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【摘要】:劳斯莱斯通过引擎感测器,将马达转速、温度等数据从实体引擎上脱离;通过历史数据、其他引擎的比较分析,可以预测引擎的剩余寿命;结合天气、油料、飞航资讯,可以提供飞机最佳运行路径以及油料预测等新服务与新价值。那么,不论医疗、制造、农业等各个领域,都可以从数据化的价值创造步骤来思考各种可能的创新!

  由于智能手机、物联网技术的发展,新的价值将从数据化中创造。那么,数据化的意义为何? 又与数字化有什么不同? 数据化又如何创造新的价值?



  数据化源起


  大家都在讨论大数据、人工智能对企业带来的转型压力,如果还是从旧的思维思考顶多只是提升效率,依旧无法转型。数据化(datafication)这个名词,可以让大家可以更深度理解数据驱动如何带来企业数字化转型。


  数字化(digitization)就是把既有的纸本资讯或是人们的作业流程想法,转换成数字化格式,进行传输、重新使用与修改。


  1960年,随着计算机软硬件技术的进步,企业开始发展薪酬、财务、人力资源等数字化系统。2000年,智能手机、物联网技术的发展与应用,开始了数据化(datafication)的契机。数据化就是利用数字化科技让数据、资讯脱离实体物件本身。例如:通过感测器侦测桥梁的结构、停车场的空位数,或者利用3d技术去扫描物件等等。这意味着数字化(digitization)是一种将资讯附着在电脑系统上,而数据化却是从实体中抽离数据,两种思维模式并不相同。



  数据化的价值创造


  事实上,数据化正是大数据中最重要的创新概念之一。2013年,lycett教授以创新服务价值的角度,阐明数据化的三个价值创造步骤:

  (1)去物质化(dematerialised):脱离既有的实体或资源以及所属的情境;

  (2)流动性(liquification):让数据可以容易修改、移动或进行不同方式的结合;

  (3)稠密性(density):组合各种资源、重新赋予特定情境,产生新的价值。


  以netflix举例就可以容易地明白:


  去物质化:netflix将原本传统与dvd实体租片连接的内容数据,通过线上影片租赁的方式将数据脱离,因此不会受到dvd实体拷贝及实体通路配送的限制。线上影片的观赏方式也打破过去观众收视电视频道,特定时间播映的情境设定(如:周一周五晚上的肥皂剧)。


  流动性:通过线上影片的拨放,netflix可以很容易地将观众的浏览行为的数据进行记录。还可以通过数据推荐喜好度高的影片。


  稠密性:分析大量影片数据,诸如:观众喜欢的导演、电影类型、男主角、桥段等,netflix可以从各种数据分析,发展新的影片,创造新的价值。


  netflix将原本受限于实体dvd租片、特定实体通路传送或者电视特定时段拨放的内容数据化,并能够结合观众各种浏览行为数据,进行新的服务创新与价值创造。



  小结


  通过数据化这三个价值创造步骤,是不是更容易理解数据化是如何创造新价值的? 例如:劳斯莱斯通过引擎感测器,将马达转速、温度等数据从实体引擎上脱离;通过历史数据、其他引擎的比较分析,可以预测引擎的剩余寿命;结合天气、油料、飞航资讯,可以提供飞机最佳运行路径以及油料预测等新服务与新价值。那么,不论医疗、制造、农业等各个领域,都可以从数据化的价值创造步骤来思考各种可能的创新!

 

 

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