數據化如何創造新價值？

　　由于智能手機、物聯網技術的發展，新的價值將從數據化中創造。那么，數據化的意義為何? 又與數字化有什么不同? 數據化又如何創造新的價值?

　　數據化源起

　　大家都在討論大數據、人工智能對企業帶來的轉型壓力，如果還是從舊的思維思考頂多只是提升效率，依舊無法轉型。數據化（Datafication）這個名詞，可以讓大家可以更深度理解數據驅動如何帶來企業數字化轉型。

　　數字化（digitization）就是把既有的紙本資訊或是人們的作業流程想法，轉換成數字化格式，進行傳輸、重新使用與修改。

　　1960年，隨著計算機軟硬件技術的進步，企業開始發展薪酬、財務、人力資源等數字化系統。2000年，智能手機、物聯網技術的發展與應用，開始了數據化（Datafication）的契機。數據化就是利用數字化科技讓數據、資訊脫離實體物件本身。例如：通過感測器偵測橋梁的結構、停車場的空位數，或者利用3D技術去掃描物件等等。這意味著數字化（digitization）是一種將資訊附著在電腦系統上，而數據化卻是從實體中抽離數據，兩種思維模式并不相同。

　　數據化的價值創造

　　事實上，數據化正是大數據中最重要的創新概念之一。2013年，Lycett教授以創新服務價值的角度，闡明數據化的三個價值創造步驟：

　　（1）去物質化（dematerialised）：脫離既有的實體或資源以及所屬的情境；

　　（2）流動性（liquification）：讓數據可以容易修改、移動或進行不同方式的結合；

　?。?）稠密性（density）：組合各種資源、重新賦予特定情境，產生新的價值。

　　以Netflix舉例就可以容易地明白：

　　去物質化：Netflix將原本傳統與DVD實體租片連接的內容數據，通過線上影片租賃的方式將數據脫離，因此不會受到DVD實體拷貝及實體通路配送的限制。線上影片的觀賞方式也打破過去觀眾收視電視頻道，特定時間播映的情境設定（如：周一周五晚上的肥皂?。?

　　流動性：通過線上影片的撥放，Netflix可以很容易地將觀眾的瀏覽行為的數據進行記錄。還可以通過數據推薦喜好度高的影片。

　　稠密性：分析大量影片數據，諸如：觀眾喜歡的導演、電影類型、男主角、橋段等，Netflix可以從各種數據分析，發展新的影片，創造新的價值。

　　Netflix將原本受限于實體DVD租片、特定實體通路傳送或者電視特定時段撥放的內容數據化，并能夠結合觀眾各種瀏覽行為數據，進行新的服務創新與價值創造。

　　小結：

　　通過數據化這三個價值創造步驟，是不是更容易理解數據化是如何創造新價值的? 例如：勞斯萊斯通過引擎感測器，將馬達轉速、溫度等數據從實體引擎上脫離；通過歷史數據、其他引擎的比較分析，可以預測引擎的剩余壽命；結合天氣、油料、飛航資訊，可以提供飛機最佳運行路徑以及油料預測等新服務與新價值。那么，不論醫療、制造、農業等各個領域，都可以從數據化的價值創造步驟來思考各種可能的創新！