Även om dess användning förblir i det grå området, kan telemetridata ge dig den mest exakta informationen du kan få från ett aktivt operativsystem. Faktum är att denna datainsamlingshantering, som de flesta populära algoritmbaserade applikationer för sociala medier har använt under lång tid, kanske inte är så ond som vi tror.

I dagens värld har integrationen av AI- och ML-algoritmer revolutionerat vårt sätt att leva och arbeta. Automation, som en gång ansågs vara ett futuristiskt koncept, är nu en oumbärlig del av vårt dagliga liv. Från intelligenta personliga assistenter som Siri och Alexa, till självkörande bilar och smarta hem, har automatisering gjort våra liv enklare och bekvämare än någonsin tidigare.

Denna förändring mot automatisering möjliggjordes av insikten om att data kan existera bortom det binära systemet med ettor och nollor. Genom att analysera och förstå data i dess olika former har vi kunnat skapa teknologier som tillgodoser våra behov och driver mänskligheten att ställa nya frågor.

Processen att samla in och analysera data behöver dock inte vara manuell. Telemetridata erbjuder oss ett sätt att automatiskt samla in och analysera data, vilket ger insikter om hur vi kan förbättra våra produkter och tjänster. Låt oss ta en närmare titt på vad telemetridata kan erbjuda oss i detta avseende.

Vad är telemetridata?

Telemetridata hänvisar till information som samlas in av program eller system under deras drift, vilket kan inkludera användningsmönster, prestandamått och annan data relaterad till användarbeteende och systemtillstånd. Dessa data skickas vanligtvis till en fjärrserver för analys och kan användas för att förbättra kvaliteten och funktionaliteten hos programvaran eller systemet, samt för att ge insikter om användarens beteende och preferenser.

Telemetridata kan innehålla ett brett utbud av information, såsom:

• Användarengagemangsdata som använda funktioner, tid som spenderas på uppgifter och navigeringsvägar
• Prestandamått som svarstider, felfrekvenser och resursutnyttjande
• Systemloggar som krascher, fel och maskinvaruproblem
• Användardemografi som ålder, kön, plats och språkinställning
• Enhetsinformation inklusive operativsystem, webbläsartyp, skärmupplösning och enhetstyp
• Nätverksinformation som IP-adress, internetleverantör och bandbredd
• Användningsmönster för applikationer inklusive användningsfrekvens, tid på dagen och användningslängd
• Kundfeedback som feedbackundersökningar och supportförfrågningar
• Analytics-data från verktyg som Google Analytics

Huvudsyftet med att samla in telemetridata är att få insikter i hur användare interagerar med applikationen, identifiera förbättringsområden och optimera användarupplevelsen. Genom att analysera telemetridata kan utvecklare identifiera trender i användarbeteende, upptäcka problem och buggar och fatta korrekta beslut om framtida produktutveckling.

Exemplen nedan illustrerar den mångfaldiga karaktären hos telemetridata och dess tillämpningar inom olika branscher. Genom att samla in, analysera och agera på telemetridata kan organisationer få värdefulla insikter som driver korrekt beslutsfattande, förbättrar verksamheten och förbättrar kundupplevelsen.

Sensordata

Sensordata avser information som samlas in av sensorer installerade i industriell utrustning, fordon eller byggnader. Dessa data kan inkludera temperatur, luftfuktighet, tryck, rörelse och andra miljöfaktorer. Genom att samla in och analysera denna data kan företag få insikter i driftsförhållanden, prestanda och underhållsbehov.

Till exempel kan sensordata från en tillverkningsmaskin indikera när den körs på optimala nivåer, när den behöver underhåll eller om det finns några problem med produktionsprocessen.

Maskinloggdata

Maskinloggdata är data som samlas in av maskinloggar från industriell utrustning, såsom tillverkningsmaskiner, VVS-system eller jordbruksutrustning. Dessa data kan ge insikter om utrustningens hälsa, användningsmönster och felfrekvenser.

Till exempel kan maskinloggdata från en tillverkningsmaskin visa hur ofta den används, vilka delar som används mest och om det finns några problem med maskinen som måste åtgärdas.

Fordonets telemetridata

Fordonstelemetridata avser data som samlas in av GPS, hastighet, bränsleförbrukning, däcktryck och motorprestandasensorer i fordon. Dessa data kan hjälpa vagnparksförvaltare att optimera rutter, hantera förarbeteende och underhålla fordon.

