคุณภาพและบ่อยครั้งเป็นข้อมูลเชิงอัตวิสัยให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณและเป็นกลาง
- การตรวจสอบย้อนกลับ: ช่วยให้สามารถติดตามและติดตามกิจกรรม พฤติกรรม และปรากฏการณ์เมื่อเวลาผ่านไป
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: Datafication เปิดใช้งานการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ช่วยให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคตตามข้อมูลในอดีต
- การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ: ด้วย datafication บริการและผลิตภัณฑ์สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการและพฤติกรรมของแต่ละบุคคล
ประเภทของ Datafication
Datafication สามารถแบ่งกว้าง ๆ ได้เป็น 2 ประเภท:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| ข้อมูลการดำเนินงาน | สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนกระบวนการทางธุรกิจภายใน การดำเนินงาน และกิจกรรมให้เป็นข้อมูล ช่วยในการวัดประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ |
| ข้อมูลพฤติกรรม | สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนพฤติกรรมและการโต้ตอบของผู้ใช้ให้เป็นข้อมูล มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการตลาดดิจิทัล การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ |
การใช้งาน ความท้าทาย และแนวทางแก้ไขใน Datafication
Datafication ถูกนำมาใช้ในโดเมนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ เพื่อการวินิจฉัยเชิงคาดการณ์ ในด้านการศึกษาเพื่อประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคล ในธุรกิจเพื่อข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและแนวโน้มของตลาด อย่างไรก็ตาม การสร้างข้อมูลมาพร้อมกับความท้าทาย เช่น ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และคุณภาพของข้อมูล โซลูชันประกอบด้วยนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวด เทคนิคการลบข้อมูลระบุตัวตน ระบบรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และกระบวนการทำความสะอาดข้อมูลที่เข้มงวด
การเปรียบเทียบและลักษณะเฉพาะ
การเปรียบเทียบข้อมูลกับแนวคิดที่เกี่ยวข้อง เช่น การแปลงเป็นดิจิทัลและการแปลงเป็นดิจิทัล:
| แนวคิด | คำอธิบาย |
|---|---|
| การแปลงเป็นดิจิทัล | เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลแอนะล็อกเป็นรูปแบบดิจิทัล |
| การแปลงเป็นดิจิทัล | มันเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ |
| การระบุข้อมูล | เป็นกระบวนการเปลี่ยนกิจกรรมหรือปรากฏการณ์ให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ |
ลักษณะสำคัญของ datafication ได้แก่ การวัดผล การวิเคราะห์ การเข้าถึง และความสามารถในการจัดเก็บ
แนวโน้มในอนาคตและเทคโนโลยีด้านข้อมูล
อนาคตของการสร้างข้อมูลรวมถึงการรวมเอาเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล IoT สำหรับการรวบรวมข้อมูล และบล็อกเชนเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล การมุ่งเน้นมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปสู่การสร้างข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้สามารถวิเคราะห์และตัดสินใจได้ทันทีโดยอาศัยข้อมูลแบบเรียลไทม์
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์และ Datafication
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์อาจมีความสำคัญอย่างยิ่งในกระบวนการสร้างข้อมูล สามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลจากที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ต่างๆ หลีกเลี่ยงข้อจำกัดในระดับภูมิภาค และรับประกันการไม่เปิดเผยตัวตนในระหว่างการรวบรวมข้อมูล ซึ่งช่วยลดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวบางประการ
