Datasi datafikaatio: mitä se on, miten se toimii ja miten se vaikuttaa sinuun

Informatec Digital » Resurssit » Datasi datafikaatio: mitä se on, miten se toimii ja miten se vaikuttaa sinuun

Tuntuuko sinusta koskaan siltä, ​​että puhelimesi, kellosi tai sovelluksesi tuntevat sinut paremmin kuin sinä itse? Kyse ei ole vainoharhaisuudesta: vaikutelman takana piilee datafikaatio, hiljainen prosessi, joka muuttaa lähes jokaisen arkipäivän eleen analysoitavaksi dataksi. Jokainen korttimaksu, jokainen ottamasi askel, jokainen klikkaus sosiaalisessa mediassa ja jokainen tekemäsi haku on hyödyllistä tietoa yrityksille, alustoille ja myös itsellesi, jos osaat hyödyntää sitä.

Datan datafirmoinnin ymmärtäminen ei ole tekninen yksityiskohta, vaan henkilökohtaisen vallan asia.Tietämällä, mitä tietoja kerätään, miten niitä käsitellään ja mihin tarkoituksiin, voit tehdä tietoisempia päätöksiä yksityisyydestäsi, digitaalisesta identiteetistäsi ja päivittäin käyttämistäsi palveluista. Tässä artikkelissa tutkimme tarkalleen, mitä datafikaatio on, miten se eroaa big datasta ja tekoälystä, annamme esimerkkejä jokapäiväisestä elämästäsi, sen tarjoamia etuja, siihen liittyviä riskejä ja sitä, miten voit hallita tietojasi.

Mitä on datafiointi ja mikä tekee siitä niin erityistä

Yksinkertaisesti sanottuna datafikaatio on prosessi, jossa elämän toimintoja, tapahtumia tai ominaisuuksia muunnetaan digitaaliseksi dataksi, jota järjestelmä voi tallentaa, varastoida ja analysoida.Emme puhu vain skannattujen asiakirjojen tai valokuvien tallentamisesta matkapuhelimeesi (se on enemmänkin kuin digitalisointia), vaan käyttäytymisesi, ihmissuhteidesi, tapojesi ja jopa tunteidesi muuntamisesta mitattavaksi mittariksi.

Olennaista on, että lähes mikä tahansa voidaan muuttaa dataksi.Syntymäaikasi, kuinka monta askelta otat päivässä, kuinka kauan työmatkasi kestää, mihin aikaan yleensä tarkistat Instagramin, minkä sarjan hylkäät kesken tai kuinka paljon kulutat rahaa supermarketissa viikonloppuisin. Kaikki tämä, kun se on kerran kerätty, järjestetään, jäsennetään ja integroidaan muihin tietoihin tiedon ja lopulta hyödyllisen tietämyksen tuottamiseksi.

Nykyinen datan kerääminen on mahdollista antureiden, liitettävyyden ja pilviinfrastruktuuriMatkapuhelimien, kellojen, autojen ja kodinkoneiden anturit keräävät signaaleja fyysisestä ympäristöstä ja toiminnastasi. Nämä signaalit muunnetaan binäärikoodiksi ja kulkevat internetin kautta palvelimille, joissa ne tallennetaan valtaviin tietokantoihin. Sieltä analytiikkatyökalut, big data -algoritmit ja tekoäly poimivat kaavoja, korrelaatioita ja ennusteita.

Tärkeä datafikaation vivahde on, että se ei rajoitu "asioiden" tallentamiseen, vaan pikemminkin jatkuvasti liikkuvien prosessien tallentamiseen.Se ei ainoastaan ​​tallenna, että olet ostanut jotain, vaan myös milloin, missä, kuinka usein, kuinka paljon keskimäärin kulutat, mitä kaltaisesi ihmiset ostavat ja miten käyttäytymisesi muuttuu ajan myötä. Tämä dynaaminen näkymä muuttaa jokapäiväisen elämäsi eräänlaiseksi jatkuvaksi tietovirraksi.

Miten datafikaatio toimii teknisesti laitteillasi

Jokaisen tuotetun tiedon takana on melko selkeä tekninen ketju, vaikka et sitä näkisikään.Yhdistetyt laitteesi noudattavat karkeasti sanottuna sarjaa peräkkäisiä vaiheita, jotka toistuvat tauotta, kun käytät niitä.

Ensin tapahtuu kiinniotto.Matkapuhelimesi, älykellosi, älykaiuttimesi tai älykkääsi autosi sisältää antureita (GPS, kiihtyvyysanturi, gyroskooppi, kamera, mikrofoni, biometriset anturit jne.), jotka pystyvät muuntamaan fyysisiä ärsykkeitä tai digitaalisia toimintoja mitattavissa oleviksi signaaleiksi. Esimerkiksi GPS muuntaa maantieteellisen sijaintisi koordinaateiksi; sykemittari mittaa sykettäsi; sovellukset tallentavat klikkauksia, niihin käytettyä aikaa tai ohittamiasi julkaisuja.

Seuraavaksi on tiedon kääntäminen ja jäsentäminenNämä signaalit muunnetaan binäärikoodiksi ja järjestetään koneellisesti käsiteltäväksi sopiviin muotoihin: taulukoiksi, tietueiksi, tapahtumiksi, lokeiksi… Tässä kohtaa metatiedot tulevat mukaan kuvaan, eli dataa koskevat tiedot: tallennusaika, käytetty laite, sijainti, toiminnon tyyppi jne. Data ja metatiedot muodostavat lopulta merkityksellisen tiedon.

Seuraava vaihe on tallennus etäinfrastruktuureissaSuurin osa tiedosta menee pilvipalvelimille, jotka ovat hajautettuja ympäri maailmaa. Nämä järjestelmät mahdollistavat valtavien tietomäärien tallennuksen, niiden replikoinnin tietojen häviämisen estämiseksi, niiden turvallisuuden ja saatavuuden lähes reaaliaikaista analyysia varten.

Lopuksi suoritetaan analyysi ja aktivointi.. AnalyysityökalutBig data ja tekoälyalgoritmit vertaavat dataasi miljoonien ihmisten dataan ja löytävät niistä kaavoja: mitä yleensä teet, mikä sinua kiinnostaa ja mikä on sinulle samanlaista. Tämä "älykkyys" laukaisee sitten vastauksen: sisältösuosituksen, räätälöidyn mainoksen, tietoturvahälytyksen, ehdotetun vaihtoehtoisen reitin tai ilmoituksen pankkiltasi.

Datafikaatio, big data ja tekoäly: mikä on kunkin rooli?

On yleistä sekoittaa datafikaatio, big data ja tekoäly ikään kuin ne olisivat sama asia, mutta todellisuudessa ne ovat saman ketjun eri osia.Eron ymmärtäminen auttaa sinua näkemään, mistä datasi alkaa ja mitä siitä tulee.

Datafikaatio on lähtökohtaSe on todellisuuden (toimintasi, kaupungin prosessit, taloudellinen toiminta jne.) muuntamista digitaaliseksi dataksi. Se on hetki, jolloin jokin aiemmin lyhytaikaista tai näkymätöntä (kuten mainoksen katseluun käyttämäsi aika) tallentuu.

Big datalla tarkoitetaan niin suurten, vaihtelevien ja nopeasti liikkuvien tietojoukkojen käsittelyä, että ne ylikuormittavat perinteiset järjestelmät.Se selitetään yleensä kuuluisilla ”kolmella V:llä”: volyymi (valtavat datamäärät, kuten miljoonia twiittejä päivässä), monimuotoisuus (eri muodot: teksti, ääni, video, anturitiedot, kuvat jne.) ja nopeus (data, joka syntyy ja on käsiteltävä lähes välittömästi, kuten liikennelukemat tai sääasemien tiedot). Näihin kolmeen V:hen voimme lisätä neljännen avaimen: arvon eli kyvyn saada datasta todellista hyötyä.

