Als je nog nooit van dark data hebt gehoord, ben je niet de enige. Afgezien van de onheilspellende naam zijn dark data niet per definitie slecht – hoewel het in de praktijk meestal wel zo zal aflopen.

Donkere gegevens zijn dat meestal ongestructureerde gegevens, hoewel het ook semi-gestructureerde of gestructureerde gegevens kunnen zijn die een bedrijf verzamelt en opslaat, maar niet gebruikt.

Dit brengt een duidelijke inefficiëntie en een gemiste kans met zich mee: met dit soort gegevens opslagkosten zijn nog steeds van toepassing, maar de potentiële voordelen die analyse kan opleveren worden buiten beschouwing gelaten, wat een duidelijk geval van opportuniteitskosten is. Deze schat aan gegevens die doorgaans over het hoofd wordt gezien, is ook een kwetsbaarheid op het gebied van zowel beveiliging als compliance.

Donkere gegevens zijn geen randgeval. Dit is een alomtegenwoordig probleem, waarbij uit onderzoek van opslagprovider Seagate blijkt dat dit een onthutsend probleem is 68% van de gegevens valt in deze categorie.

Alles is echter niet zo duister als je misschien bent gaan geloven. Hoewel dit een verreikend vraagstuk is, zijn er manieren om deze verborgen hulpbron te benutten en een verplichting in een bezit te veranderen. Ga met ons mee terwijl we het probleem nader bekijken en een licht schijnen op donkere gegevens.

Wat zijn donkere gegevens en waarom worden deze over het hoofd gezien?

Om te beginnen moeten we begrijpen wat donkere data precies zijn en wat de gevolgen ervan zijn functie die het vervult.

Stel je gegevens voor die dagelijks uit verschillende bronnen worden gegenereerd, of het nu gaat om serverlogbestanden, ongebruikte klantinformatie of ongestructureerde sociale-mediagegevens. Deze gegevens worden vaak terzijde gelegd, als te complex, irrelevant of simpelweg vergeten.

Maar waarom blijven deze gegevens in het donker? Er zijn een paar belangrijke redenen:

• Waargenomen irrelevantie: Organisaties beschouwen deze gegevens vaak als verouderd of overbodig.
• Complexiteit en formaatbeperkingen: De ongestructureerde aard van donkere gegevens kan het lastig maken om ze met traditionele tools te verwerken.
• Tekort aan oplettendheid: Veel bedrijven realiseren zich niet eens het bestaan ​​van deze gegevens.
• Redundante, verouderde of triviale (ROT) gegevens: De accumulatie van onnodige of verouderde informatie, vaak als gevolg van meerdere kopieën van dezelfde gegevens, draagt ​​aanzienlijk bij aan het fenomeen donkere gegevens
• Onvolledige data-integratie: Ineffectieve integratieprocessen kunnen datalacunes en inconsistenties veroorzaken, waardoor sommige datasets geïsoleerd of ontoegankelijk blijven.

Hoewel deze problemen kunnen worden verbeterd, garandeert de richting waarin het technologielandschap zich beweegt vrijwel dat donkere gegevens tot op zekere hoogte altijd een probleem zullen blijven. Wanneer we nieuwe innovaties integreren, zoals cloudautomatisering, trekken we een blik wormen open, nu er geheel nieuwe gegevenscategorieën ontstaan ​​– waarvan de meeste alle gegevens bevatten risico's van donkere gegevens en zal onderbenut worden.

Dit geldt ook voor onkostengerelateerde gegevens die vaak verloren gaan tijdens het schudden, waardoor het voor organisaties moeilijk wordt om onderscheid te maken tussen waardevolle investeringen in automatisering en inefficiënte uitgaven.

Donkere gegevens naar het licht brengen

Het ontdekken en ontsluiten van dark data neemt je mee op een data-expeditie binnen jouw organisatie. Hier ziet u hoe u deze verborgen dataschatten kunt belichten:

