다크 데이터(dark data)에 대해 들어본 적이 없다면 혼자가 아닙니다. 불길한 이름은 제쳐두고, 다크 데이터는 본질적으로 나쁜 것은 아니지만 실제로는 일반적으로 이런 식으로 끝납니다.

다크 데이터는 일반적으로 비정형 데이터그러나 기업이 수집하고 저장하지만 사용하지 않는 반구조적 또는 구조화된 데이터일 수도 있습니다.

이는 명백한 비효율성과 기회 낭비를 나타냅니다. 이러한 유형의 데이터를 사용하면 보관 비용 여전히 적용되지만 분석이 가져올 수 있는 잠재적인 이점은 누락되어 있으며 이는 기회비용의 명백한 사례입니다. 일반적으로 간과되는 이러한 보물 같은 데이터는 보안과 규정 준수 측면에서 취약점이기도 합니다.

다크 데이터는 극단적인 경우가 아닙니다. 이는 어디서나 볼 수 있는 문제이며, 스토리지 제공업체인 Seagate의 조사에 따르면 엄청난 수준의 데이터의 68% 이 범주에 속합니다.

그러나 모든 것이 당신이 믿게 된 것만큼 어둡지는 않습니다. 이는 광범위한 문제이지만, 이 숨겨진 자원을 활용하여 부채를 자산으로 전환할 수 있는 방법이 있습니다. 우리와 함께 문제를 자세히 살펴보고 어두운 데이터에 빛을 비추십시오.

다크 데이터란 무엇이며 왜 간과됩니까?

시작하려면 다크 데이터가 정확히 무엇인지, 그리고 그 의미를 이해해야 합니다. 그것이 제공하는 기능.

서버 로그 파일, 사용되지 않은 고객 정보, 구조화되지 않은 소셜 미디어 데이터 등 다양한 소스에서 매일 생성되는 데이터를 상상해 보세요. 이 데이터는 종종 따로 보관되거나, 너무 복잡하거나, 관련성이 없거나, 단순히 잊혀지는 것으로 간주됩니다.

그런데 왜 이 데이터는 알려지지 않은 채 남아 있을까요? 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

• 관련성이 없다고 인식됨: 조직에서는 이 데이터를 오래되었거나 중복된 것으로 보는 경우가 많습니다.
• 복잡성 및 형식 제한: 다크 데이터의 구조화되지 않은 특성으로 인해 기존 도구를 사용하여 처리하기가 어려울 수 있습니다.
• 인식의 부족: 많은 기업에서는 이 데이터의 존재조차 인식하지 못합니다.
• 중복되거나 쓸모없거나 사소한(ROT) 데이터: 축적 불필요하거나 오래된 정보, 종종 동일한 데이터의 여러 복사본으로 인해 다크 데이터 현상에 크게 기여합니다.
• 불완전한 데이터 통합: 비효율적인 통합 프로세스로 인해 데이터 격차와 불일치가 발생하여 일부 데이터 세트가 격리되거나 액세스할 수 없게 될 수 있습니다.

이러한 문제는 개선될 수 있지만 기술 환경의 방향은 다크 데이터가 항상 어느 정도 문제가 될 것이라는 점을 보장합니다. 새로운 혁신을 통합할 때마다, 클라우드 자동화와 같은, 완전히 새로운 데이터 범주가 발생함에 따라 우리는 웜 캔을 열게 됩니다. 다크 데이터의 위험 활용도가 낮을 ​​것입니다.

여기에는 혼란 속에서 종종 손실되는 비용 관련 데이터가 포함되어 조직이 자동화에 대한 귀중한 투자와 비효율적인 지출을 구별하기 어렵게 만듭니다.​​

