إذا لم تسمع من قبل عن البيانات المظلمة، فأنت لست وحدك. بغض النظر عن الاسم المشؤوم، فإن البيانات المظلمة ليست شيئًا سيئًا بطبيعته - على الرغم من أنه من الناحية العملية، عادةً ما ينتهي الأمر بهذه الطريقة.
البيانات المظلمة عادة غير منظم البيانات، على الرغم من أنها قد تكون أيضًا بيانات شبه منظمة أو منظمة تجمعها الشركة وتخزنها ولكنها لا تستخدمها.
وهذا يمثل عدم كفاءة واضحة وفرصة ضائعة: مع هذا النوع من البيانات، تكاليف التخزين لا تزال تنطبق، ولكن الفوائد المحتملة التي يمكن أن يحققها التحليل تم استبعادها، وهي حالة واضحة لتكلفة الفرصة البديلة. يعد كنز البيانات الذي يتم تجاهله عادةً بمثابة ثغرة أمنية من حيث الأمان والامتثال.
البيانات المظلمة ليست حالة حافة. هذه مشكلة منتشرة في كل مكان، حيث تشير الأبحاث التي أجرتها شركة Seagate، مزود التخزين، إلى أن هذا أمر مذهل 68٪ من البيانات يقع في هذه الفئة.
ومع ذلك، كل شيء ليس مظلمًا كما كنت تعتقد. وفي حين أن هذه مسألة بعيدة المدى، إلا أن هناك طرقًا للاستفادة من هذا المورد المخفي، وتحويل الالتزام إلى أصل. انضم إلينا ونحن نلقي نظرة فاحصة على المشكلة ونسلط الضوء على البيانات المظلمة.
ما هي البيانات المظلمة ولماذا يتم التغاضي عنها؟
للبدء، نحن بحاجة إلى فهم ما هي البيانات المظلمة بالضبط وما هي الوظيفة التي يخدمها.
تخيل البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا من مصادر مختلفة - سواء كانت ملفات سجل الخادم، أو معلومات العملاء غير المستخدمة، أو بيانات الوسائط الاجتماعية غير المنظمة. غالبًا ما يتم وضع هذه البيانات جانبًا، أو اعتبارها معقدة للغاية، أو غير ذات صلة، أو يتم نسيانها ببساطة.
ولكن لماذا تبقى هذه البيانات في الظلام؟ هناك عدة أسباب رئيسية:
- عدم الأهمية المدركة: في كثير من الأحيان، تنظر المؤسسات إلى هذه البيانات على أنها قديمة أو زائدة عن الحاجة.
- التعقيد وقيود الشكل: إن الطبيعة غير المنظمة للبيانات المظلمة يمكن أن تجعل من الصعب معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية.
- قلة الوعي: العديد من الشركات لا تدرك حتى وجود هذه البيانات.
- البيانات الزائدة أو المتقادمة أو التافهة (ROT): تراكم معلومات غير ضرورية أو قديمة، وغالبًا ما يرجع ذلك إلى نسخ متعددة من نفس البيانات، ويساهم بشكل كبير في ظاهرة البيانات المظلمة
- تكامل البيانات غير الكامل: يمكن لعمليات التكامل غير الفعالة أن تخلق فجوات وتناقضات في البيانات، مما يترك بعض مجموعات البيانات معزولة أو لا يمكن الوصول إليها.
في حين أنه يمكن تحسين هذه المشكلات، فإن الاتجاه الذي يسير فيه المشهد التكنولوجي يضمن أن البيانات المظلمة ستظل دائمًا مشكلة إلى حد ما. كلما قمنا بدمج الابتكارات الجديدة، مثل الأتمتة السحابية، فإننا نفتح علبة من الديدان، مع ظهور فئات جديدة تمامًا من البيانات - يحمل معظمها كل العناصر مخاطر البيانات المظلمة وسوف تكون غير مستغلة.
يتضمن ذلك البيانات المتعلقة بالنفقات والتي غالبًا ما تضيع أثناء الخلط، مما يجعل من الصعب على المؤسسات التمييز بين الاستثمارات القيمة في الأتمتة والنفقات غير الفعالة.
جلب البيانات المظلمة إلى النور
يأخذك اكتشاف البيانات المظلمة والوصول إليها في رحلة استكشافية للبيانات داخل مؤسستك. إليك كيفية إلقاء الضوء على كنوز البيانات المخفية هذه:
- تنميط البيانات: تقوم أدوات تحديد ملفات تعريف البيانات بالتدقيق عبر جبال من البيانات لتحديد الأنماط والحالات الشاذة والرؤى القيمة. يعد تشغيل هذه الأدوات على مجموعات البيانات وبحيرات البيانات الخاصة بك هو الخطوة الأولى لتحديد البيانات غير المستغلة بشكل كافٍ.
- تكامل البيانات: بمجرد الانتهاء من تصنيف بياناتك، يعد دمج المصادر المختلفة للحصول على نظرة عامة موحدة أمرًا أساسيًا. إن تحليل مصادر البيانات المتباينة لن يمنحك رؤية شاملة، كما أن الرؤى المستمدة أقل قيمة بكثير.
- تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة: الآن بعد أن تم الاهتمام بقضايا الكمية والتخزين، عليك التأكد من أن أكبر قدر ممكن من البيانات التي تم جمعها وتصنيفها قابلة للاستخدام.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): NLP يعمل كمترجموتحويل البيانات غير المنظمة مثل أحاديث وسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء إلى تنسيقات مناسبة للتحليل.
- استشارة الخبراء الخارجيين: في بعض الأحيان، يتطلب الأمر خبيرًا خارجيًا لاكتشاف ما هو مخفي على مرأى من الجميع. يجلب المستشارون عيونًا جديدة وأدوات متخصصة لاكتشاف البيانات المظلمة واستخدامها.
- تدقيق إعدادات الوصول والإدارة الداخلية (IAM): من المهم مراجعة من يمكنه الوصول إلى البيانات. في بعض الأحيان، يتم قفل البيانات القيمة بسبب ضوابط الوصول الصارمة.
- تنفيذ الاستراتيجيات الداخلية: يتضمن ذلك تدريب فريقك على التعرف على البيانات التي ربما تم تجاهلها سابقًا وتقييمها.
تذكر أن المفتاح ليس مجرد العثور على هذه البيانات، بل التأكد من إمكانية الوصول إليها واستخدامها. من المحتمل أن يكون لكل بايت من البيانات التي بحوزتك قيمة.
استخراج الرؤى من البيانات المظلمة
بمجرد جلب البيانات المظلمة إلى النور، فإن الخطوة التالية هي تحليلها للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ:
- خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة: يتيح لنا الذكاء الاصطناعي تحويل مجموعة من نقاط البيانات المتباينة إلى صورة متماسكة وثاقبة.
- تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات: تتطور هذه التقنيات مع بياناتك، مما يؤدي باستمرار إلى تحسين قدرتها على استخلاص معنى الأنماط والتنبؤات منه.
- حلول تحليلات البيانات المظلمة: يمكن لمنصات التحليلات الشاملة معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المظلمة، مما يوفر نظرة شاملة للفرص والمخاطر الخفية.
تحويل البيانات إلى قرارات
يحدث السحر الحقيقي عندما يتم استخدام البيانات المظلمة التي تم تحليلها للاستخدام العملي. دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة حول كيفية تحسين جوانب مختلفة من العمل:
- رؤى الذكاء الاصطناعي: يمكن للبيانات المظلمة أن تغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يثري الرؤى التي تقدمها. على سبيل المثال، يمكن تحسين بيانات العملاء التاريخية نماذج تنبؤية للاتجاهات المستقبلية.
- كفاءة العملية: قد يكشف تحليل بيانات السجل غير المستخدمة سابقًا عن أوجه القصور في أنظمتك، مما يؤدي إلى تحسينات في سير العمل التشغيلي.
- إدارة المخاطر والامتثال: يمكن أن تحمل البيانات المظلمة المفتاح لتقييم المخاطر بشكل أفضل امتثال البيانات. ومن خلال تحليل هذه البيانات، يمكن للشركات معالجة المشكلات التنظيمية المحتملة بشكل استباقي.
- تعزيز تجربة العملاء: يمكن أن تكشف البيانات المظلمة عن الأنماط المخفية في سلوك العملاء، مما يؤدي إلى استراتيجيات خدمة عملاء أكثر تخصيصًا وفعالية، وزيادة الرضا، وربما تقليل التكاليف.
لذلك، عندما يتم استخراج البيانات المظلمة وتحليلها بشكل فعال، فإنها تصبح حليفًا قويًا في عملية صنع القرار، وتقدم رؤى وفرصًا يمكن أن تؤثر بشكل كبير على النتيجة النهائية.
بناء ثقافة تتمحور حول البيانات
في مشهد البيانات سريع التطور اليوم، لا يعد تعزيز الثقافة المرتكزة على البيانات مجرد إضافة لطيفة إلى مكان العمل، ولكنه ضرورة ملموسة. وإليك كيف يمكننا أن نسعى جاهدين لزراعة مثل هذه البيئات من حولنا:
- التأكيد على محو الأمية البيانات: مثل القراءة والكتابة، محو الأمية البيانات يجب أن تكون مهارة أساسية داخل مؤسستك (وبصراحة، بشكل عام). يتعلق الأمر بضمان فهم الجميع لقوة البيانات وإمكاناتها.
- مهارات توظيف البيانات: يتضمن ذلك البحث عن الأفراد الذين لا يفهمون البيانات فحسب، بل يمكنهم تفسيرها والاستفادة منها بشكل فعال. الهدف هو تأمين قيمة إضافية عن طريق إضافة أعضاء إلى فريقك ممن يمكنهم ذلك التنقل في العالم القائم على البيانات بكفاءة وبكل سهولة.
- توفير فرص التدريب: استثمر في نمو فريقك من خلال تقديم التدريب على تحليل البيانات والتعلم الآلي والمجالات الأخرى ذات الصلة. يمكن أن يكون ذلك من خلال ورش العمل أو الدورات عبر الإنترنت أو التعاون مع المؤسسات التعليمية.
