软信天成：“点亮”暗数据，挖掘企业隐藏资产

近年来，“暗数据” 这一术语逐渐走入大众视野，引发了广泛的关注与思考。据Veritas Technologies的研究揭示，一般组织持有的总数据中，估计有52%属于暗数据，另有33%为冗余、过期或者不重要的陈旧数据。面对如此庞大的暗数据比例，不禁让人好奇：暗数据究竟为何物？它会对企业产生何种影响？我们又该如何处理？接下来，软信将为您深入解析。

暗数据，是指组织在日常运营中收集、购买以及存储于各种系统/数据库中的非结构化或半结构化数据，这些数据往往被忽视，未被使用、分析，甚至从未被访问过。它类似于宇宙中的暗物质和暗能量，虽不可见却至关重要，它们隐藏在组织的数字世界中，亟待发掘。

然而，发掘暗数据的价值并非易事。与高度组织化、易于搜索的结构化数据（如客户记录或销售数字）相比，暗数据缺乏预定义的格式或组织，不易被发现，且广泛包括老客户的通信记录、社交媒体上的互动信息、多媒体内容及联网设备的传感器数据等，这些数据的多样性和复杂性使得处理和分析它们成为了一项具有挑战性的任务。

为了更深入地理解暗数据，我们可以将其大致分为静态暗数据和动态暗数据两种。

• 静态暗数据指组织存储但不经常使用的数据，如旧的电子邮件、过时的报告等，它通常存放在档案库或旧系统中。
• 动态暗数据则是组织生成但不实时分析的数据，如服务器日志、社交媒体交互数据。这些数据是主动产生的，但由于数据流速过快、数据量过大、数据复杂度高等诸多难题，导致它们往往在产生后便被束之高阁，未能得到充分的利用。

若企业长期忽视暗数据的存在，不采取积极有效的应对措施，将会带来麻烦：

• 存储成本：随着时间的推移，组织产生了大量的非结构化数据，又没有制定相关的保留策略，容易导致存储成本增加。
• 隐私和安全问题：暗数据通常包含敏感或机密信息。在没有强大的隐私和安全措施的情况下处理此类数据可能会导致合规性问题和数据泄露，给组织带来风险。

除此之外，企业还将错失从暗数据中挖掘潜在价值的宝贵机会：

• 客户洞察：通过分析客户交互的暗数据，如呼叫中心日志、聊天记录等，企业可深入了解客户偏好与痛点，进而定制产品与服务。
• 精准营销：社交媒体平台的暗数据，如帖子、评论等，为企业提供了洞察品牌认知、客户情绪及市场趋势的窗口，分析后可助力精准营销。
• 优化运营：暗数据通常包括由制造、运输等行业收集的未经分析的传感器数据，经分析可揭示运营模式、异常情况及性能指标，优化决策与流程。

释放暗数据力量

面对暗数据带来的麻烦和机遇，企业应采取相应策略。然而，许多公司常陷入一个误区，即认为一次性处理暗数据就能万事大吉。但事实上，随着企业数字化转型步伐的加快，数据的规模和多样性正以前所未有的速度增长，同时数据处理工具也在不断增加、更新。

因此，我们建议企业不要仅仅着眼于解决单个暗数据项目，而应考虑建立一个可重复的、系统化的处理流程——实施数据治理，明确角色和职责、数据所有权和保留策略，并遵循以下关键步骤来释放暗数据的潜力：

发现：对企业数据进行全面审核，发现潜在的暗数据存储库，并通过AI技术，如自然语言处理(NLP)、机器学习和深度学习算法来破译非结构化文本、图像和多媒体内容。

分类：并非所有暗数据都同等重要。组织应该确定哪些部分的暗数据最有可能获得洞察力，并相应地确定其类别、优先级。

安全：鉴于一些暗数据的敏感性，强大的隐私和安全措施至关重要。组织应该实施加密、访问控制和数据匿名化技术来保护敏感信息。

分析：利用相关数据集成整合不同来源的数据，创建组织暗数据的统一视图，有助于企业进行整体分析；为确保可靠的分析，需进行数据质量管理，清理和标准化收集的暗数据，解决重复、不一致等数据质量问题。

应用：将获得的见解转化为可操作的策略，即将暗数据与现有项目、业务、流程等建立必要的联系，释放暗数据价值。

随着技术的发展和企业对数据认识的加深，利用暗数据的需求将持续扩展。如有数据相关需求，欢迎私信！