データフィケーション、つまり現実のあらゆる側面をデータに変換することは、私たち全員が関わる横断的な現象です。 私たちはデータが遍在する世界に住んでいます。 オンラインでのやり取りごとに、収集、分析、収益化される膨大な量のデータが生成されます。
2番目の Statista, 2021 年には約 4,9 億人がアクティブなインターネット ユーザーでした。 この現象の範囲と日常生活への影響を想像するのは非常に困難です。 ただし、データはオンラインの世界だけに関係するものではありません。 スーパーで買い物をしたり、カードで支払ったり、オフィスに入るときにバッジを使用したりするときでも、私たちは記録して分析できる情報を生成しています。 データはどこにでもあります。
デジタルヘルスケアが最前線にある
データフィケーションが最も顕著に表れている分野は、おそらくヘルスケアの分野でしょう。ウェアラブル デバイス、遠隔医療、人工知能の導入により、医師や医療施設の運営方法に革命が起きています。これも次の記事で強調されています。 フォーブス 記事上で。
スマートウォッチやフィットネス トラッカーなどのウェアラブル デバイスは、リモートで監視することもできる生体パラメータに関する豊富なデータを生成します。人工知能ベースの仮想アシスタントは、患者への情報提供と臨床上の意思決定のサポートの両方に使用されます。そして彼らはさらにそうなるだろう。
患者データへのアクセスにより、さまざまな医療サービス間の統合が可能になり、システムの全体的な効率の向上につながります。 このマッキンゼーの記事。情報へのアクセスと遠隔医療のおかげで、患者は自分の健康を自主的に管理できます。
データにより、予測的かつ個別化されたケアへのアプローチが可能になります。機械学習アルゴリズムを使用すると、病状の発症や薬に対する副作用を予測できます。精密医療では、各患者の遺伝情報を使用して、カスタマイズされた治療を行います。
医療だけではない: データフィケーションと予測マーケティング
マーケティングもデータフィケーションから大きな恩恵を受けています。 テクニックを通して 予測分析、企業は顧客がいつ購入するかを予測し、それに応じてプロモーション キャンペーンをカスタマイズできます。
ユーザーの行動や好みに関するデータのおかげで、企業は個々の顧客に合わせたコンテンツや製品を提供し、売上とロイヤルティを向上させることができます。 たとえば、購入履歴と訪問したページを分析することで、アルゴリズムはユーザーが新しいランニング シューズなどの特定の製品をいつ必要とするかを判断し、ターゲットを絞った広告を通じてユーザーにその製品を提供できます。
データを使用すると、視聴者をカテゴリに分類して、特定のメッセージをターゲットにすることができます。 テストを通じて、どのコンテンツ、フォーマット、チャネルが特定のセグメントに最適であるかを判断し、キャンペーンを最適化できます。
データ分析のおかげで、 マーケティングはより戦略的になる 直感に基づくものではありません。各キャンペーンのリターンを測定し、投資を最適化できます。企業は顧客を全方位から把握し、オンラインとオフラインの両方でパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。
データフィケーションとスマートシティ
データフィケーションは、スマートシティの開発においても重要な役割を果たします。カメラ、スマート メーター、GPS トラッカーなどのセンサーや IoT デバイスは、交通量、大気質、エネルギー消費、騒音、その他多くのパラメーターに関する大量のデータをリアルタイムで収集します。
このデータをリアルタイムで分析することで、都市インフラの管理を最適化し、市民の生活の質を向上させることができます。たとえば、交通データにより、信号機を同期し、特にラッシュアワー時の交通渋滞を軽減できるようになりました。 明日、彼らはそれらを単一の「循環システム」の一部にするでしょう。大気汚染に関する情報は、交通停止や電動モビリティに対する奨励金などの対策を計画するために使用できます。
また、このデータにより、水道および電力ネットワークの状態を監視し、漏れや故障を迅速に特定し、予測アルゴリズムのおかげでメンテナンス介入を効率的に調整することも可能になります。
スマートシティにおけるデータ対応サービスには、リアルタイムの公共交通機関、駐車場やサービスのデジタル支払い、インタラクティブな地図、防犯システムなどが含まれます。 予測分析に基づく 等々。データのインテリジェンスのおかげで、未来の都市は相互接続され、持続可能で、市民に優しいものとなるでしょう。
データ化: 雇用の機会と直面するリスク
データが急激に増加するにつれて、データを管理および分析できる専門家の必要性も高まります。 データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、サイバーセキュリティ専門家など、さまざまな人材の需要がますます高まるでしょう。 企業は、技術的なスキルだけでなく、創造性やビジネスに役立つトレンドを特定する能力を備えた人材を求めています。
言うまでもなく、このような大量のデータの管理には利点があるにもかかわらず、プライバシーとセキュリティの観点から重大な課題が生じ、組織は倫理的かつ責任を持って直面する必要があります。 データ侵害はユーザーの信頼を危険にさらすリスクがあります。 国民のデジタル権利を保護するための明確な規制枠組みが必要です。
未来へ
データ時代の到来です。この静かな革命を理解し、それに伴うリスクを見失わずに、その可能性を活用して社会を改善できるかどうかは、私たち次第です。 1 つ確かなことは、未来はデータに支配されるということです。
私たちは、すべての人の利益のために、この膨大な情報を意識的に管理することができるでしょうか?
