Hoewel het gebruik ervan zich in het grijze gebied bevindt, kunnen telemetriegegevens u voorzien van de meest nauwkeurige informatie die u kunt krijgen van een actief besturingssysteem. In feite is dit beheer van gegevensverzameling, waar de meeste algoritmisch gebaseerde sociale media-applicaties al heel lang gebruik van maken, misschien niet zo kwaadaardig als we denken.

In de wereld van vandaag heeft de integratie van AI- en ML-algoritmen een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we leven en werken. Automatisering, ooit beschouwd als een futuristisch concept, is nu een onmisbaar onderdeel van ons dagelijks leven. Van intelligente persoonlijke assistenten zoals Siri en Alexa tot zelfrijdende auto's en slimme huizen: automatisering heeft ons leven eenvoudiger en handiger gemaakt dan ooit tevoren.

Deze verschuiving naar automatisering werd mogelijk gemaakt door de erkenning dat gegevens buiten het binaire systeem van enen en nullen kunnen bestaan. Door data in zijn verschillende vormen te analyseren en te begrijpen, zijn we in staat geweest technologieën te creëren die tegemoetkomen aan onze behoeften en de mensheid ertoe aanzetten nieuwe vragen te stellen.

Het proces van het verzamelen en analyseren van gegevens hoeft echter niet handmatig te zijn. Telemetriegegevens bieden ons een manier om automatisch gegevens te verzamelen en te analyseren, waardoor we inzicht krijgen in hoe we onze producten en diensten kunnen verbeteren. Laten we eens nader bekijken wat telemetriegegevens ons in dit opzicht kunnen bieden.

Wat zijn telemetriegegevens?

Telemetriegegevens verwijzen naar de informatie die wordt verzameld door softwareapplicaties of systemen tijdens hun werking, waaronder gebruikspatronen, prestatiestatistieken en andere gegevens met betrekking tot gebruikersgedrag en systeemgezondheid. Deze gegevens worden doorgaans voor analyse naar een externe server verzonden en kunnen worden gebruikt om de kwaliteit en functionaliteit van de software of het systeem te verbeteren, en om inzicht te geven in het gedrag en de voorkeuren van gebruikers.

Telemetriegegevens kunnen een breed scala aan informatie omvatten, zoals:

• Gegevens over gebruikersbetrokkenheid, zoals gebruikte functies, tijd besteed aan taken en navigatiepaden
• Prestatiestatistieken zoals responstijden, foutpercentages en resourcegebruik
• Systeemlogboeken zoals crashes, fouten en hardwareproblemen
• Demografische gegevens van gebruikers, zoals leeftijd, geslacht, locatie en taalvoorkeur
• Apparaatinformatie, waaronder besturingssysteem, browsertype, schermresolutie en apparaattype
• Netwerkinformatie zoals IP-adres, internetprovider en bandbreedte
• Gebruikspatronen van applicaties, inclusief gebruiksfrequentie, tijdstip en gebruiksduur
• Feedback van klanten, zoals feedbackenquêtes en ondersteuningsverzoeken
• Analytics-gegevens van tools zoals Google Analytics

Het belangrijkste doel van het verzamelen van telemetriegegevens is het verkrijgen van inzicht in de manier waarop gebruikers omgaan met de applicatie, het identificeren van verbeterpunten en het optimaliseren van de gebruikerservaring. Door telemetriegegevens te analyseren kunnen ontwikkelaars trends in gebruikersgedrag identificeren, problemen en bugs opsporen en nauwkeurige beslissingen nemen over toekomstige productontwikkeling.

De onderstaande voorbeelden illustreren de uiteenlopende aard van telemetriegegevens en de toepassingen ervan in verschillende sectoren. Door telemetriegegevens te verzamelen, te analyseren en hierop actie te ondernemen, kunnen organisaties waardevolle inzichten verwerven die nauwkeurige besluitvorming stimuleren, de bedrijfsvoering verbeteren en de klantervaring verbeteren.

Sensorgegevens

Sensorgegevens hebben betrekking op de informatie die wordt verzameld door sensoren die zijn geïnstalleerd in industriële apparatuur, voertuigen of gebouwen. Deze gegevens kunnen temperatuur, vochtigheid, druk, beweging en andere omgevingsfactoren omvatten. Door deze gegevens te verzamelen en te analyseren, kunnen bedrijven inzicht krijgen in de bedrijfsomstandigheden, prestaties en onderhoudsbehoeften.

Sensorgegevens van een productiemachine kunnen bijvoorbeeld aangeven wanneer deze op een optimaal niveau draait, wanneer er onderhoud nodig is of er problemen zijn met het productieproces.

Machineloggegevens

Machineloggegevens zijn de gegevens die worden verzameld door machinelogboeken van industriële apparatuur, zoals productiemachines, HVAC-systemen of landbouwapparatuur. Deze gegevens kunnen inzicht verschaffen in de status van apparatuur, gebruikspatronen en uitvalpercentages.

Machineloggegevens van een productiemachine kunnen bijvoorbeeld aantonen hoe vaak deze wordt gebruikt, welke onderdelen het meest worden gebruikt en of er problemen zijn met de machine die moeten worden aangepakt.

Voertuigtelemetriegegevens

Voertuigtelemetriegegevens hebben betrekking op de gegevens verzameld door GPS-, snelheids-, brandstofverbruik-, bandenspanning- en motorprestatiesensoren in voertuigen. Deze gegevens kunnen wagenparkbeheerders helpen routes te optimaliseren, het gedrag van chauffeurs te beheren en voertuigen te onderhouden.

Voertuigtelemetriegegevens kunnen bijvoorbeeld aantonen welke bestuurders te snel rijden, te hard remmen of inefficiënte routes nemen, waardoor wagenparkbeheerders deze problemen kunnen aanpakken en de algehele efficiëntie van het wagenpark kunnen verbeteren.

Gegevens over gebruikersgedrag

Gegevens over gebruikersgedrag hebben betrekking op de gegevens die zijn verzameld over surfgedrag, app-gebruikspatronen en statistieken over gebruikersbetrokkenheid. Deze gegevens kunnen inzicht bieden in de voorkeuren, interesses en pijnpunten van klanten, waardoor bedrijven hun producten en diensten kunnen verbeteren.

Technologie kan uw behoeften beter begrijpen dan u

Gegevens over gebruikersgedrag van een e-commercewebsite kunnen bijvoorbeeld laten zien welke producten het populairst zijn, welke pagina's het vaakst worden bezocht en waar gebruikers afhaken, waardoor het bedrijf de gebruikerservaring kan verbeteren.

Gegevens energieverbruik

Gegevens over energieverbruik hebben betrekking op de gegevens die zijn verzameld over energieverbruikspatronen van slimme meters, gebouwbeheersystemen of industriële faciliteiten. Deze gegevens kunnen helpen bij het identificeren van gebieden voor verbeteringen in de energie-efficiëntie, het optimaliseren van het energieverbruik en het voorspellen van de toekomstige energievraag.

Gegevens over het energieverbruik van een groot kantoorgebouw kunnen bijvoorbeeld aantonen welke verdiepingen de meeste energie verbruiken, welke verlichtingsarmaturen het minst efficiënt zijn en wanneer het energieverbruik piekt, zodat de gebouwbeheerder aanpassingen kan doorvoeren om de energieverspilling te verminderen.

Weergegevens

Weergegevens verwijzen naar de gegevens die zijn verzameld via weerstations, satellietbeelden of weer-API's. Deze gegevens kunnen worden gebruikt in verschillende sectoren, zoals de landbouw, de luchtvaart, de bouw en het transport, om activiteiten te plannen, hulpbronnen te optimaliseren en weersgerelateerde verstoringen te minimaliseren.

Weergegevens kunnen bijvoorbeeld laten zien op welke dagen de kans groot is dat er zware regen valt, waardoor een bouwplaats werkzaamheden buitenshuis dienovereenkomstig kan plannen, of welke vliegroutes waarschijnlijk worden beïnvloed door turbulentie, waardoor piloten vluchten dienovereenkomstig kunnen omleiden.

Gegevens van medische apparaten

Gegevens over medische apparaten hebben betrekking op de gegevens die worden verzameld door de vitale functies van patiënten, behandelresultaten en prestatiesensoren van apparaten in medische apparaten. Deze gegevens kunnen zorgverleners helpen de gezondheid van patiënten te monitoren, behandelplannen te optimaliseren en het ontwerp en de functionaliteit van medische apparatuur te verbeteren.