Tekoäly astuu kuvaan "aivoina", jotka oppivat tästä massiivisesta datasta.Koneoppimisalgoritmit havaitsevat piileviä kaavoja, ennustavat käyttäytymistä ja tekevät automatisoituja päätöksiä: sarjan suosittelemisesta sen ennakoimiseen, mitkä asiakkaat ovat hylkäämässä palvelun tai mikä ostos on vilpillinen.

Ilman aiempaa datan muokkausta ei big datalla eikä tekoälyllä olisi raaka-ainetta, jonka kanssa työskennellä.Ja ilman big data -infrastruktuuria tekoäly ei voisi tehokkaasti hyödyntää kaikkea nykyään maailmanlaajuisesti tuotettua tietoa. Ne ovat eri tasoja, mutta täysin toisistaan ​​riippuvaisia.

Data, informaatio, tietämys ja arvo: miksi metadata on niin tärkeä

Yksi tärkeimmistä asioista datafikaation ymmärtämisessä on erottaa toisistaan ​​data, informaatio ja tieto.Ero saattaa vaikuttaa akateemiselta, mutta käytännössä se määrittää, mitä sinulle voidaan tehdä koneiden tallentaman tiedon perusteella.

Yksittäinen tieto on erillinen arvo ilman kontekstiaEsimerkiksi ”18.9.1983” tai ”120”. Vasta kun siihen liitetään metatiedot (mitä se tarkoittaa, kenelle se kuuluu, milloin se on tallennettu), siitä tulee tietoa: ”asiakkaan syntymäaika” tai ”leposyke”.

Metadata on kriittinen osa, joka muuntaa irtonaisen datan merkitykselliseksi tiedoksiMitä enemmän metadataa lisätään, sitä yksityiskohtaisempi tieto on ja sitä suurempi on potentiaali hyödyntää hyödynnettävää tietoa. Esimerkiksi supermarket ei ainoastaan ​​tiedä, että henkilö on tehnyt ostoksia lauantaina, vaan se analysoi myös aikavälejä, keskimääräistä lipun hintaa, ostettuja tuotteita, kuukausittaista ostostiheyttä, sitä, onko henkilö tehnyt ostoksia yksin vai yhdessä muiden kanssa, maksutapaa ja niin edelleen.

Tieto syntyy, kun tietoa tulkitaan tietyn tavoitteen mukaisesti.Supermarket-esimerkissä yksi johtopäätös voisi olla: ”Vuosien 1975 ja 1985 välillä syntyneet asiakkaat tekevät yleensä isot ostoksensa viikonloppuisin.” Tämä ajatus mahdollistaa erityisten kampanjoiden suunnittelun, henkilöstön paremman organisoinnin tai varastomuutosten tekemisen.

Tässä kohtaa big datan neljäs V astuu kuvaan: arvoEi ole mitään järkeä tallentaa tonneittain klikkauksia tai mittauksia, jos kukaan ei käytä niitä päätöksentekoon, palveluiden parantamiseen tai minkään ihmisille hyödyllisen asian tarjoamiseen. Datafikaatio on järkevää vain, kun se on integroitu liiketoimintaprosesseihin, julkiseen politiikkaan tai palveluihin, jotka todella hyödyntävät tätä arvoa.

Digitaalinen jalanjälkesi: miten datafioit itseäsi tietämättäsi

Lähes kaikki, mitä teet verkossa, jättää jäljen, joka muokkaa sinua sormenjälkiTämä jalanjälki on kaikkien digitaalisten teknologioiden kanssa vuorovaikutuksessa syntyvien tietojen summa: viestit, ostot, sijainnit, haut, tykkäykset, valokuvat, arvioinnit jne.