Till exempel kan fordonstelemetridata visa vilka förare som kör för fort, bromsar för hårt eller tar ineffektiva vägar, vilket gör det möjligt för vagnparksförvaltare att ta itu med dessa problem och förbättra vagnparkens totala effektivitet.

Användarbeteendedata

Användarbeteendedata hänvisar till data som samlats in om webbläsarvanor, appanvändningsmönster och mätvärden för användarengagemang. Dessa data kan ge insikter om kundernas preferenser, intressen och smärtpunkter, vilket hjälper företag att förbättra sina produkter och tjänster.

Tekniken kan förstå dina behov bättre än du

Till exempel kan användarbeteendedata från en e-handelswebbplats visa vilka produkter som är mest populära, vilka sidor som besöks oftast och var användare hoppar av, vilket gör att företaget kan göra förbättringar av användarupplevelsen.

Energiförbrukningsdata

Energiförbrukningsdata avser data som samlats in om energianvändningsmönster från smarta mätare, byggnadsledningssystem eller industrianläggningar. Dessa data kan hjälpa till att identifiera områden för energieffektiviseringar, optimera energiförbrukningen och förutsäga framtida energibehov.

Till exempel kan energiförbrukningsdata från en stor kontorsbyggnad visa vilka våningar som använder mest energi, vilka belysningsarmaturer som är minst effektiva och när energianvändningen ökar, vilket gör att byggnadschefen kan göra justeringar för att minska energislöseriet.

Väderdata

Väderdata avser data som samlats in från väderstationer, satellitbilder eller väder-API:er. Dessa data kan användas inom olika branscher, såsom jordbruk, flyg, bygg och transport, för att planera verksamheten, optimera resurser och minimera väderrelaterade störningar.

Till exempel kan väderdata visa vilka dagar som sannolikt kommer att ha kraftigt regn, vilket gör det möjligt för en byggarbetsplats att planera utomhusarbeten i enlighet med detta, eller vilka flygrutter som sannolikt kommer att påverkas av turbulens, vilket gör att piloter kan omdirigera flygningar därefter.

Medicinsk utrustningsdata

Medicinsk utrustningsdata hänvisar till data som samlas in av patientens vitala tecken, behandlingsresultat och enhetsprestandasensorer i medicinsk utrustning. Dessa data kan hjälpa vårdgivare att övervaka patienternas hälsa, optimera behandlingsplaner och förbättra design och funktionalitet för medicintekniska produkter.

Till exempel kan medicinsk enhetsdata från en pacemaker visa hur väl den fungerar, om det finns några problem med enheten och vilka justeringar som måste göras för att optimera dess prestanda.

Finansiell transaktionsdata

Finansiell transaktionsdata hänvisar till data som samlas in om betalningshantering, transaktionshistorik och bedrägeriupptäckt. Dessa data kan hjälpa finansiella institutioner, handlare och konsumenter att upptäcka bedrägerier, optimera betalningsprocesser och förbättra utbudet av finansiella produkter.

Finansiell transaktionsdata kan till exempel visa vilka transaktioner som är vanligast omtvistade, vilka betalningsmetoder som är mest populära och var bedrägeri är mest sannolikt att inträffa, vilket gör att finansinstitutioner kan göra förbättringar av sina system.

Supply chain data

Försörjningskedjans data avser data som samlas in om lagernivåer, spårning av försändelser och leverantörsprestanda. Dessa data kan hjälpa företag att hantera lager, optimera logistiken och stärka relationerna med leverantörer och kunder.

Till exempel kan försörjningskedjans data visa vilka produkter som säljer mest, vilka leverantörer som presterar bäst och var flaskhalsar uppstår i försörjningskedjan, vilket gör att företag kan göra justeringar för att förbättra effektiviteten.

Miljöövervakningsdata

Miljöövervakningsdata avser data som samlats in om luftkvalitet, vattenkvalitet, buller och andra miljöfaktorer. Dessa data kan hjälpa organisationer att säkerställa efterlevnad av förordningar, mildra miljöpåverkan och främja hållbarhetsinitiativ.

Till exempel kan miljöövervakningsdata visa vilka delar av en fabrik som producerar mest utsläpp, vilka delar av en stad som har sämst luftkvalitet eller vilka tillverkningsprocesser som använder mest energi, vilket gör det möjligt för organisationer att göra justeringar för att minska sitt miljöavtryck .