1. Gegevensprofilering: Tools voor dataprofilering doorzoeken bergen data om patronen, afwijkingen en waardevolle inzichten te identificeren. Het uitvoeren van deze tools op uw datasets en datameren is de eerste stap bij het identificeren van onderbenutte gegevens.
2. Gegevens integratie: Nadat u uw gegevens heeft geprofileerd, is het integreren van verschillende bronnen voor een uniform overzicht van cruciaal belang. Het analyseren van ongelijksoortige gegevensbronnen geeft u geen holistisch beeld, en de daaruit voortvloeiende inzichten zijn veel minder waardevol.
3. Gegevens opschonen en voorbewerken: Nu de kwesties van kwantiteit en opslag zijn opgelost, moet u ervoor zorgen dat zoveel mogelijk van de verzamelde en verzamelde gegevens bruikbaar zijn.
4. Natuurlijke taalverwerking (NLP): NLP treedt op als vertaler, waarbij ongestructureerde gegevens zoals chatter op sociale media en feedback van klanten worden omgezet in formaten die geschikt zijn voor analyse.
5. Consulteren van externe deskundigen: Soms is er een externe deskundige nodig om te ontdekken wat er in het volle zicht verborgen is. Consultants brengen frisse ogen en gespecialiseerde tools mee om duistere data op te sporen en te gebruiken.
6. Instellingen voor interne toegang en beheer (IAM) controleren: Het is van cruciaal belang om te beoordelen wie toegang heeft tot welke gegevens. Soms worden waardevolle gegevens achter slot en grendel gehouden als gevolg van strenge toegangscontroles.
7. Implementeren van interne strategieën: Dit houdt in dat u uw team traint in het herkennen en waarderen van gegevens die voorheen over het hoofd werden gezien.

Vergeet niet dat de sleutel niet alleen is om deze gegevens te vinden, maar ook om ervoor te zorgen dat deze toegankelijk en bruikbaar zijn. Elke byte aan gegevens in uw bezit kan mogelijk waarde hebben.

Inzichten halen uit donkere data

Zodra u donkere gegevens aan het licht hebt gebracht, is de volgende stap het analyseren ervan voor bruikbare inzichten:

1. Geavanceerde AI-algoritmen: AI stelt ons in staat een wirwar van ongelijksoortige datapunten om te zetten in een samenhangend, inzichtelijk beeld.
2. Machine learning en dataminingtechnieken: Deze technieken evolueren mee met uw gegevens en verbeteren voortdurend hun vermogen om er betekenisvolle gegevens uit te halen patronen en voorspellingen ervan.
3. Oplossingen voor donkere data-analyse: Uitgebreide analyseplatforms kunnen grote hoeveelheden duistere gegevens verwerken en analyseren, waardoor verborgen kansen en risico's in vogelvlucht kunnen worden bekeken.

Gegevens transformeren in beslissingen

De echte magie vindt plaats wanneer geanalyseerde donkere gegevens praktisch worden gebruikt. Laten we eens kijken naar een paar voorbeelden van hoe het verschillende aspecten van een bedrijf kan verbeteren:

• AI-inzichten: Donkere data kunnen AI-systemen voeden en de inzichten die ze bieden verrijken. Historische klantgegevens kunnen bijvoorbeeld verbeteren voorspellende modellen voor toekomstige trends.
• Operationele efficiëntie: Het analyseren van eerder ongebruikte loggegevens kan inefficiënties in uw systemen aan het licht brengen, wat kan leiden tot verbeteringen in de operationele workflows.
• Risicobeheer en compliance: Dark data kunnen de sleutel vormen tot een betere risicobeoordeling dataconformiteit. Door deze gegevens te analyseren, kunnen bedrijven preventief potentiële regelgevingsproblemen aanpakken.
• Klantervaring verbeteren: Donkere data kunnen verborgen patronen in het gedrag van klanten blootleggen, wat leidt tot meer gepersonaliseerde en effectieve klantenservicestrategieën, waardoor de tevredenheid toeneemt en mogelijk de kosten worden verlaagd.

Wanneer donkere data effectief worden gedolven en geanalyseerd, worden ze dus een krachtige bondgenoot bij de besluitvorming en bieden ze inzichten en kansen die een aanzienlijke impact kunnen hebben op het bedrijfsresultaat.

Bouwen aan een datacentrische cultuur

In het snel evoluerende datalandschap van vandaag is het koesteren van een datacentrische cultuur niet alleen een mooie toevoeging aan een werkplek, maar ook een tastbare noodzaak. Hier leest u hoe we ernaar kunnen streven dergelijke omgevingen om ons heen te cultiveren:

• Benadrukken van datageletterdheid: Net als lezen en schrijven, datageletterdheid zou een fundamentele vaardigheid moeten zijn binnen uw organisatie (en, eerlijk gezegd, in het algemeen). Het gaat erom ervoor te zorgen dat iedereen de kracht en het potentieel van data begrijpt.
• Datavaardigheden werven: Hierbij gaat het om het zoeken naar personen die niet alleen gegevens begrijpen, maar deze ook effectief kunnen interpreteren en benutten. Het doel is om extra waarde veilig te stellen door leden aan uw team toe te voegen die dat kunnen op competente wijze door de datagestuurde wereld navigeren en met gemak.
• Het bieden van opleidingsmogelijkheden: Investeer in de groei van uw team door training aan te bieden op het gebied van data-analyse, machine learning en andere relevante vakgebieden. Dit kan door middel van workshops, online cursussen of samenwerking met onderwijsinstellingen.
• Gegevens integreren in de besluitvorming: Stimuleer een mentaliteitsverandering waarbij data het startpunt vormen van elke strategiediscussie. Dit betekent dat data-analyse moet worden geïntegreerd in reguliere bedrijfsbeoordelingen en strategische planningssessies.