Gegevens van medische apparaten van een pacemaker kunnen bijvoorbeeld aantonen hoe goed deze werkt, of er problemen zijn met het apparaat en welke aanpassingen moeten worden gedaan om de prestaties ervan te optimaliseren.

Financiële transactiegegevens

Financiële transactiegegevens hebben betrekking op de gegevens die zijn verzameld over betalingsverwerking, transactiegeschiedenis en fraudedetectie. Deze gegevens kunnen financiële instellingen, verkopers en consumenten helpen bij het opsporen van fraude, het optimaliseren van betalingsprocessen en het verbeteren van het financiële productaanbod.

Gegevens over financiële transacties kunnen bijvoorbeeld aantonen welke transacties het vaakst worden betwist, welke betaalmethoden het populairst zijn en waar de kans op fraude het grootst is, waardoor financiële instellingen verbeteringen aan hun systemen kunnen aanbrengen.

Supply chain-gegevens

Supply chain-gegevens hebben betrekking op de gegevens die zijn verzameld over voorraadniveaus, het volgen van zendingen en de prestaties van leveranciers. Deze gegevens kunnen bedrijven helpen bij het beheren van de voorraad, het optimaliseren van de logistiek en het versterken van de relaties met leveranciers en klanten.

Gegevens uit de toeleveringsketen kunnen bijvoorbeeld laten zien welke producten het meest worden verkocht, welke leveranciers het beste presteren en waar zich knelpunten voordoen in de toeleveringsketen, waardoor bedrijven aanpassingen kunnen doorvoeren om de efficiëntie te verbeteren.

Gegevens over milieumonitoring

Milieumonitoringgegevens hebben betrekking op de gegevens die zijn verzameld over luchtkwaliteit, waterkwaliteit, geluidsoverlast en andere omgevingsfactoren. Deze gegevens kunnen organisaties helpen de naleving van de regelgeving te garanderen, de gevolgen voor het milieu te beperken en duurzaamheidsinitiatieven te bevorderen.

Gegevens uit milieumonitoring kunnen bijvoorbeeld aantonen welke delen van een fabriek de meeste uitstoot produceren, welke delen van een stad de slechtste luchtkwaliteit hebben of welke productieprocessen de meeste energie verbruiken, waardoor organisaties aanpassingen kunnen doorvoeren om hun ecologische voetafdruk te verkleinen. .

Twee soorten, één doel

Telemetriegegevens kunnen grofweg in twee categorieën worden ingedeeld: actieve en passief gegevens. Actieve gegevens worden rechtstreeks van gebruikers verzameld via enquêtes, feedbackformulieren en interactieve tools. Passieve gegevens worden daarentegen indirect verzameld via analysetools en trackingsoftware.

Actieve gegevensverzameling omvat directe interactie met gebruikers, waarbij specifieke vragen worden gesteld om informatie te verzamelen over hun voorkeuren, behoeften en ervaringen. Enquêtes en feedbackformulieren zijn veelvoorkomende voorbeelden van actieve methoden voor gegevensverzameling.

Met deze methoden kunnen organisaties waardevolle inzichten verzamelen over hun doelgroep, inclusief hun meningen, tevredenheidsniveaus en verbeterpunten. Interactieve tools zoals chatbots, gebruikerstesten en focusgroepen vallen ook onder actieve gegevensverzameling. Deze tools maken realtime interacties met gebruikers mogelijk en bieden rijke en genuanceerde gegevens waarmee organisaties hun producten en diensten kunnen verfijnen.

Passieve gegevensverzameling, aan de andere kant, vindt indirect plaats via analysetools en trackingsoftware. Webanalyses, analyses van mobiele apps, IoT-apparaat gegevens, monitoring van sociale media en sensorgegevens van industriële apparatuur zijn allemaal voorbeelden van passieve gegevensverzameling.

Deze methoden volgen gebruikersgedrag, betrokkenheidsstatistieken en prestatie-indicatoren zonder directe interactie met gebruikers. Webanalysetools houden bijvoorbeeld websiteverkeer, bouncepercentages en conversiepercentages bij, terwijl mobiele app-analyses de betrokkenheid van gebruikers binnen apps monitoren. Social media monitoring volgt gesprekken op sociale media en hashtags gerelateerd aan een merk of product, waardoor inzicht wordt verkregen in de publieke opinie en het sentiment. Sensorgegevens van IoT-apparaten, zoals temperatuurmetingen of GPS-coördinaten, vallen onder passieve gegevensverzameling. Met deze gegevens kunnen bedrijven de prestaties van apparatuur monitoren, onderhoudsbehoeften voorspellen en de bedrijfsvoering optimaliseren.

