数据化，即将现实的各个方面转化为数据，是一种涉及我们所有人的横向现象。 我们生活在一个数据无处不在的世界。 我们的每一次在线互动都会产生大量数据，这些数据被收集、分析和货币化。
第二 Statista2021 年，约有 4,9 亿人是活跃的互联网用户。 真的很难想象这种现象的严重程度及其对日常生活的影响。 然而，这些数据不仅仅涉及网络世界。 即使我们在超市购物、用卡支付或使用徽章进入办公室时，我们也会生成可以记录和分析的信息。 数据无处不在。
数字医疗走在最前沿
数据化最明显的领域可能是医疗保健领域。可穿戴设备、远程医疗和人工智能的采用正在彻底改变医生和医疗机构的运作方式，正如 “福布斯” 在这篇文章中。
智能手表和健身追踪器等可穿戴设备会产生大量生物特征参数数据，这些数据也可以远程监控。基于人工智能的虚拟助手既可以为患者提供信息，也可以支持临床决策。他们甚至会更是如此。
访问患者数据可以更好地集成各种医疗保健服务，从而提高系统的整体效率，如 这篇麦肯锡文章。通过获取信息和远程医疗，患者可以独立管理自己的健康。
数据可以实现预测性和个性化的护理方法。使用机器学习算法，可以预测病理或药物不良反应的发生。精准医学利用每个患者的遗传信息进行定制治疗。
不仅仅是医学：数据化和预测营销
营销也从数据化中受益匪浅。 通过技巧 预测分析，公司可以预测客户何时准备购买，并相应地定制促销活动。
借助有关用户行为和偏好的数据，公司可以提供针对个人客户量身定制的内容和产品，从而提高销售额和忠诚度。 例如，通过分析购买历史记录和访问的页面，算法可以确定用户何时需要某种产品（例如一双新跑鞋），并通过有针对性的广告向他提供该产品。
这些数据使您可以将受众分为几类，以定位特定的消息。 通过测试，可以确定哪些内容、格式和渠道最适合特定细分市场，从而优化营销活动。
得益于数据分析， 营销更具战略性 并且较少基于直觉。您可以衡量每个营销活动的回报并优化投资。公司可以 360 度全方位了解客户，并为他们提供线上和线下的个性化体验。
数据化与智慧城市
数据化在智慧城市的发展中也发挥着关键作用。传感器和物联网设备（例如摄像头、智能电表和 GPS 跟踪器）实时收集有关交通、空气质量、能源消耗、噪音和许多其他参数的大量数据。
实时分析这些数据使我们能够优化城市基础设施的管理并提高公民的生活质量。例如，交通数据现在使我们能够同步交通信号灯并减少交通拥堵，尤其是在高峰时段。 明天他们将使它们成为单一“循环系统”的一部分。有关空气污染的信息可用于规划交通停止或电动汽车激励等措施。
这些数据还可以监控水电网络的健康状况，快速识别泄漏或故障，并通过预测算法有效协调维护干预措施。
智慧城市中的数据支持服务包括实时公共交通、停车和服务数字支付、交互式地图、犯罪预防系统 基于预测分析 等等。得益于数据的智能，未来的城市将是互联的、可持续的和对公民友好的。
数据化：就业机会和面临的风险
随着数据呈指数级增长，对能够管理和分析数据的专业人员的需求也随之增加。 数据分析师、数据工程师、数据科学家和网络安全专家等各种人才的需求将越来越大。 公司正在寻找具有技术技能、创造力和识别业务有用趋势的能力的人才。
更不用说，尽管有好处，但管理如此大量的数据在隐私和安全方面提出了重大挑战，组织必须以道德和负责任的态度面对这些挑战。 任何数据泄露都有可能损害用户的信任。 我们需要一个明确的监管框架来保护公民的数字权利。
走向未来
数据时代已经来临。我们有责任理解这场无声的革命，并利用其潜力来改善我们的社会，同时也不要忽视它所带来的风险。有一点是肯定的：未来将由数据主导。
我们是否能够有意识地管理如此大量的信息，以造福所有人？
