Karanlık verileri daha önce duymadıysanız yalnız değilsiniz. Uğursuz adını bir kenara bırakırsak, karanlık veriler doğası gereği kötü bir şey değildir; ancak pratikte genellikle bu şekilde sonuçlanır.

Karanlık veriler genellikle yapılandırılmamış veriancak bir işletmenin toplayıp sakladığı ancak kullanmadığı yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmış veriler de olabilir.

Bu, açık bir verimsizlik ve boşa harcanan bir fırsat anlamına gelir: Bu tür verilerle, depolama maliyetleri hala geçerlidir ancak analizin getirebileceği potansiyel faydalar göz ardı edilmiştir; bu da fırsat maliyetinin açık bir örneğidir. Genellikle gözden kaçan bu veri hazinesi aynı zamanda hem güvenlik hem de uyumluluk açısından bir güvenlik açığıdır.

Karanlık veriler uç bir durum değildir. Bu her yerde karşılaşılan bir sorundur ve depolama sağlayıcısı Seagate'in yaptığı araştırma, şaşırtıcı bir durumun ortaya çıktığını göstermektedir. verilerin %68'i bu kategoriye girer.

Ancak her şey sandığınız kadar karanlık değil. Bu geniş kapsamlı bir konu olsa da, bu gizli kaynaktan yararlanmanın ve yükümlülüğü varlığa dönüştürmenin yolları var. Sorunu daha yakından inceleyip karanlık verilere ışık tutarken bize katılın.

Karanlık Veri Nedir ve Neden Gözden Kaçıyor?

Başlamak için karanlık verilerin tam olarak ne olduğunu anlamamız gerekiyor. hizmet ettiği işlev.

Sunucu günlük dosyaları, kullanılmayan müşteri bilgileri veya yapılandırılmamış sosyal medya verileri gibi çeşitli kaynaklardan günlük olarak oluşturulan verileri hayal edin. Bu veriler genellikle bir kenara bırakılır, çok karmaşık, ilgisiz kabul edilir veya basitçe unutulur.

Peki bu veriler neden karanlıkta kalıyor? Birkaç önemli neden var:

• Algılanan ilgisizlik: Çoğu zaman kuruluşlar bu verileri güncelliğini yitirmiş veya gereksiz olarak görür.
• Karmaşıklık ve format sınırlamaları: Karanlık verilerin yapılandırılmamış doğası, geleneksel araçlarla işlenmesini zorlaştırabilir.
• Farkındalık eksikliği: Birçok işletme bu verilerin varlığından bile haberdar değil.
• Yedekli, eski veya önemsiz (ROT) veriler: Birikimi gereksiz veya güncel olmayan bilgilerGenellikle aynı verinin birden fazla kopyası nedeniyle karanlık veri fenomenine önemli ölçüde katkıda bulunur
• Eksik veri entegrasyonu: Etkin olmayan entegrasyon süreçleri veri boşlukları ve tutarsızlıklar yaratarak bazı veri kümelerini yalıtılmış veya erişilemez hale getirebilir.

Bu sorunlar düzeltilebilir olsa da teknoloji ortamının gidişatı, karanlık verilerin her zaman bir dereceye kadar sorun olacağını garanti ediyor. Ne zaman yeni yenilikleri entegre etsek, bulut otomasyonu gibitamamen yeni veri kategorileri ortaya çıktıkça, çoğu tüm verileri taşıyan bir solucan kutusu açıyoruz. Karanlık verilerin riskleri ve yetersiz kullanılacaktır.

Bu, genellikle karıştırma sırasında kaybolan giderlerle ilgili verileri de içerir; bu da kuruluşların otomasyona yapılan değerli yatırımlar ile verimsiz harcamalar arasında ayrım yapmasını zorlaştırır.

Karanlık Verileri Işığa Çıkarma

Karanlık verileri keşfetmek ve bunlara erişmek, sizi kuruluşunuz içinde bir veri keşif gezisine çıkarır. Bu gizli veri hazinelerini şu şekilde aydınlatabilirsiniz:

1. Veri profili oluşturma: Veri profili oluşturma araçları, kalıpları, anormallikleri ve değerli öngörüleri belirlemek için veri yığınlarını inceler. Bu araçları veri kümelerinizde ve veri göllerinizde çalıştırmak, yeterince kullanılmayan verileri belirlemenin ilk adımıdır.
2. Veri entegrasyonu: Verilerinizin profilini çıkardıktan sonra, birleşik bir genel bakış için çeşitli kaynakları entegre etmek çok önemlidir. Farklı veri kaynaklarını analiz etmek size bütünsel bir görünüm sağlamaz ve elde edilen içgörüler çok daha az değerlidir.
3. Veri temizleme ve ön işleme: Artık miktar ve depolama sorunları halledildiğine göre, toplanan ve derlenen verilerin çoğunun kullanılabilir olduğundan emin olmalısınız.
4. Doğal dil işleme (NLP): NLP tercüman olarak görev yaparSosyal medya sohbetleri ve müşteri geri bildirimleri gibi yapılandırılmamış verileri analize uygun formatlara dönüştürüyoruz.
5. Dış uzmanlara danışmak: Bazen, göz önünde saklı olanı fark etmek için dışarıdan bir uzmana ihtiyaç duyulur. Danışmanlar, karanlık verileri ortaya çıkarmak ve kullanmak için yeni bakış açıları ve özel araçlar getiriyor.
6. Dahili erişim ve yönetim (IAM) ayarlarını denetleme: Kimin hangi verilere erişebildiğini incelemek çok önemlidir. Bazen sıkı erişim kontrolleri nedeniyle değerli veriler kilitlenir.
7. Şirket içi stratejilerin uygulanması: Bu, ekibinizin daha önce gözden kaçmış olabilecek verileri tanıması ve bunlara değer vermesi konusunda eğitilmesini içerir.