Wacht, is het niet illegaal?

Passieve gegevensverzameling op het gebied van telemetriegegevens, waarbij gegevens indirect worden verzameld via analysetools en trackingsoftware zonder directe interactie met gebruikers, is een juridisch grijs gebied.

Hoewel het niet noodzakelijkerwijs illegaal is, zijn er regels en ethische overwegingen waar organisaties zich bewust van moeten zijn bij het verzamelen en gebruiken van telemetriegegevens.

In de Verenigde Staten, de Privacywet elektronische communicatie (ECPA) verbiedt het onderscheppen of openbaar maken van elektronische communicatie zonder toestemming. Deze wet gaat echter niet expliciet in op technieken voor passieve gegevensverzameling, zoals webanalyse of monitoring van sociale media.

De Algemene Gegevensbeschermingsverordening (GDPR) in de Europese Unie stelt strengere regels voor het verzamelen en verwerken van gegevens. Organisaties moeten expliciete toestemming van individuen verkrijgen voordat zij hun persoonsgegevens verzamelen en verwerken. De AVG vereist ook dat organisaties een duidelijk privacybeleid bieden en gebruikers het recht geven om hun persoonlijke gegevens op verzoek in te zien, te corrigeren en te verwijderen.

De California Consumer Privacy Act (CCPA) in de Verenigde Staten biedt consumenten vergelijkbare rechten als die onder de AVG. Bedrijven moeten consumenten informeren over de categorieën persoonlijke informatie die zij verzamelen, openbaar maken en verkopen, en hen de mogelijkheid bieden om zich af te melden voor dergelijke verzamelingen.

Om naleving van deze regelgeving te garanderen, moeten organisaties best practices toepassen voor het verzamelen en gebruiken van telemetriegegevens:

• Zorg voor transparantie: Communiceer duidelijk aan gebruikers welke gegevens worden verzameld, hoe deze zullen worden gebruikt en waarom dit nodig is
• Verkrijg toestemming: Indien vereist door de wet, dient u expliciete toestemming van gebruikers te verkrijgen voordat u hun persoonlijke gegevens verzamelt en verwerkt
• Anonimiseer gegevens: Anonimiseer indien mogelijk gegevens om de privacy van gebruikers te beschermen en te voorkomen dat individuele gebruikers worden geïdentificeerd
• Implementeer beveiligingsmaatregelen: Zorg ervoor dat er passende beveiligingsmaatregelen zijn getroffen om de verzamelde gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang of inbreuken
• Houd u aan de industrienormen: Volg industriestandaarden en richtlijnen, zoals het Self-Regulatory Program for Online Behavioral Advertising van de Digital Advertising Alliance (DAA), om blijk te geven van betrokkenheid bij het verantwoord verzamelen en gebruiken van gegevens
• Voer regelmatig audits uit: Controleer periodiek de methoden en praktijken voor het verzamelen van gegevens om ervoor te zorgen dat deze aansluiten bij de wettelijke vereisten, ethische overwegingen en het privacybeleid van de organisatie
• Bied opt-outmogelijkheden aan: Geef gebruikers de mogelijkheid om zich op elk gewenst moment af te melden voor het verzamelen van gegevens of hun toestemming in te trekken
• Train medewerkers: Informeer werknemers over het belang van gegevensprivacy en zorg ervoor dat ze de toepasselijke wetten, voorschriften en bedrijfsbeleid begrijpen
• Houd toezicht op updates van regelgeving: Blijf op de hoogte van veranderingen in wet- en regelgeving met betrekking tot gegevensprivacy en pas het organisatiebeleid hierop aan
• Overweeg een privacy impact assessment: Voer een privacy impact assessment (PIA) uit om potentiële privacyrisico's in verband met het verzamelen en verwerken van telemetriegegevens te identificeren, beheren en beperken

Hoe kunnen telemetriegegevens een bedrijf helpen?