Tämän reitin ymmärtäminen antaa sinulle useita selkeitä etujaToisaalta voit hallita paremmin, mitä jaat ja kenen kanssa, hienosäätämällä sosiaalisen median profiiliesi, sovellustesi ja laitteidesi yksityisyysasetuksia. Toisaalta alat nähdä selkeämmin, miksi tietyt mainokset tai suositukset näkyvät sinulle: ne eivät ole satunnaisia, vaan ne perustuvat malleihin, jotka on rakennettu sinun ja kaltaistesi ihmisten käyttäytymisestä.

Lisäksi digitaalisen jalanjälkesi tunteminen auttaa sinua päättämään, mitä luvat ja mitkä eivätKun uusi sovellus pyytää pääsyä taustalla olevaan sijaintiisi, yhteystietoihisi tai mikrofoniisi, voit arvioida, onko pääsy perusteltua sen tarjoaman toiminnon vuoksi vai onko se kohtuuton "maksu". Tämä kriittinen näkökulma on olennainen ekosysteemissä, jossa monet päätökset tehdään algoritmin avulla, jota et näe.

Voit myös oppia hyödyntämään datafikaation positiivisia puolia.Voit esimerkiksi käyttää älykellosi aktiviteettiraportteja unesi parantamiseen, hyödyntää pankkisi kuluyhteenvetoja taloutesi paremman järjestämisen helpottamiseksi tai käyttää sosiaalisen median tilastojasi ammatillisen tai henkilökohtaisen projektin kehittämiseen.

Arkipäivän esimerkkejä datafikaatiosta: älykelloista verkkokauppaan

Datafikaation teoria ymmärretään paljon paremmin, kun sitä sovelletaan jokapäiväiseen elämään.Totuus on, että elät järjestelmien ympäröimänä, jotka keräävät, ristiviittaavat ja hyödyntävät dataa ilman, että sinun tarvitsee tehdä mitään nimenomaisesti.

Yksi selkeimmistä esimerkeistä on se, mitä pidät ranteessasi, jos käytät älykelloa tai aktiivisuusranneketta.Nämä puettavat laitteet seuraavat askeleita, arvioituja kaloreita, liikuntaminuutteja, sykevälivaihtelua, unen laatua ja jopa veren happitasoja. Näiden tietojen perusteella sovellus näyttää trendejä, asettaa tavoitteita ja voi jopa havaita poikkeavuuksia, jotka joissakin tapauksissa ovat auttaneet ennakoimaan terveysongelmia.

Sosiaalinen media on toinen merkittävä datafikaation keskusPelkät tykkäykset, kommentit tai julkaisemasi sisältö eivät ratkaise: myös videon katseluun käyttämäsi aika, aiheet, joista jäät paitsi, mitä sivuutat sekunneissa sekä se, kenen kanssa olet vuorovaikutuksessa eniten ja vähiten. Kaikki tämä muodostaa erittäin yksityiskohtaisen profiilin kiinnostuksen kohteistasi ja sosiaalisesta käyttäytymisestäsi.

Kartta- ja liikkuvuussovellukset ovat täysin riippuvaisia ​​tästä massiivisesta datavirrastaJoka kerta, kun käynnistät GPS:n mennäksesi töihin, puhelimesi lähettää sijainti- ja nopeustiedot palvelimille. Yhdistämällä tuhansien ihmisten tietoja samanaikaisesti järjestelmä voi laskea reaaliaikaista liikennettä, ehdottaa vaihtoehtoisia reittejä tai säätää saapumisaikoja.

Verkkokaupan maailmassa datafikaatio on minkä tahansa datalähtöisen strategian ytimessä.Mittaamme myytyjä tuotteita, tuotesivukohtaisia ​​vierailuja, hylättyjen ostoskorien prosenttiosuutta, liikenteen lähteitä, konversioprosenttia, keskimääräistä tilauksen arvoa ja monia muita muuttujia. Edistyneet analytiikkatyökalutKoska ne on suunniteltu erityisesti verkkokauppaan, ne pystyvät vertailemaan yli kymmentä datalähdettä ja luomaan tuotekohtaisia ​​suorituskykyindeksejä, havaitsemaan potentiaalisimmat lähteet ja jakamaan mainosinvestoinnit vastaavasti.