다크 데이터를 빛으로 가져오기

다크 데이터를 발견하고 액세스하면 조직 내에서 데이터 탐색을 할 수 있습니다. 이러한 숨겨진 데이터 보물을 밝히는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 프로파일링: 데이터 프로파일링 도구는 방대한 양의 데이터를 조사하여 패턴, 변칙 및 귀중한 통찰력을 식별합니다. 데이터세트와 데이터 레이크에서 이러한 도구를 실행하는 것은 활용도가 낮은 데이터를 식별하는 첫 번째 단계입니다.
2. 데이터 통합: 데이터를 프로파일링한 후에는 통합 개요를 위해 다양한 소스를 통합하는 것이 중요합니다. 서로 다른 데이터 소스를 분석하면 전체적인 관점을 얻을 수 없으며, 거기서 얻은 통찰력의 가치도 훨씬 떨어집니다.
3. 데이터 정리 및 전처리: 이제 수량과 저장 문제가 해결되었으므로 수집되고 정리된 데이터를 최대한 많이 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.
4. 자연어 처리 (NLP) : NLP 번역가로 활동, 소셜 미디어 채팅, 고객 피드백과 같은 구조화되지 않은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환합니다.
5. 외부 전문가 컨설팅: 때로는 눈에 잘 띄지 않는 곳에 숨겨진 것을 찾아내려면 외부 전문가가 필요합니다. 컨설턴트는 다크 데이터를 발굴하고 활용할 수 있는 새로운 시각과 전문 도구를 제공합니다.
6. 내부 액세스 및 관리(IAM) 설정 감사: 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 검토하는 것이 중요합니다. 때로는 엄격한 액세스 제어로 인해 귀중한 데이터가 잠겨 있는 경우도 있습니다.
7. 사내 전략 구현: 여기에는 이전에 간과되었을 수 있는 데이터를 인식하고 가치를 부여하도록 팀을 교육하는 것이 포함됩니다.

핵심은 이 데이터를 찾는 것뿐만 아니라 액세스하고 사용할 수 있는지 확인하는 것입니다. 귀하가 소유한 모든 데이터 바이트는 잠재적으로 가치를 가질 수 있습니다.

다크 데이터에서 통찰력 추출

다크 데이터를 빛으로 가져온 후 다음 단계는 이를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 얻는 것입니다.

1. 고급 AI 알고리즘: AI를 사용하면 뒤죽박죽된 서로 다른 데이터 포인트를 일관되고 통찰력 있는 그림으로 바꿀 수 있습니다.
2. 기계 학습 및 데이터 마이닝 기술: 이러한 기술은 데이터와 함께 발전하여 의미 있는 추출 능력을 지속적으로 향상시킵니다. 패턴과 예측 그것에서.
3. 다크 데이터 분석 솔루션: 포괄적인 분석 플랫폼은 방대한 양의 다크 데이터를 처리하고 분석하여 숨겨진 기회와 위험에 대한 조감도를 제공할 수 있습니다.

데이터를 의사결정으로 전환

분석된 다크 데이터가 실용화될 때 진정한 마법이 일어납니다. 비즈니스의 다양한 측면을 어떻게 개선할 수 있는지에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

• AI 통찰력: 다크 데이터는 AI 시스템에 정보를 제공하여 AI 시스템이 제공하는 통찰력을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 과거 고객 데이터는 예측 모델 미래의 트렌드를 위해.
• 운영 효율성: 이전에 사용되지 않은 로그 데이터를 분석하면 시스템의 비효율성이 밝혀져 운영 워크플로가 개선될 수 있습니다.
• 위험 관리 및 규정 준수: 다크 데이터는 더 나은 위험 평가와 데이터 준수. 기업은 이 데이터를 분석하여 잠재적인 규제 문제를 선제적으로 해결할 수 있습니다.
• 고객 경험 향상: 다크 데이터는 고객 행동의 숨겨진 패턴을 찾아내 더욱 개인화되고 효과적인 고객 서비스 전략을 이끌어내고 만족도를 높이며 잠재적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

따라서 다크 데이터를 효과적으로 마이닝하고 분석하면 의사 결정의 강력한 동맹자가 되어 수익에 큰 영향을 미칠 수 있는 통찰력과 기회를 제공합니다.

데이터 중심 문화 구축

오늘날 빠르게 진화하는 데이터 환경에서 데이터 중심 문화를 육성하는 것은 직장에 좋은 추가 요소일 뿐만 아니라 실질적인 필수 요소입니다. 우리 주변에 그러한 환경을 조성하기 위해 노력할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터 활용 능력 강조: 읽고 쓰는 것과 마찬가지로, 데이터 활용 능력 조직 내에서 (그리고 솔직히 말해서 일반적으로) 기본적인 기술이어야 합니다. 이는 모든 사람이 데이터의 힘과 잠재력을 이해하도록 하는 것입니다.
• 데이터 기술 채용: 여기에는 데이터를 이해할 뿐만 아니라 이를 효과적으로 해석하고 활용할 수 있는 개인을 찾는 것이 포함됩니다. 목표는 다음을 수행할 수 있는 구성원을 팀에 추가하여 추가적인 가치를 확보하는 것입니다. 데이터 중심 세계를 유능하게 탐색하세요 그리고 쉽게.
• 교육 기회 제공: 데이터 분석, 기계 학습 및 기타 관련 분야에 대한 교육을 제공하여 팀의 성장에 투자하세요. 이는 워크숍, 온라인 강좌 또는 교육 기관과의 협력을 통해 이루어질 수 있습니다.
• 의사결정에 데이터 통합: 데이터가 모든 전략 논의의 출발점이라는 사고방식의 변화를 장려하십시오. 이는 정기적인 비즈니스 검토 및 전략 계획 세션에 데이터 분석을 통합하는 것을 의미합니다.