Telemetriegegevens kunnen tal van voordelen bieden voor bedrijven in verschillende sectoren. Een van de belangrijkste manieren waarop dit kan helpen, is door waardevolle inzichten te bieden in de manier waarop klanten omgaan met een product of dienst. Deze informatie kan worden gebruikt om gebieden te identificeren waar verbeteringen kunnen worden aangebracht, de gebruikerservaring te optimaliseren en nieuwe functies te creëren die tegemoetkomen aan de behoeften van de klant.

Als een softwarebedrijf bijvoorbeeld een nieuwe functie uitbrengt, kunnen telemetriegegevens de betrokkenheid en feedback van gebruikers volgen, waardoor ontwikkelaars de functie kunnen verfijnen op basis van daadwerkelijke gebruikspatronen.

Een ander belangrijk voordeel van telemetriegegevens zijn de mogelijkheden ervan mogelijkheid om te helpen met klantenondersteuning. Door het gedrag van gebruikers te monitoren, kunnen bedrijven problemen en bugs opsporen voordat deze grote problemen worden. Dankzij deze proactieve aanpak kunnen klantondersteuningsteams problemen efficiënter aanpakken, waardoor de oplossingstijden worden verkort en de algehele tevredenheid wordt verbeterd.

Bovendien kunnen telemetriegegevens de levering van gepersonaliseerde inhoud vergemakkelijken, waardoor bedrijven marketingstrategieën kunnen afstemmen op specifieke doelgroepen op basis van hun interesses en voorkeuren.

Telemetriegegevens kunnen ook spelen een cruciale rol bij voorspellend onderhoud, vooral in sectoren als productie, transport en energie. Door de prestaties van apparatuur te volgen en potentiële storingen in een vroeg stadium te identificeren, kunnen bedrijven de uitvaltijd minimaliseren en de onderhoudskosten verlagen.

Deze proactieve aanpak kan de operationele efficiëntie aanzienlijk verbeteren en verspilling verminderen.

Bovendien kunnen telemetriegegevens dat wel doen bedrijven helpen bij het stroomlijnen van processen, het verminderen van afval en het verbeteren van de operationele efficiëntie. Door gebruikspatronen te analyseren kunnen organisaties knelpunten, inefficiënties en mogelijkheden voor automatisering identificeren.

Dit soort informatie kan worden gebruikt om de toewijzing van middelen te optimaliseren, de kosten in verband met onderhoud, reparatie en vervanging te minimaliseren en middelen effectiever toe te wijzen.

Bovendien kunnen telemetriegegevens dat wel doen helpen bedrijven te voldoen aan de wettelijke vereisten en het handhaven van veiligheidsnormen. Door inzicht te bieden in gegevensverwerkingspraktijken, toegangscontroles en systeemkwetsbaarheden kunnen organisaties ervoor zorgen dat de brancheregelgeving wordt nageleefd en potentiële risico's worden beperkt.
Bovendien kunnen telemetriegegevens worden gebruikt om benchmarks op te stellen voor productprestaties, dienstverlening en gebruikerservaring.

Door deze benchmarks vast te stellen, kunnen bedrijven de voortgang evalueren, verbeterpunten identificeren en concurrerend blijven binnen hun respectieve markten.

Ten slotte telemetriegegevens biedt waardevolle inzichten in het gedrag van klanten, voorkeuren en behoeften. Deze informatie kan de basis vormen voor productroadmaps, marketingstrategieën en initiatieven voor klantbehoud, waardoor uiteindelijk weloverwogen besluitvorming kan worden gestimuleerd en de algehele klantervaring kan worden verbeterd.

Effectief gebruik van telemetriegegevens kan bedrijven een concurrentievoordeel opleveren door unieke inzichten te bieden die kunnen worden gebruikt om te innoveren, producten en diensten te differentiëren en de verwachtingen van de klant te overtreffen.

Omdat data onze wereld veranderen, is de manier waarop we deze verwerven net zo belangrijk als ons vermogen om er betekenis aan te geven. De toekomst is nog steeds zoveel groter dan het verleden en het is aan ons hoeveel nieuwigheid we in één leven kunnen passen.

Uitgelicht afbeeldingstegoed: kjpargeter/Freepik.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• ChartPrime. Verhoog uw handelsspel met ChartPrime. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2023/09/11/what-is-telemetry-data-how-it-works/