在現在這個變幻莫測的世界里，大家越來越喜歡給一個事物加個后綴—“什么什么化”。比如之前的“游戲化”，以及最近流行起來的“數據化”。數據化其實是將一個通常的商業流程轉變成以數據為驅動指標的過程。整個過程大概包括了數據的收集、數據的歸集與存儲、數據的分析與重新建立關系--并最終發現新的商業機會。數據化相對來說是一個較新的現象，代表了數字與現實的交互。
數據化這個詞如果運用到我們工作生活中能代表很多含義，而且它們應該比我們想象的還要深刻。所以，理解如何將商業過程“數據化”是非常重要的。同時，它也能讓你更好的為即將到來的“數據驅動型社會”做好充足的準備。
數據化與物聯網
最明顯的關于數據化的例子就是代表了自我量化以及可穿戴趨勢的AppleWatch。用戶可以通過AppleWatch生成關于用戶自身的大量數據并加以分析，也可以同其它的數據相關聯從而啟發出更多與個人生活息息相關的見解。
對于公司組織來說，數據化過程是從收集數據開始的--從各方數據源獲取的大量數據。物聯網將許多產品及裝備聯系在一起，為搜集各種數據提供了可能性。我們可以想象下平時人們怎樣在辦公室間流動(人力分析)，司機是怎么開車的(交通分析)，或者不同的產品的使用情況是什么樣子的(產品行為分析)。
根據最近的Ericsson的數據化報告，一共有四個方面的數據化實例：
1. 個人數據化：包括客戶是怎樣通過智能手機上的應用程序產生個人信息數據，個人風險指數的評定以及個人信用評級等等;
2. 商業流程的數據化意味著精簡和提升現有的商務流程：這個可以用來重新配置現有的供應鏈系統或者是金融業務流程。比如說，小額支付的迅猛增長能夠提供更多購買習慣的信息，從而對金融行業產生極大的影響。
3. 城市的數據化：智能城市是一個代表—城市里布滿了各種智能傳感器用來收集數據，從而提升城市的整體管理流程效率，比如垃圾回收、公交系統等。
4. 私人生活的數據化能夠向我們展示人們平時是怎么生活的。例如，他們什么時候會打開熱水器，多久洗一次衣服，喝多少咖啡等。所有這些都是從一點一滴的數據中收集出來的。
數據化五步法
綜上所述，怎樣做數據化呢?下面我們提供的五個步驟讓你加速處理你的業務數據化流程：
1. 讓你的辦公場所、產品以及你的整個組織變得智能化。這意味著你能通過傳感器和物聯網來收集數據。記住一定要連續并且廣泛地收集數據，不管是從辦公室也好還是人或者設備也好。這些數據可以為后面打下很好的鋪墊。
2. 取樣數據放回原環境測試以確保數據質量。因為數據的質量和準確度是數據化中極其重要的一環。
3. 消除你系統中的數據孤島。數據往往以“數據豎井”的方式分散地存放在不同的部門和個人手中。當把數據集中起來以后，比如以數據池的方式，就會將不同的數據之間建立聯系，消除數據中互相孤立的情況。
4. 重新審視你的組織和業務。組織的數據化為你展開了一系列新的可能，所以你應該跳出原有的束縛，在新的架構下重新找尋新的機會。
5. 以“概念驗證”為開端更好地理解大數據給你的公司組織帶來的許多可能性。開始數據化過程是一點一滴來的，沒辦法一蹴而就。
當你正式開始做數據化的時候你就會發現，它遠不只是一個技術的挑戰那么容易。數據化過程涉及到整個組織的每個方面，包括商業流程，戰略流程，數據監管，公司文化等。所有這些方面在做數據化時都應該被考慮到，而這并不是一個簡單的任務。
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