Netflix|数据化如何创造新价值？ Netflix

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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。
【Netflix|数据化如何创造新价值？】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！