Unutmayın, önemli olan yalnızca bu verileri bulmak değil, aynı zamanda erişilebilir ve kullanılabilir olmasını sağlamaktır. Sahip olduğunuz her veri baytı potansiyel olarak değer taşıyabilir.

Karanlık Verilerden İçgörü Çıkarma

Karanlık verileri gün ışığına çıkardıktan sonraki adım, bunları eyleme geçirilebilir bilgiler için analiz etmektir:

1. Gelişmiş yapay zeka algoritmaları: Yapay zeka, farklı veri noktalarından oluşan bir karmakarışıklığı tutarlı, anlayışlı bir resme dönüştürmemize olanak tanır.
2. Makine öğrenimi ve veri madenciliği teknikleri: Bu teknikler verilerinizle birlikte gelişerek anlamlı veriler elde etme yeteneklerini sürekli olarak geliştirir. kalıplar ve tahminler ondan.
3. Karanlık veri analitiği çözümleri: Kapsamlı analitik platformları, büyük miktarda karanlık veriyi işleyip analiz ederek gizli fırsat ve risklere kuşbakışı bir bakış sunabilir.

Verileri Kararlara Dönüştürmek

Gerçek sihir, analiz edilen karanlık veriler pratik kullanıma sunulduğunda ortaya çıkar. Bir işletmenin çeşitli yönlerini nasıl daha iyi hale getirebileceğine dair birkaç örneğe göz atalım:

• Yapay zeka öngörüleri: Karanlık veriler yapay zeka sistemlerini besleyerek sağladıkları içgörüleri zenginleştirebilir. Örneğin geçmiş müşteri verileri, öngörülü modeller gelecekteki trendler için.
• Operasyonel verimlilik: Daha önce kullanılmamış günlük verilerinin analiz edilmesi, sistemlerinizdeki verimsizlikleri ortaya çıkarabilir ve operasyonel iş akışlarında iyileştirmelere yol açabilir.
• Risk yönetimi ve uyumluluk: Karanlık veriler daha iyi risk değerlendirmesinin anahtarı olabilir ve veri uyumu. İşletmeler bu verileri analiz ederek potansiyel düzenleme sorunlarını önceden ele alabilir.
• Müşteri deneyimini geliştirme: Karanlık veriler, müşteri davranışındaki gizli kalıpları ortaya çıkarabilir, daha kişiselleştirilmiş ve etkili müşteri hizmetleri stratejilerine yol açabilir, memnuniyeti artırabilir ve potansiyel olarak maliyetleri azaltabilir.

Dolayısıyla, karanlık veriler etkili bir şekilde çıkarılıp analiz edildiğinde, karar vermede güçlü bir müttefik haline gelir ve sonuçları önemli ölçüde etkileyebilecek içgörüler ve fırsatlar sunar.

Veri Merkezli Bir Kültür Oluşturmak

Günümüzün hızla gelişen veri ortamında, veri merkezli bir kültürün teşvik edilmesi yalnızca işyerine hoş bir katkı değil, aynı zamanda somut bir gerekliliktir. Etrafımızdaki bu tür ortamları geliştirmek için şu şekilde çaba gösterebiliriz:

• Veri okuryazarlığının vurgulanması: Tıpkı okumak ve yazmak gibi, veri okuryazarlığı Kuruluşunuzda (ve dürüst olmak gerekirse genel olarak) temel bir beceri olmalıdır. Herkesin verinin gücünü ve potansiyelini anlamasını sağlamakla ilgilidir.
• Veri becerilerinin işe alınması: Bu, yalnızca verileri anlayan değil, aynı zamanda onu etkili bir şekilde yorumlayabilen ve kullanabilen bireylerin aranmasını da içerir. Amaç, ekibinize şunları yapabilecek üyeler ekleyerek ek değer elde etmektir: Veri odaklı dünyada yetkin bir şekilde gezinin ve kolaylıkla.
• Eğitim fırsatlarının sağlanması: Veri analizi, makine öğrenimi ve diğer ilgili alanlarda eğitim sunarak ekibinizin büyümesine yatırım yapın. Bu, atölye çalışmaları, çevrimiçi kurslar veya eğitim kurumlarıyla işbirliği yoluyla olabilir.
• Verileri karar alma sürecine entegre etmek: Verilerin her strateji tartışmasının başlangıç ​​noktası olduğu zihniyet değişikliğini teşvik edin. Bu, veri analizinin düzenli iş incelemelerine ve stratejik planlama oturumlarına entegre edilmesi anlamına gelir.