Tällaiset ratkaisut mahdollistavat tehokkaita asioita, kuten Lisää maksettujen kampanjoiden klikkausten määrää, vähennä mainoskuluja tuotteille, jotka eivät koskaan konvertoi, tai paranna merkittävästi "lisää ostoskoriin" -tapahtumia. Ja muuten, ne tarjoavat näkemyksiä hakukoneoptimoinnin, hakukoneoptimoinnin ja itse luettelostrategian optimointiin.

Älykodit ja laitteet, jotka reagoivat dataasi

Verkkoon kytketty koti on toinen skenaario, jossa datafikaatio muuttaa rutiinitehtävät automatisoiduiksi prosesseiksi.Jokainen "älykäs" laite lisää mittaus- ja reaktiokerroksen, joka perustuu päivittäiseen käyttäytymiseesi liittyviin tietoihin.

Ajattele esimerkiksi älykästä termostaattiaSe oppii, mihin aikaan yleensä saavut kotiin, mikä lämpötila on sinulle mieluisa vuodenajasta riippuen ja kuinka kauan huoneiden lämpeneminen tai viileneminen kestää. Näiden tietojen avulla se säätää lämmitystä tai ilmastointia automaattisesti optimaalisen mukavuuden saavuttamiseksi mahdollisimman pienellä energiankulutuksella.

Älykkäät kaiuttimet analysoivat äänikomentojasi ymmärtää puhetapaasi, rutiinejasi (mitä musiikkia soitat aamulla, mitä uutisia kuuntelet, mitä soittolistoja käytät työssäsi) ja vastata joka kerta nopeammin ja tarkemmin.

Robotti-imurit luovat yksityiskohtaisia ​​karttoja kodistasiNe havaitsevat toistuvia esteitä, optimoivat puhdistusreittejä ja säätävät polkujaan sen perusteella, kuinka likaisia ​​tietyt alueet ovat. Tämä "kotikartoitus" on selkeä esimerkki fyysisen tilasi datafikaatiosta.

Suoratoistoalustat seuraavat tarkasti sisällönkulutustottumuksiasiTämä sisältää tietoja esimerkiksi siitä, milloin keskeytät jakson, minkä tyyppisiä sarjoja keskeytät, kuinka kauan odotat jaksojen välillä ja millä laitteella katsot mitäkin. Näin räätälöidyt suositukset rakennetaan ja mihin sisältöön kannattaa investoida.

Pankkisovellukset puolestaan ​​luokittelevat kulusi automaattisesti (supermarketit, vapaa-ajan aktiviteetit, liikenne, tilaukset jne.) ja havaitsevat kaavoja hälyttääkseen sinua, jos jokin vaikuttaa epätavalliselta. Tämä datan tallennus yhdistetään petostentorjuntajärjestelmiin, jotka pystyvät estämään epäilyttävät tapahtumat muutamassa sekunnissa.

Datafikaation suorat hyödyt jokapäiväiseen elämääsi

Liiketoiminnan lisäksi huomaat itsekin datafikaatiosta saatavia selkeitä hyötyjä, vaikka et niitä niin kutsuisikaan.Ilmeisin on palveluiden ja sisällön äärimmäinen personointi.

Datafikaation ansiosta monet alustat oppivat mieltymyksesi ja säästävät aikaasi.Sinun ei tarvitse käyttää tuntikausia musiikin, sarjojen tai tuotteiden etsimiseen: sovelluksiesi viikoittaiset suositukset on jo räätälöity sen mukaan, mitä yleensä kulutat ja mitä samankaltaiset käyttäjät kuluttavat.

