Datainsamling och dataförsäljningsteknik

Datainsamling och dataförsäljningsteknik

Innehållsförteckning:

1. Introduktion till datainsamling och datavisningsteknik

2. Vad är stora data och hur påverkar det vår personliga information?

   • Definition av stora data
   • Påverkan på personlig information
   • Företagens syn på data

3. Datainsamlingsteknik för stora data

   • Direkt begäran om data från användare
   • Indirekt spårning av användarbeteende
   • Datakällor från tredje part

4. Vilken typ av data samlas in?

   • Strukturerad data
   • Icke-strukturerad data
   • Semi-strukturerad data

5. Varför samlar företag in data?

   • Användarbeteendeanalys för marknadsföring
   • Framtidsprognoser med hjälp av prediktiv analys

6. Hur samlar företag in data?

   • Direkt datainsamling från webbplatser
   • Användning av lojalitetskort och spel
   • Sourcing av data från sociala medier och databaser

7. Datahandel och dataförmedlare

   • Datahandelsmarknader
   • Dataförmedlares roll och teknik

8. Framtiden för datainsamling

   • Effekt av integritetslagstiftning
   • Framväxten av nya teknologier

9. Fördelar och nackdelar med datainsamling och datahandel

   • Pros
   • Cons

10. Slutsats

Introduktion till datainsamling och datahandelsteknik

I dagens webinar hos Tee Time med Demarcus kommer vi att prata om datainsamling och datahandelsteknik. Vi kommer att ge en översikt över stora data och diskutera hur det påverkar vår personliga information. Vi kommer också att titta på varför och hur företag samlar in stora datamängder. Om du någonsin har undrat varför företag som Amazon, Google och Facebook anser att data är mer värdefullt än olja, kommer du att hitta svaret här.

Vad är stora data och hur påverkar det vår personliga information?

Definition av stora data

Stora data beskriver stora datamängder eller datamängder som är så enorma och komplexa att de fortsätter att växa exponentiellt över tiden. Dessa datamängder är omöjliga att hantera med traditionell programvara. De kan innehålla offentligt tillgänglig eller privat tillåten information om mänskligt beteende och interaktioner online. När datan bearbetas kan den generera statistik som identifierar mönster och trender bland dessa aktiviteter.

Påverkan på personlig information

Allmänt tillgängliga personuppgifter avser information om en person som avslöjas för allmänheten. Men detta är inte alltid fallet, och integriteten förblir ett öppet ämne, eftersom många företag regelbundet samlar in information utan samtycke. Detta har lett till lagar som skyddar personlig data, till exempel EU:s allmänna dataskyddsförordning (GDPR). Enligt GDPR är personlig information allmänt tillgänglig om den finns i officiella dokument av allmänt intresse eller är relaterad till offentliga tjänstemän, eller om den innehåller källan till personlig data med tillstånd för offentliggörande.

Företagens syn på data

Företag samlar in data av två huvudsakliga skäl. För det första samlar de in data för att analysera användarbeteende och få djupare insikt i hur konsumenter interagerar med deras varumärken, marknadsföringsprodukter och tjänster. Syftet är att använda stora datamängder för att övertyga konsumenter att interagera med företaget istället för dess konkurrenter. För det andra använder företag data för att skapa framtida prognoser, så att de kan upptäcka risker, trender och nya marknadsmöjligheter. Detta kallas prediktiv analys och förlitar sig på statistiska tekniker som prediktiv modellering och maskininlärning.

Datainsamlingsteknik för stora data

Företag kan samla in data på olika sätt och från olika källor. Vissa metoder för datainsamling är tekniska, till exempel webbkakor. Andra är mer indirekta, som spårning av användarbeteende med hjälp av verktyg som Google Analytics. Det finns tre huvudsakliga sätt för företag att samla in data: genom att direkt be om data från användare, genom att indirekt spåra användarbeteende och genom att hämta data från tredje part.

Den mest uppenbara metoden för datainsamling är genom interaktion med företagets webbplatser. Här kan företag vanligtvis använda alla tre strategier vi tidigare nämnt. Till exempel kan företag använda låst innehåll för att samla in e-postadresser med användarens tillstånd, eller använda tredjepartsprogramvara för att skapa värmekartor som spårar musrörelser på en webbsida. Andra metoder för datainsamling inkluderar lojalitetskort inom detaljhandel och e-handel, webbläsarspel och spel, satellitbilder och arbetsgivardatabaser inom HR och rekrytering. Dessutom samlar företag data från populära e-posttjänster och sociala medieplattformar.

Data säljs och köps rutinmässigt av företag och förmedlas av dataförmedlare. Dataförmedlarna är de som underlättar dessa affärer och inkluderar person-sökning (t.ex. Spokeo, ZoomInfo, White Pages och PeopleSmart), kreditrapportering (t.ex. Equifax, Experian och TransUnion), annonsförmedling och marknadsföring (t.ex. Axiom, Oracle, Innovus och KBM), och politisk consultancy (t.ex. Cambridge Analytica). Dataförmedlarna använder avancerad teknik för att förvärva, lagra, komma åt och bearbeta stora datamängder. De använder bland annat stora privata moln för att lagra datamängder och kombinerar AI och maskininlärning för att bearbeta datan och utvinna värde och mening för sina kunder.

Vad är framtiden för datainsamling? Stora data är här för att stanna och företag kommer att fortsätta samla in data och använda det för att förstå konsumenter och göra förutsägelser om framtida marknader. Det är ännu oklart hur nya integritetslagar kommer att påverka stora data eller vilka nya teknologier som kommer att dyka upp för att förenkla dataprocesse. Det bästa vi kan göra är att hålla oss informerade om dessa utvecklingar. Om du vill lära dig mer om innovativa och framtida tekniker, följ gärna Demarcus Technologies och fortsätt läsa om det på vår blogg. Tack för att ni tittade och vi hoppas att se er igen på vårt nästa webinar hos Tee Time med Demarcus.