Två typer, ett mål

Telemetridata kan grovt delas in i två kategorier: aktiv och passiva datum. Aktiv data samlas in direkt från användare genom undersökningar, feedbackformulär och interaktiva verktyg. Passiv data, å andra sidan, samlas in indirekt genom analysverktyg och spårningsprogram.

Aktiv datainsamling innebär direkt interaktion med användare, där specifika frågor ställs för att samla information om deras preferenser, behov och erfarenheter. Enkäter och återkopplingsformulär är vanliga exempel på aktiva datainsamlingsmetoder.

Dessa metoder tillåter organisationer att samla in värdefulla insikter om sin målgrupp, inklusive deras åsikter, nöjdhetsnivåer och områden för förbättringar. Interaktiva verktyg som chatbots, användartestning och fokusgrupper faller också under aktiv datainsamling. Dessa verktyg möjliggör interaktioner i realtid med användare och tillhandahåller rik och nyanserad data som kan hjälpa organisationer att förfina sina produkter och tjänster.

Passiv datainsamling, å andra sidan, sker indirekt genom analysverktyg och spårningsprogram. Webbanalys, mobilappsanalys, IoT-enhet data, övervakning av sociala medier och sensordata från industriell utrustning är alla exempel på passiv datainsamling.

Dessa metoder spårar användarbeteende, engagemangsstatistik och prestationsindikatorer utan att direkt interagera med användarna. Till exempel spårar webbanalysverktyg webbplatstrafik, avvisningsfrekvens och konverteringsfrekvens, medan mobilappsanalys övervakar användarens engagemang i appar. Övervakning av sociala medier spårar sociala mediekonversationer och hashtags relaterade till ett varumärke eller produkt, vilket ger insikter i allmänhetens åsikter och känslor. Sensordata från IoT-enheter, såsom temperaturavläsningar eller GPS-koordinater, faller under passiv datainsamling. Dessa data hjälper företag att övervaka utrustningens prestanda, förutsäga underhållsbehov och optimera driften.

Vänta, är det inte olagligt?

Passiv datainsamling i telemetridata, som innebär att man samlar in data indirekt genom analysverktyg och spårningsprogram utan direkt interaktion med användare, är en lagligt grå området.

Även om det inte nödvändigtvis är olagligt, finns det regler och etiska överväganden som organisationer måste vara medvetna om när de samlar in och använder telemetridata.

I USA, den Electronic Communications Privacy Act (ECPA) förbjuder avlyssning eller röjande av elektronisk kommunikation utan samtycke. Denna lag tar dock inte uttryckligen upp passiv datainsamlingsteknik som webbanalys eller övervakning av sociala medier.

Smakämnen Allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) i Europeiska unionen inför strängare regler för insamling och behandling av uppgifter. Organisationer måste inhämta uttryckligt samtycke från individer innan de samlar in och behandlar deras personuppgifter. GDPR kräver också att organisationer tillhandahåller tydliga integritetspolicyer och ger användare rätt att få tillgång till, korrigera och radera sina personuppgifter på begäran.

Smakämnen California Consumer Privacy Act (CCPA) i USA ger konsumenter liknande rättigheter som de enligt GDPR. Företag måste informera konsumenter om de kategorier av personlig information som de samlar in, avslöjar och säljer, samt ge dem möjlighet att välja bort sådana insamlingar.

För att säkerställa efterlevnad av dessa bestämmelser bör organisationer anta bästa praxis för att samla in och använda telemetridata:

• Ge transparens: Kommunicera tydligt till användarna vilken data som samlas in, hur den kommer att användas och varför den är nödvändig
• Skaffa samtycke: Om det krävs enligt lag, skaffa uttryckligt samtycke från användare innan de samlar in och behandlar deras personuppgifter
• Anonymisera data: Om möjligt, anonymisera data för att skydda användarnas integritet och undvika att identifiera enskilda användare
• Genomför säkerhetsåtgärder: Se till att lämpliga säkerhetsåtgärder finns på plats för att skydda insamlad data från obehörig åtkomst eller intrång
• Följ branschstandarder: Följ branschstandarder och riktlinjer, såsom Digital Advertising Alliances (DAA) självreglerande program för beteendeannonsering online, för att visa engagemang för ansvarsfull datainsamling och användningsmetoder
• Genomför regelbundna revisioner: Granska regelbundet datainsamlingsmetoder och praxis för att säkerställa att de överensstämmer med juridiska krav, etiska överväganden och organisatoriska sekretesspolicyer
• Erbjud opt-out-alternativ: Ge användare möjlighet att välja bort datainsamling eller dra tillbaka sitt samtycke när som helst
• Utbilda anställda: Utbilda anställda om vikten av datasekretess och se till att de förstår tillämpliga lagar, förordningar och företagspolicyer
• Övervaka regeluppdateringar: Håll dig informerad om ändringar i lagar och förordningar relaterade till datasekretess och anpassa organisationens policyer därefter
• Överväg en integritetskonsekvensbedömning: Genomför en integritetskonsekvensbedömning (PIA) för att identifiera, hantera och minska potentiella integritetsrisker i samband med insamling och bearbetning av telemetridata

