En el siglo XIX se aplicó la “cuantificación” a la navegación. El siglo XIX todavía era una época en la que las experiencias de navegación se transmitían de forma oral, e incluso se demostró que algunas eran erróneas. Las cartas náuticas del navegante Murray a través del análisis cuantitativo son una de las primeras prácticas de big data. Después de que un accidente en un carruaje tirado por caballos le dejara lisiado una pierna, el joven oficial naval Murray dejó su trabajo en el mar y se fue a la fábrica de cartas e instrumentos. En este lugar que más tarde resultó ser su lugar bendito, Murray leyó y ordenó los libros, mapas, cartas y cuadernos de bitácora náuticos almacenados en el almacén, integró estos registros, dividió todo el Océano Atlántico en cinco partes según la latitud y la longitud, y La temperatura, la velocidad y la dirección del viento están marcadas por mes, lo que proporciona una referencia para encontrar rutas de navegación más eficientes. Más tarde, para mejorar la precisión, Murray creó una tabla estándar para registrar datos de navegación, que se utilizó en todos los buques de guerra y en algunos buques mercantes. Al analizar estos datos, se descubrieron una serie de rutas de navegación naturales que redujeron las distancias de navegación en un tercio para los buques navales y comerciales. El uso de datos artificiales ha demostrado su eficacia mucho antes de que se digitalizara la información. A medida que las capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos continúan mejorando, los campos de aplicación de la tecnología de "grandes datos" también se expanden constantemente.
En el siglo XX se aplicó la “cuantificación” a la inversión. En el ámbito financiero, la palabra "cuantificación" suele aparecer en forma de frases como "inversión cuantitativa", que se refiere al método comercial de emitir instrucciones comerciales mediante cuantificación y programación informática para obtener rendimientos estables. Su esencia es sustituir el análisis cualitativo tradicional y tomar decisiones de inversión sustentadas en datos. La "inversión cuantitativa" se viene desarrollando en el extranjero desde hace más de 30 años. Su rendimiento de inversión es estable, su tamaño y participación de mercado continúan expandiéndose y ha sido reconocido por cada vez más inversores. El ámbito financiero es un campo donde los datos están relativamente concentrados y son fáciles de percibir, pero la etapa de cuantificación va mucho más allá.
En pleno siglo XXI, la “cuantificación” se aplica al estudio de la postura sentada. El profesor Etsui Shigeki del Instituto Avanzado de Tecnología Industrial de Japón utilizará la cuantificación en la investigación de la postura sentada. Al procesar digitalmente la forma del cuerpo, la postura y la distribución del peso de la persona sentada, se generarán datos precisos exclusivos de cada ocupante y se podrá identificar la identidad del ocupante en función de la diferencia de presión entre el cuerpo humano y el asiento, con una precisión del 98%. Esta tecnología se puede utilizar como sistema antirrobo de automóviles. A través de este sistema, el coche puede identificar si el conductor es el propietario y establecer las medidas de seguridad correspondientes. Puedes extraer datos sólo si no puedes pensar en ellos. La clave está en cómo extraerlo y utilizarlo.
Digitalización, no digitalización. El primero se refiere al proceso de convertir fenómenos en formas cuantitativas que puedan tabularse y analizarse; el segundo se refiere a la conversión de datos simulados en códigos binarios representados por 0 y 1. Con la llegada de la era digital, es muy importante tener una idea clara de estos dos conceptos. La digitalización se centra en la "I (información)" y la digitalización se centra en la "T (tecnología)". El desarrollo de la digitalización ha mejorado la viabilidad de la digitalización.
Texto "digitalizado". La biblioteca digital de Google es un modelo para la digitalización de textos. Al digitalizar palabras, las personas pueden usarlas para leer y las máquinas pueden usarlas para analizarlas. Google utiliza estos textos digitalizados para mejorar su servicio de traducción automática. De un nivel de traducción equivalente al de secundaria hace unos años, a un nivel asombroso ahora. Realmente trasciende a un autor cuyas habilidades en inglés se están deteriorando (déjame encontrar un lugar para agacharme y llorar un rato).
Orientación "digital". Con el uso generalizado de los teléfonos móviles, la información de ubicación en tiempo real de las personas también se puede digitalizar. La digitalización de la información de ubicación ha dado lugar a muchos valores nuevos. Por ejemplo, Iger, fundador de la empresa de tecnología de datos inalámbricos Jana, utilizó datos de teléfonos móviles de más de 65.438.000 proveedores de servicios inalámbricos en más de 200 países no sólo para observar cuántas veces a la semana el ama de casa promedio va a la lavandería, sino también para intentar para responder al problema de cómo se propaga la enfermedad. Constantemente surgen nuevos usos para la investigación en los negocios y la sociedad.
Comunicación "digital". La personalización está a la vanguardia de los datos. Facebook digitaliza las relaciones, Twitter digitaliza las emociones y LinkedIn digitaliza las experiencias personales.
Estas plataformas de redes sociales digitalizan a las personas y sus comunicaciones de diversas formas y almacenan grandes cantidades de datos de los usuarios. Las aplicaciones iniciales, como el análisis del texto de datos de Weibo realizado por el fondo de cobertura Derwent Capital, obtuvieron señales para la inversión en el mercado de valores. Aunque el uso de datos está lejos de ser maduro debido a cuestiones de privacidad, no es difícil imaginar si todo en el mundo ya no será todo en el mundo, sino cantidades masivas de datos cuando se utilicen por completo.
Después de ver esta afirmación de que todo se puede cuantificar, todavía tengo algunas reservas. Porque es demasiado absoluto. Pero parece que esto es sólo un cambio de ideas para expresar la importancia de la digitalización. La perspectiva del big data proporciona otra perspectiva del mundo, pero de ninguna manera es la única perspectiva.