Terveydenhuollon alalla datafikaatio avaa oven paljon ennakoivammalle ennaltaehkäisylleIntegroidut valvontajärjestelmät (puettavista laitteista lääkinnällisiin laitteisiin) voivat antaa varhaisia ​​hälytyksiä, kun ne havaitsevat poikkeavia syke-, uni- tai aktiivisuusmalleja, ennen kuin huomaat ongelman.

Myös taloudellinen turvallisuus hyötyy tästä lähestymistavastaPankit käyttävät datapohjaisia ​​malleja tunnistaakseen epätavallisia ostoksia, pääsyn palveluihin tuntemattomista paikoista tai petosyrityksiin viittaavan käyttäytymisen. Kun jokin vaikuttaa epäillyttävältä, ne estävät tapahtuman tai pyytävät lisävahvistusta.

Julkisella sektorilla hyvin hallittu datafikaatio voi parantaa keskeisiä palveluitaLiikenteenhallinta kaupungeissa, julkisen liikenteen suunnittelu, saasteiden torjunta ja pandemian torjunta riippuvat vahvasti liikkuvuuteen, kulutukseen, terveysongelmiin ja säähän liittyvän datan analysoinnista. Niin kutsutut "älykaupungit" rakennetaan tämän jatkuvan mittaus- ja säätötason varaan.

Yksityisyytesi ja oikeuksiesi riskit ja sivuvaikutukset

Vaikka datafikaatiolla on monia etuja, se tuo mukanaan myös erittäin vakavia riskejä yksityisyydellesi, autonomiallesi ja sosiaaliselle tasa-arvollesi.Kyse ei ole datan demonisoinnista, vaan sen mahdollisten käyttötapojen ja väärinkäytösten varalta valppaana pysymisestä.

Yksi ilmeisimmistä vaaroista on yksityisyyden menetys.Kun käytännössä koko päivittäinen elämäsi tallennetaan jollain tavalla, kasvaa mahdollisuus, että kolmannet osapuolet pääsevät käsiksi arkaluonteisiin tietoihin, jos niitä on. turvallisuus rikkomuksethuonot käytännöt tai läpinäkymättömät liiketoimintamallit.

Jatkuva sijaintisi ja rutiiniesi tarkkailu voi johtaa liialliseen valvontaan.Yritykset ja hallitukset voivat saada selville missä olet, kenen kanssa olet, kuinka paljon aikaa vietät kussakin paikassa tai mitä reittejä yleensä käytät, mikä herättää epämukavia kysymyksiä sosiaalisesta kontrollista ja liikkumisvapaudesta.

Toinen merkittävä riski on informaatiokuplien ja automatisoitujen vinoumien syntyminen.Algoritmit, jotka suosittelevat uutisia tai sisältöä olemassa olevien mieltymystesi perusteella, voivat vangita sinut kaikukammioihin, joissa näet vain osittaisen kuvan todellisuudesta. Lisäksi luottoluokitusmallit, henkilöstön valintaprosessit tai sosiaaliturvan kohdentamisjärjestelmät voivat ylläpitää eriarvoisuutta ja syrjintää, jos niitä koulutetaan puolueellisella datalla.

Myös identiteettivarkaudet ja digitaaliset petokset kukoistavat datafikaation ansiosta.Jos hyökkääjä saa haltuunsa riittävästi tietojasi (henkilötietoja, käyttötapoja, ostotottumuksia), hänen on paljon helpompi tekeytyä sinuna. Tutkimukset osoittavat, että hyökkäykset, joilla pyritään varastamaan kokonaisia ​​käyttäjäprofiileja, ovat lisääntyneet merkittävästi juuri siksi, että ne ovat niin arvokkaita mustalla pörssillä.