Hur kan telemetridata hjälpa ett företag?

Telemetridata kan ge många fördelar för företag inom olika branscher. Ett av de primära sätten det kan hjälpa är genom att erbjuda värdefulla insikter om hur kunder interagerar med en produkt eller tjänst. Denna information kan användas för att identifiera områden där förbättringar kan göras, optimera användarupplevelsen och skapa nya funktioner som tillgodoser kundernas behov.

Till exempel, om ett mjukvaruföretag släpper en ny funktion, kan telemetridata spåra användarens engagemang och feedback, vilket gör det möjligt för utvecklare att förfina funktionen baserat på faktiska användningsmönster.

En annan betydande fördel med telemetridata är dess förmåga att hjälpa till med kundsupport. Genom att övervaka användarbeteende kan företag upptäcka problem och buggar innan de blir stora problem. Detta proaktiva tillvägagångssätt gör det möjligt för kundsupportteam att hantera problem mer effektivt, vilket minskar upplösningstider och förbättrar den övergripande tillfredsställelsen.

Dessutom kan telemetridata underlätta personlig leverans av innehåll, vilket gör det möjligt för företag att skräddarsy marknadsföringsstrategier för specifika målgrupper baserat på deras intressen och preferenser.

Telemetridata kan också spelar en avgörande roll i prediktivt underhåll, särskilt inom industrier som tillverkning, transport och energi. Genom att spåra utrustningens prestanda och identifiera potentiella fel tidigt, kan företag minimera stilleståndstiden och minska underhållskostnaderna.

Detta proaktiva tillvägagångssätt kan avsevärt förbättra den operativa effektiviteten och minska avfallet.

Dessutom kan telemetridata hjälpa företag att effektivisera processer, minska avfall och förbättra operativ effektivitet. Genom att analysera användningsmönster kan organisationer identifiera flaskhalsar, ineffektivitet och möjligheter till automatisering.

Den här typen av information kan användas för att optimera resursallokeringen, minimera kostnader relaterade till underhåll, reparation och utbyte, och fördela resurser mer effektivt.

Dessutom kan telemetridata hjälpa företag att uppfylla regulatoriska krav och upprätthålla säkerhetsstandarder. Genom att ge insyn i datahanteringsmetoder, åtkomstkontroller och systemsårbarheter kan organisationer säkerställa efterlevnad av branschregler och minska potentiella risker.
Dessutom kan telemetridata användas för att sätta riktmärken för produktprestanda, serviceleverans och användarupplevelse.

Genom att upprätta dessa riktmärken kan företag utvärdera framsteg, identifiera förbättringsområden och förbli konkurrenskraftiga inom sina respektive marknader.

Slutligen, telemetridata ger värdefulla insikter om kundernas beteende, preferenser och behov. Denna information kan ge information om produktfärdplaner, marknadsföringsstrategier och initiativ för att behålla kunder, vilket i slutändan kan leda till välgrundat beslutsfattande och förbättra den övergripande kundupplevelsen.

Effektiv användning av telemetridata kan ge företag en konkurrensfördel genom att tillhandahålla unika insikter som kan användas för att förnya, differentiera produkter och tjänster och överträffa kundernas förväntningar.

Eftersom data förändrar vår värld är sättet vi skaffar det lika viktigt som vår förmåga att förstå det. Framtiden är fortfarande så mycket större än det förflutna och det är upp till oss hur mycket nyhet vi kan passa in i ett liv.

Utvald bildkredit: kjpargeter/Freepik.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• ChartPrime. Höj ditt handelsspel med ChartPrime. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://dataconomy.com/2023/09/11/what-is-telemetry-data-how-it-works/