Şirket kültürü statik değildir ve bir "ayarla ve unut" anlaşması değildir; veri odaklılık da dahil olmak üzere şirket kültürüyle ilgili herhangi bir hedefe ulaşmak, sürekli ve kasıtlı bir çaba gerektirecektir, ancak gelecekte meyvelerini verecektir.

Karanlık Verilerin Karanlık Yüzü

Karanlık veriler muazzam bir potansiyele sahip olsa da, aynı zamanda etik hususları ve riskleri de beraberinde getiriyor. Seagate'in karanlık verilerle ilgili bulgularından ve ortalama %68 rakamından daha önce bahsetmiştik. Ancak farklı araştırmalar, söz konusu endüstriye bağlı olarak, Bir işletmenin verilerinin %90'ı bu kategoriye girebilir.

 Aşağıdaki düşünün:

• Veri gizliliği endişeleri: Harika veriler büyük sorumluluk getirir. Veri içgörülerinin peşinde koşmanın bireysel gizlilik haklarını ihlal etmediğinden emin olmak çok önemlidir.
• Sürdürülebilirlik ve çevre sorunları: Dünya Ekonomik Forumu'na göre şirketler üretiyor 1.3 milyar gigabayt karanlık veri her gün. Sorun o kadar kötü ki veri merkezleri daha fazla katkıda bulunuyor küresel sera gazı emisyonları küresel havacılık endüstrisinden daha fazla (New York'tan Londra'ya üç milyon uçuşa eşdeğer) ve bu sorun daha da kötüleşecek. 
• Kötüye kullanım potansiyeli: Kullanım ve yanlış kullanım arasında ince bir çizgi vardır. Örneğin sigorta şirketlerinin yapabileceği senaryoyu düşünün. satın alınan üçüncü taraf verilerini kullan etkilemek için Teminatlı mülk kredilerine ilişkin kararlar veya ipotekler, biraz distopik bir geleceğe yol açıyor.
• Sorumlu veri yönetimi: Bu sadece veri toplamak ve analiz etmekle ilgili değil; aynı zamanda onu sorumlu bir şekilde yönetmekle de ilgilidir. Buna veri güvenliğinin sağlanması, etik standartlara bağlı kalınması ve veri kullanımı konusunda şeffaf olunması da dahildir.

Bu zorlukların doğrudan üstesinden gelmek, büyük veri çağında güven ve bütünlüğün korunması açısından hayati öneme sahiptir.

Karanlık Verinin Geleceği

Geleceğe baktığımızda, büyük veri ve yapay zeka ortamında karanlık verilerin rolü daha da önemli hale gelecek:

• Sürekli evrim: Karanlık veri alanı, sürekli olarak gelişmektedir. Yapay zekadaki gelişmeler ve makine öğrenimi. Bu evrim, işletmelerin kullanılmamış verilerini görüntüleme ve kullanma şeklini yeniden şekillendiriyor.
• Trendleri tahmin etmek: Oyunda önde olmak, yalnızca mevcut veri uygulamalarını anlamak değil aynı zamanda gelecekteki trendleri tahmin etmek anlamına da gelir. Bu, yeni veri kaynaklarının araştırılmasını veya ortaya çıkan analitik tekniklerin benimsenmesini içerebilir.
• Karanlık verilerden yararlanma: İlerici kuruluşların karanlık verilerden yararlanma konusunda ustalaşması gerekecek. Bu sadece varlığının farkına varmayı değil, aynı zamanda onu stratejik planlama ve operasyonel süreçlere tamamen entegre etmeyi de içerir.

Karanlık verilerin geleceği şaşırtıcı bir şekilde parlak. Bu gelişen ortamda etkili bir şekilde yön verebilen işletmeler, kendilerini veri odaklı devrimin ön saflarında bulacak, kendilerini başarı ve inovasyonda yeni boyutlara taşıyacak içgörülerle donanmışken, aynı zamanda acil bir sürdürülebilirlik sorununa da katkıda bulunacak.

Wrap-Up

Karanlık veriler, verilerin karanlık atı olabilir ancak stratejik karar alma ve inovasyon açısından henüz keşfedilmemiş bir potansiyel sunuyor. Gücünün farkına vardığınızda ve bundan yararlandığınızda kuruluşunuz yeni içgörülerin kilidini açabilir, operasyonel verimliliği artırabilir ve günümüzün veri odaklı dünyasında önde kalabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/unveiling-the-power-of-dark-data-in-strategic-decision-making/