Lopuksi on vielä läpinäkymättömyyden ongelmaMonet tärkeät elämääsi koskevat päätökset – mitä mainoksia näet, mitä ehtoja pankki tarjoaa, pitääkö automatisoitu järjestelmä sinua "oikeutettuna" johonkin – tehdään algoritmien toimesta, joiden logiikkaa et voi helposti tarkastaa tai kyseenalaistaa. Tämä vallan epätasapaino järjestelmien suunnittelijoiden ja niiden välillä, joihin ne vaikuttavat, on yksi aikamme tärkeimmistä keskusteluista.

Datafikaatio, yritykset ja kilpailuetu

Liiketoiminnan näkökulmasta datafikaatiosta on tullut strateginen kärkitekijäEi vain teknologiayrityksille, vaan myös pk-yrityksille, paikallisille yrityksille ja kaikenlaisille digitaalisille hankkeille.

Mahdollisuus poimia datasta toimintakelpoista tietoa mahdollistaa tietoisemman päätöksenteon ja vähentää riskiäEsimerkiksi pienyritys, jolla on hyvä kanta-asiakasohjelma, voi oppia tuntemaan asiakkaansa paljon paremmin: käyntitiheyden, keskimääräisen ostosumman, suosikkituotteet ja hintaherkkyyden. Tämä helpottaa asiakkaiden segmentointia, personoitujen kampanjoiden käynnistämistä ja kannattavampien kampanjoiden suunnittelua.

Ravintola-alalla jokin niin yksinkertainen asia kuin QR-koodimaksujen tai omien sovellusten käyttöönotto avaa oven tilausten, niiden ajankohdan, kunkin pöydän keston tai parhaiten toimivien ruokalajien yhdistelmän kirjaamiseen.Näitä tietoja voidaan käyttää ruokalistojen, hintojen, henkilökunnan vuorojen tai jopa tilojen pohjaratkaisun muokkaamiseen.

Verkkokaupassa datafikaatio on vieläkin voimakkaampaa.Edistykselliset analytiikka-alustat vertailevat luettelotietoja, kampanjoiden tehokkuutta, selauskäyttäytymistä, varastotasoja, logistiikkaa ja katteita. Näin ne voivat luokitella tuotteita niiden potentiaalin mukaan, uudelleenkohdistaa mainosbudjetteja ja tunnistaa listaukset, jotka tarvitsevat hakukoneoptimointia tai muutoksia mainosten luoviin materiaaleihin.

Jopa sellaiset sektorit kuin rahoitus, televiestintä ja audiovisuaalinen tuotanto luottavat yhä enemmän tähän lähestymistapaan.Datafikaatio integroidaan infrastruktuurin tai brändin tasolla yhdeksi liiketoiminnan resurssiksi aina todelliseen kulutukseen perustuvien hintojen säätämisestä katselutottumusten perusteella tuotettavien sarjojen valintaan.

Datafikaatio ja sosiaalinen oikeudenmukaisuus: valta, eriarvoisuus ja ”datakolonialismi”

Yksilöllisten ja liiketoimintaan liittyvien näkökohtien lisäksi datafikaatiolla on syvällisiä sosiaalisia ja poliittisia vaikutuksia.Useat tutkimusalueet – kriittisestä poliittisesta taloustieteestä dekolonialistiseen teoriaan – analysoivat, miten elämän massiivinen muuntaminen dataksi muokkaa valtaa.

Yksi voimakkaimmista kritiikeistä puhuu "valvontakapitalismista"Tämän näkemyksen mukaan ihmisen kokemuksesta on tullut raaka-aine käyttäytymisdatan tuottamiseen, jota pakataan, myydään ja käytetään päätöksentekoomme vaikuttamiseen. Kyse ei ole vain tekemisten tarkkailusta, vaan yrityksestä mallintaa, mitä teet seuraavaksi.

Toinen analyysisuunta tulkitsee datafikaation nykyaikaiseksi uuttoliikkeen muodoksiAivan kuten historiallinen kolonialismi otti haltuunsa alueita, luonnonvaroja ja työvoimaa, nyt arvoa saadaan yhteiskunnallisista resursseista: suhteista, tavoista, kulttuurista ja yhteisön tiedosta, jotka kaikki suodatetaan globaalien alustojen ja palveluiden kautta, jotka keskittävät kyseisen tiedon omistajuuden.

