Indhold
- Hvad er mørke data?
- Forskel mellem Big Data og Dark Data
- Årsager Virksomheder opbygger mørk datalager
- Dark Data Potential
- Forudsige efterspørgsel og løse problemer
- Byg en smartere forsyningskæde
- Forbedring af produktkvalitet med kundefeedback
- Konklusion
Kilde: Agsandrew / Dreamstime.com
Tag væk:
Mørke data er data, som aldrig ser dagens lys, men disse længe ignorerede data kan være nyttige for organisationer.
Der er to måder at se virkningen af mørke data i big data-verdenen på:
- Som mulighederne gemt i big data
- Efterhånden som risikoen udgør mørke data
Næsten alle virksomheder lagrer mørke data i forskellige tidslængder uden analyse. Mens de gør det, mister de muligheden for at få den indsigt, som de uanalyserede data kunne have afsløret. Der er også adskillige risici ved lagring af mørke data i så lang tid, såsom juridiske, økonomiske, omdømme og tab af konkurrencefordele. Virksomheder er nødt til at udnytte deres mørke datalagringsplads bedre, ikke kun for at forbedre forretningsmæssigt, men også for at minimere risici.
Hvad er mørke data?
Næsten enhver virksomhed indsamler enorme mængder data med det formål at få mere indsigt i ting som kundeadfærd, softwareudviklingsprocesser, mødetider og produktivitet samt brugbarhed på websitet. Denne indsigt hjælper virksomhederne med at svare på at levere forbedrede produkter og tjenester. Det kan imidlertid være overraskende, at en stor procentdel af dataene ligger ubrugt i lange perioder. Virksomheder gemmer det bare uden at foretage nogen analyse. Denne kategori af data kaldes mørke data, og størrelsen på denne kategori er enorm. IDC estimerer, at 90% af de samlede genererede data er mørke data - det er en betydelig observation. Gartner definerer mørke data som,
”Informationsaktiveringsorganisationer samler, behandler og opbevarer under regelmæssige forretningsaktiviteter, men generelt undlader at bruge dem til andre formål (f.eks. Analyse, forretningsforhold og direkte indtægter). I lighed med mørk stof i fysik omfatter mørke data ofte de fleste organisationers univers af informationsaktiver. Organisationer opbevarer således ofte mørke data kun til overholdelse. Opbevaring og sikring af data medfører typisk mere omkostninger (og undertiden større risiko) end værdi. ”
Hvilken type data forbliver uanalyseret? Følgende kategorier af data har vist sig at kvalificere sig til den mørke datakategori:
- Rå undersøgelsesindgange
- Kundedata
- Tidligere medarbejderdata
- Regnskaber
- samtaler
- Chattranskripter
- Call center-udskrifter
- Kontodata
Forskel mellem Big Data og Dark Data
Dark data er en undergruppe af big data. Så der er to dele af big data indsamlet: analyseret og uanalyseret. De uanalyserede data er mørke data. Interessant nok udgør uanalyserede data den største del af big data.
Årsager Virksomheder opbygger mørk datalager
Listen over datatyper, der er angivet ovenfor, kan potentielt give en stor mængde værdi for et firma. Det er stadig overraskende, at de ligger uden opsyn. Der er en række grunde til dette, men den vigtigste synes at være manglen på investering. Nedenfor er et par grunde til, at den mørke datalager bygger sig op.
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Denne grund er relateret til den manglende investering. Hvis dataindsamlingen udføres af teknologier, der ikke interagerer med hinanden, forhindrer dette organisationen i at oprette en omfattende datapolitik. Mange organisationer med forældede teknologier kæmper for at integrere de data, der er indsamlet fra forskellige kilder, f.eks. Chatcentretranskripter, klik på data på webstedet og videokonferencedata. For at behandle og integrere forskellige formater skal du bruge passende teknologi.
Dark Data Potential
Det kræver ikke et geni at forstå, at hvis 90% af big data er mørke data, det potentielt er et land med uopdagede, forsømte muligheder. Som det fremgår af ovenstående årsager, bruger virksomheder ikke mørke data, fordi de tilbyder ringe værdi, men på grund af virksomhedernes egne begrænsninger. Så det er konstateret, at mørke data har et stort potentiale. Lad os prøve at forstå dette potentiale ved hjælp af fremstillingssektoren.
Ifølge en Frost & Sullivan-undersøgelse vil “tingenes internet, internet af tjenester, big data og integreret industri have en afgørende indflydelse på tværs af alle dele af produktionsværdikæden.” Produktionssektoren får værdifulde data fra følgende:
- Maskinlogfiler
- Udstyrssensorer
- Produkt telematik
- Forbrugerklikstrøm
- Sociale medier
Forudsige efterspørgsel og løse problemer
Ved nøjagtigt at analysere kundens clickstream-data og få produkttelematik kan virksomheder præcist forudsige efterspørgsel og reagere passende ved at optimere vareforsyningen. Virksomheder kan også løse problemer ved at isolere dem ved hjælp af mørke data genereret af sensorer og telematik.
Byg en smartere forsyningskæde
For nøjagtigt at kende tid og omfang af efterspørgsel og svare til de nødvendige krav, har virksomheder brug for en smart og robust forsyningskæde. En måde at have det på er at have granulær information om de enkelte komponenter i forsyningskæden. Granulær information gør det muligt for virksomheder at opnå kvalitet såvel som levering til tiden. Og kun mørke data kan give detaljerede oplysninger om forsyningskæden.
Forbedring af produktkvalitet med kundefeedback
I disse skiftende tider er en kunde ikke længere nogen, der bare forbruger produkterne. På en måde er en kunde en brandambassadør, der kan markedsføre produktet gennem mund til mund, henvisninger og sociale medier. Det er ekstremt vigtigt for produktstyring, design og teknikhold at udnytte kundernes feedback og forbedre produktkvaliteten. Mørke data kan hjælpe produktionsvirksomheder ved at give et 360-graders billede af produktet, og hvordan det ses på markedet. Så hvad kan virksomheden gøre?
- Har en godt designet analytisk ramme, der udnytter mørke data og giver adgang til rammen for alle interessenter.
- Reducer uplanlagte, uforudsete produktudviklingsstop ved hjælp af sensordata og telematik, der kan forudse funktionsfejl eller produktfejl.
- Integrer telematik med sociale medier, så kundefeedback kan indfanges i realtid og dataene overføres til den pågældende afdeling.
- Brug data til at forbedre produktfunktionerne på en smidig måde.
Konklusion
Potentialet ved mørke data er uden tvivl. Men virksomheder er også nødt til at huske risikoen forbundet med ubestemt lagring og dårlig håndtering af mørke data. Mørke data kan indeholde følsomme oplysninger, og enhver utilsigtet eller bevidst lækage af oplysninger kan betyde problemer. Virksomheder skal have god datamærkning og struktureringsteknologi, så data identificeres og kategoriseres. Dette er nødvendigt, selvom de ikke agter at analysere det for deres forretning. Ellers kan økonomiske, lovgivningsmæssige, tab af konkurrencefordele og juridiske problemer snart følge.