회사 문화는 고정되어 있지 않으며 "설정하고 잊어버리는" 거래가 아닙니다. 데이터 중심성을 포함하여 회사 문화와 관련된 목표를 달성하려면 지속적이고 신중한 노력이 필요하지만 미래에 배당금을 지불하게 될 것입니다.

다크 데이터의 어두운 면

다크 데이터는 엄청난 잠재력을 갖고 있지만 윤리적 고려 사항과 위험도 함께 따릅니다. 우리는 이전에 다크 데이터에 관한 Seagate의 조사 결과를 언급한 바 있으며 평균 수치는 68%입니다. 그러나 다양한 연구 결과에 따르면 해당 산업에 따라 최대 기업 데이터의 90% 이 범주에 속할 수 있습니다.

 다음 사항을 고려하십시오 :

• 데이터 프라이버시 문제: 훌륭한 데이터에는 큰 책임이 따릅니다. 데이터 통찰력을 추구하는 것이 개인의 개인 정보 보호 권리를 침해하지 않도록 하는 것이 중요합니다.
• 지속 가능성 및 환경 문제: 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 기업은 1.3억 기가바이트의 다크 데이터 매일. 문제가 너무 심각해서 데이터 센터가 더 많은 기여를 하고 있습니다. 전 세계 온실 가스 배출 글로벌 항공 산업(뉴욕에서 런던까지의 항공편 300만 회에 해당)보다 – 이 문제는 더욱 악화될 것입니다. 
• 오용 가능성: 사용과 오용 사이에는 얇은 선이 있습니다. 예를 들어, 보험회사가 할 수 있는 시나리오를 생각해 보십시오. 구매한 타사 데이터 사용 영향 담보부 재산 대출에 대한 결정 또는 모기지론으로 인해 다소 디스토피아적인 미래로 이어집니다.
• 책임 있는 데이터 관리: 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 것이 아닙니다. 책임감 있게 관리하는 것도 중요합니다. 여기에는 데이터 보안 보장, 윤리적 표준 준수, 데이터 사용에 대한 투명성이 포함됩니다.

빅데이터 시대에 신뢰와 무결성을 유지하려면 이러한 문제를 정면으로 해결하는 것이 중요합니다.

다크 데이터의 미래

미래를 내다보면 빅데이터와 AI 환경에서 다크데이터의 역할은 더욱 중추적이 될 것입니다.

• 지속적인 발전: 다크 데이터의 영역은 다음과 같이 지속적으로 진화하고 있습니다. AI의 발전 그리고 머신러닝. 이러한 발전은 기업이 아직 활용되지 않은 데이터를 보고 사용하는 방식을 바꾸고 있습니다.
• 예상되는 추세: 경쟁에서 앞서간다는 것은 현재의 데이터 관행을 이해하는 것뿐만 아니라 미래 동향을 예측하는 것을 의미합니다. 여기에는 새로운 데이터 소스를 탐색하거나 새로운 분석 기술을 채택하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 다크 데이터 활용: 진보적인 조직은 다크 데이터를 활용하는 데 능숙해야 합니다. 여기에는 존재를 인식하는 것뿐만 아니라 이를 전략적 계획 및 운영 프로세스에 완전히 통합하는 것도 포함됩니다.

다크 데이터의 미래는 놀랍게도 밝습니다. 이렇게 진화하는 환경을 효과적으로 탐색할 수 있는 기업은 성공과 혁신의 새로운 단계로 나아가는 동시에 긴급한 지속 가능성 문제에 기여할 수 있는 통찰력으로 무장하여 데이터 중심 혁명의 최전선에 서게 될 것입니다.

랩 업

다크 데이터는 데이터의 다크호스일 수 있지만 전략적 의사결정과 혁신을 위한 아직 활용되지 않은 잠재력을 제공합니다. 그 힘을 인식하고 활용하면 조직은 새로운 통찰력을 얻고 운영 효율성을 향상하며 오늘날의 데이터 중심 세계에서 앞서 나갈 수 있습니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/unveiling-the-power-of-dark-data-in-strategic-decision-making/