- دمج البيانات في عملية صنع القرار: تشجيع التحول في العقلية حيث تكون البيانات هي نقطة البداية لكل مناقشة حول الإستراتيجية. وهذا يعني دمج تحليل البيانات في مراجعات الأعمال المنتظمة وجلسات التخطيط الاستراتيجي.
ثقافة الشركة ليست ثابتة وليست صفقة "اضبطها وانساها" - إن تحقيق أي هدف فيما يتعلق بثقافة الشركة، بما في ذلك مركزية البيانات، سيتطلب جهدًا مستمرًا ومدروسًا، ولكنه سيؤتي ثماره في المستقبل.
الجانب المظلم للبيانات المظلمة
في حين أن البيانات المظلمة تحمل إمكانات هائلة، فإنها تأتي أيضًا مع نصيبها من الاعتبارات والمخاطر الأخلاقية. لقد ذكرنا سابقًا النتائج التي توصلت إليها Seagate فيما يتعلق بالبيانات المظلمة، ونسبة 68% في المتوسط. ومع ذلك، خلصت أبحاث مختلفة إلى أنه، اعتمادًا على الصناعة المعنية، قد يصل إلى 90% من بيانات الأعمال يمكن أن تقع ضمن هذه الفئة.
يجب مراعاة ما يلي:
- مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات: مع البيانات العظيمة تأتي مسؤولية كبيرة. من الضروري التأكد من أن السعي للحصول على رؤى البيانات لا ينتهك حقوق الخصوصية الفردية.
- الاستدامة والقضايا البيئية: وفقا للمنتدى الاقتصادي العالمي، تنتج الشركات 1.3 مليار جيجا بايت من البيانات المظلمة كل يوم. المشكلة سيئة للغاية لدرجة أن مراكز البيانات تساهم فيها بشكل أكبر انبعاثات غازات الاحتباس الحراري العالمية من صناعة الطيران العالمية (أي ما يعادل ثلاثة ملايين رحلة جوية من نيويورك إلى لندن) ــ وهذه المشكلة سوف تزداد سوءا.
- احتمالية سوء الاستخدام: هناك خط رفيع بين الاستخدام وسوء الاستخدام. على سبيل المثال، فكر في السيناريو الذي تستطيع فيه شركات التأمين القيام بذلك استخدام بيانات الطرف الثالث المشتراة ليؤثر القرارات المتعلقة بالقروض العقارية المضمونة أو الرهون العقارية، مما يؤدي إلى مستقبل بائس إلى حد ما.
- الإدارة المسؤولة للبيانات: لا يقتصر الأمر على جمع البيانات وتحليلها فحسب؛ بل يتعلق أيضًا بإدارتها بطريقة مسؤولة. ويشمل ذلك ضمان أمن البيانات، والالتزام بالمعايير الأخلاقية، والشفافية بشأن استخدام البيانات.
إن معالجة هذه التحديات بشكل مباشر أمر حيوي للحفاظ على الثقة والنزاهة في عصر البيانات الضخمة.
مستقبل البيانات المظلمة
وبينما نتطلع إلى المستقبل، من المقرر أن يصبح دور البيانات المظلمة في مشهد البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي أكثر أهمية:
- التطور المستمر: إن عالم البيانات المظلمة يتطور باستمرار، مدفوعًا بـ التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ويعيد هذا التطور تشكيل كيفية عرض الشركات لبياناتها غير المستغلة واستخدامها.
- توقع الاتجاهات: البقاء في المقدمة في اللعبة لا يعني فقط فهم ممارسات البيانات الحالية ولكن أيضًا توقع الاتجاهات المستقبلية. وقد يشمل ذلك استكشاف مصادر بيانات جديدة أو اعتماد تقنيات تحليلية ناشئة.
- الاستفادة من البيانات المظلمة: ستحتاج المنظمات التقدمية إلى أن تصبح ماهرة في الاستفادة من البيانات المظلمة. ولا يتضمن ذلك الاعتراف بوجودها فحسب، بل يتضمن دمجها بالكامل في التخطيط الاستراتيجي والعمليات التشغيلية.
ومن المثير للدهشة أن مستقبل البيانات المظلمة مشرق. ستجد الشركات التي يمكنها التنقل بفعالية في هذا المشهد المتطور نفسها في طليعة الثورة القائمة على البيانات، مسلحة برؤى يمكن أن تدفعها إلى آفاق جديدة من النجاح والابتكار، بينما تساهم في قضية الاستدامة الملحة في نفس الوقت.
ختامية
قد تكون البيانات المظلمة بمثابة الحصان الأسود للبيانات، ولكنها توفر إمكانات غير مستغلة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والابتكار. عندما تتعرف على قوتها وتستغلها، يمكن لمؤسستك فتح رؤى جديدة وتعزيز الكفاءة التشغيلية والبقاء في المقدمة في عالم اليوم القائم على البيانات.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/unveiling-the-power-of-dark-data-in-strategic-decision-making/