Tämä ”datakolonialismiin” perustuva lähestymistapa keskittyy siihen, kuka hyötyy ja kuka maksaa hinnan.Yleisesti ottaen suuret teknologia-alustat ja tietyt valtiot keräävät suurimman osan tuotetusta arvosta, kun taas käyttäjät ja yhteisöt menettävät hallinnan omasta tiedostaan ​​ja altistuvat automatisoiduille päätöksille, joista he eivät voi neuvotella.

Myös oikeudellinen ulottuvuus on merkittävä.Säädökset, kuten eurooppalainen yleinen tietosuoja-asetus, pyrkivät palauttamaan yksilöille jonkin verran määräysvaltaa tunnustamalla henkilötietojen suojan perusoikeudeksi. Näiden säännösten varsinaista soveltamisalaa kuitenkin rajoittavat liiketoimintamallit ja tekniset arkkitehtuurit, jotka on suunniteltu juuri maksimoimaan tiedon louhinta ja kierto.

Kuinka säilyttää henkilötietojesi hallinta

Vaikka datafikaatiosta on lähes mahdotonta "päästä kokonaan irti", voit saada takaisin huomattavan hallinnan datastasi.Ei ole tarvetta tulla vainoharhaiseksi, mutta on välttämätöntä omaksua strategisempi asenne.

Aloita tarkistamalla sovellustesi käyttöoikeudetTarkista, millä sovelluksilla on pääsy taustalla olevaan sijaintiisi, yhteystietoihisi, mikrofoniisi tai kameraasi. Mieti, tarvitsevatko ne todella näitä oikeuksia toimiakseen vai onko se liikaa. Poista käytöstä kaikki, joille ei ole selkeää perustetta.

Kun hyväksyt evästeitä tai tietosuojakäytäntöjä, vältä aina autopilotilla toimimista.Käytä muutama sekunti määrittääksesi sallitut evästetyypit (välttämättömät, analytiikka-, markkinointi- jne.) ja rajoita mahdollisuuksien mukaan niitä, joita käytetään vain edistyneeseen mainonnan seurantaan.

Tarkista laitteillasi diagnostiikka- ja käyttötietojen keräysvaihtoehdot.Monet käyttöjärjestelmät sallivat tiedonkeruun oletusarvoisesti "tuotteen parantamiseksi". Voit vähentää tätä keräämistä, jos siitä ei ole selkeää hyötyä.

Lopuksi, kehitä kriittinen asenne saamiasi suosituksia kohtaan.Jos kulutat vain algoritmien ehdottamia uutisia, sisältöä tai tuotteita, maailmankuvasi kaventuu. Automaattisten ehdotusten yhdistäminen tietoisiin valintoihin – erilaisten lähteiden etsimiseen, tiedon vertailuun, mukavuusalueesi ulkopuolelle menemiseen – on yksinkertainen tapa saada toimijuutesi takaisin.

Datasi datafiointi on ilmiö, joka ulottuu teknologian, talouden ja politiikan alueelle, mutta vaikuttaa myös jokapäiväiseen elämääsi niin yksinkertaisesti kuin kortilla maksamisessa tai matkapuhelimen tarkistamisessa ennen nukkumaanmenoa.Ymmärtämällä, miten tätä dataa kerätään, käsitellään ja käytetään, voit hyödyntää sen etuja – personointia, tehokkuutta, turvallisuutta ja uusia palveluita – unohtamatta riskejä – yksityisyyden menetystä, valvontaa, ennakkoluuloja ja eriarvoisuutta – ja se antaa sinulle tilaa tehdä tietoisempia päätöksiä siitä, mistä luovut, kenelle ja mistä vastineeksi.