הנחשף הנראה מהיישומים שלנו מסווה כלכלה תת -קרקעית פורחת, זו שלנתונים אישיים:השמן החדש של המאה ה -21ו NSOFT, חברה המתמחה בפיתוח תוכנה ופתרונות לתעשיית ההימורים והמשחקים, ביצעה זה עתה את הסקר הקטן שלה כדי לגלות אילו אפליקציות/חברות הזרימו את המרב מהשמן הדיגיטלי הזה.
הטבלה שלהלן מראה במדויק כיצד כל שחקן אוסף נתונים אלה, ומעל הכללאילו מטרות הם משמשיםו
החלק העליון של הציור לא מאוד מפתיע. © NSOFT
מחיר החינם: הנתונים האישיים שלך
Le Duo Facebook/Messenger et Instagram/Threadsשלטון מבלי לשתף את הפנורמה הדיגיטלית הזועם נתונים סטטיסטיים מורכבים: 68.6 % מהנתונים המשותפים עם צדדים שלישיים, 85.7 % המשמשים לניתוח התנהגותי, ו- 91.4 % המוקדשים להתאמה אישית של הפונקציונליות.
סימטריה מושלמת שמעידה על ההתנהגות האגרסיבית המקצתית שלקבוצת מטאבתחום זה: אסטרטגיה אחידה שלמקסום ניצול הנתוניםו זה די הגיוני כשאתה מכיר את החברה: המודל הכלכלי שלה מבוסס על איסוף וניתוח של נתונים אלה, לעתים קרובות מעבר למה שצריך בהחלט כדי לספק את שירותיה.
לינקדאין משלים את הטריפטיך הזהבגישה מתונה יותר, אך עדיין אינטנסיבית: 37.1 % שיתוף חיצוני, 68.6 % לניתוח ו -74.3 % להתאמה אישית.
מופעי אמזוןשל אסטרטגיה לא טיפוסית למדי בהשוואה לאחריםו עם שיתוף חיצוני של 5.7 %, הענק מעדיף במפורש בעל ניצול של נתוניו. פעולתה מבוססת על שני עמודים: 54.3 % ממנות הנתונים מזינים את מערכות הניתוח שלה, ואילו 68.6 % משמשים להתאמה אישית של חווית המשתמש.
יוטיוב מאומץעמדה שניתן לתאר אותהחֲצִיוֹן: 31.4 % שיתוף חיצוני, 45.7 % ניתוח התנהגותי ו 65.7 % התאמה אישית פונקציונלית.
עבור x האוסף מבוסס עלשלושה צירים עיקריים: 8.6 % שיתוף חיצוני, 42.9 % ניתוח התנהגותי, ו -51.4 % התאמה אישית, כאשר 25.7 % שמורים למטרות נוספות (זה עשוי לכלול שיפורים במוצרים ושירותים, 'אלגוריתם המלצות או פיתוח תכונות חדשות).
Uber אוכלים מעדיף יעילות תפעולית: 31.4 % שיתוף, 45.7 % ניתוח ואופטימיזציה פונקציונלית של 60 %, ללא אוסף נספח מוצהר.
PayPal, בהכרחרגיש יותר לבעיות בטיחות, מגביל את השיתוף ל 8.6 %, מקדיש 25.7 % לניתוח ו -54.3 % לפונקציונליות, תוך שמירה על 65.7 % לשימושים ספציפיים, ככל הנראה קשורים לאבטחת עסקאות.
ב- Google, הסטטיסטיקה חושפתאוריינטציה חזקה לשירות, עם 22.9 % המוקדשים לשיתוף, 48.6 % לניתוח ו 62.9 % להתאמה אישית.
מצידו, וידאו של אמזון פריים, שמסיים את העשירייה הראשונה הזו,לאמץ גישה מדודה יותר: 8.6 % לשיתוף, 42.9 % לניתוח ו -45.7 % להתאמה אישית.
נוכל להסיק אפוא כי שלושה דגמים מובחנים יוצאים מהטבלה הזו. הראשון,אוסף אינטנסיבי של רשתות חברתיות(מטה, לינקדאין) העדיף ניצול רב ממדי. השנייה, המאופיינת בגישה קניינית המגולמת על ידי אמזון ויוטיוב, מגבילה את השיתוף החיצוני, אךמקסום השימוש הפנימיו לבסוף, האחרון: אוסף מתון של שירותים מיוחדים (PayPal, Google)מרוכזת באופטימיזציה פונקציונליתו אם הספק נמשך, זה כבר לא קיים: היישומים הפופולריים ביותר sיש בדיוק כאלה שאוספים בעיקר את הנתונים שלנוו
- היישומים הפופולריים ביותר מנצלים באופן מאסיבי את הנתונים שלנו, כאשר מטא בחשבון, שיתוף וניתוח של המידע ממשתמשים גדולים.
- שלוש אסטרטגיות בולטות: אוסף אינטנסיבי של רשתות חברתיות, הבעלים של נתונים לפי פלטפורמות מסוימות, וגישה ממוקדת יותר לשירותים מיוחדים.
- לא משנה מה הגישה שלהן, חברות אלה מבוססות על הנתונים שלנו כמנוף כלכלי מרכזי, ומאשרות שלשירותים בחינם יש מחיר נסתר.