De bedrijfscultuur is niet statisch en is geen kwestie van 'stel het in en vergeet het maar'. Het bereiken van welk doel dan ook met betrekking tot de bedrijfscultuur, inclusief data-centriciteit, zal een constante, doelbewuste inspanning vergen, maar het zal in de toekomst zijn vruchten afwerpen.

De donkere kant van donkere data

Hoewel donkere data een enorm potentieel hebben, brengt het ook een aantal ethische overwegingen en risico's met zich mee. We hebben eerder de bevindingen van Seagate met betrekking tot donkere gegevens genoemd, en het cijfer van gemiddeld 68%. Verschillende onderzoeken concludeerden echter dat, afhankelijk van de branche in kwestie, tot wel 90% van de data van een bedrijf kan in deze categorie vallen.

 Overweeg het volgende:

• Zorgen over gegevensprivacy: Met geweldige data komt een grote verantwoordelijkheid. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat het nastreven van data-inzichten geen inbreuk maakt op individuele privacyrechten.
• Duurzaamheid en milieukwesties: Volgens het World Economic Forum produceren bedrijven 1.3 miljard gigabyte aan donkere gegevens elke dag. De problematiek is zo ernstig dat datacenters er meer aan bijdragen wereldwijde uitstoot van broeikasgassen dan de mondiale luchtvaartindustrie (gelijk aan drie miljoen vluchten van New York naar Londen) – en dit probleem zal alleen maar erger worden. 
• Potentieel voor misbruik: Er is een dunne lijn tussen gebruik en misbruik. Denk bijvoorbeeld eens aan het scenario waarin verzekeringsmaatschappijen dat zouden kunnen doen gebruik gekochte gegevens van derden beïnvloeden beslissingen over gedekte vastgoedleningen of hypotheken, wat leidt tot een enigszins dystopische toekomst.
• Verantwoord databeheer: Het gaat niet alleen om het verzamelen en analyseren van gegevens; het gaat ook om een ​​verantwoord beheer ervan. Dit omvat onder meer het waarborgen van de gegevensbeveiliging, het naleven van ethische normen en het transparant zijn over het gegevensgebruik.

Het aanpakken van deze uitdagingen is essentieel voor het behoud van vertrouwen en integriteit in het tijdperk van big data.

De toekomst van donkere data

Als we naar de toekomst kijken, zal de rol van dark data in het landschap van big data en AI steeds belangrijker worden:

• Continue evolutie: Het rijk van donkere data evolueert voortdurend, gedreven door vooruitgang op het gebied van AI en machinaal leren. Deze evolutie verandert de manier waarop bedrijven hun ongebruikte data bekijken en gebruiken.
• Anticiperen op trends: Voorop blijven in het spel betekent niet alleen inzicht in de huidige datapraktijken, maar ook anticiperen op toekomstige trends. Dit kan het verkennen van nieuwe gegevensbronnen of het toepassen van opkomende analytische technieken inhouden.
• Donkere data benutten: Progressieve organisaties zullen bedreven moeten worden in het benutten van ‘dark data’. Dit houdt niet alleen in dat het bestaan ​​ervan wordt erkend, maar dat het volledig wordt geïntegreerd in de strategische planning en operationele processen.

De toekomst van donkere data ziet er verrassend rooskleurig uit. Bedrijven die effectief door dit evoluerende landschap kunnen navigeren, zullen zich in de voorhoede van de datagestuurde revolutie bevinden, gewapend met inzichten die hen naar nieuwe hoogten van succes en innovatie kunnen stuwen, terwijl ze tegelijkertijd kunnen bijdragen aan een urgent duurzaamheidsprobleem.

Wrap-Up

Dark data zijn misschien wel het donkere paard onder de data, maar bieden onbenut potentieel voor strategische besluitvorming en innovatie. Wanneer u de kracht ervan onderkent en benut, kan uw organisatie nieuwe inzichten ontsluiten, de operationele efficiëntie verbeteren en voorop blijven lopen in de datagestuurde wereld van vandaag.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/unveiling-the-power-of-dark-data-in-strategic-decision-making/