Dark Data: Wiedergewinnung der verlorenen Gelegenheiten

Dark Data können versteckte Informationen enthalten, die für den Geschäftsbetrieb wertvoll sein können.

Mit den richtigen Tools und Techniken können Unternehmen Erkenntnisse aus dunklen Daten gewinnen, die einen Wettbewerbsvorteil bieten können.

Sehen wir uns an, worum es bei Dark Data geht und wie man sie nutzt, um effektive Entscheidungen zu treffen.

What is Dark Data?

Dark Data sind Daten, die von einer Organisation gesammelt und gespeichert, aber nicht analysiert oder sinnvoll verwendet werden. Sie werden oft als „Daten, die im Schatten liegen“ bezeichnet, weil sie nicht aktiv genutzt oder in Entscheidungsprozessen berücksichtigt werden.

Hier sind einige Beispiele für Dark Data:

1. Kunden-Feedback: Viele Unternehmen sammeln Kundenbewertung B. durch Umfragen, aber sie dürfen diese Daten nicht sinnvoll analysieren oder verwenden.
2. Social-Media-Daten: Social-Media-Plattformen generieren riesige Datenmengen wie Posts, Kommentare und Benutzerinteraktionen. Während einige Organisationen diese Daten möglicherweise für Marketing und Kundenbindung verwenden, werden viele davon nicht analysiert.
3. E-Mail-Anhänge und Posteingänge: Viele Unternehmen haben riesige Datenmengen in E-Mail-Anhängen und Posteingängen gespeichert. Obwohl einige dieser Daten analysiert oder verwendet werden können, bleibt ein Großteil davon ungelesen und ungenutzt. Diese Daten können wertvolle Informationen wie Kundenfeedback, Verkaufsführend, und interne Kommunikation.

Organisationen können dunkle Daten für Compliance-Zwecke oder zur Aufbewahrung von Aufzeichnungen aufbewahren, oder sie glauben, dass die Daten in Zukunft nützlich sein könnten, sobald sie über bessere Technologie und analytische Fähigkeiten zu ihrer Verarbeitung verfügen.

Das Speichern und Sichern von Daten kann jedoch teuer sein, und es besteht immer das Risiko, dass vertrauliche Informationen offengelegt werden, wenn die Daten nicht ordnungsgemäß verwaltet werden.

Daher ist es für Unternehmen wichtig, den Wert ihrer Dark Data sorgfältig abzuwägen und Strategien zu ihrer Erfassung, Speicherung und Analyse zu entwickeln, bei denen die potenziellen Vorteile mit den Kosten und Risiken in Einklang gebracht werden.

Wie nützlich sind Dark Data für Unternehmen?

Dunkle Daten können für Unternehmen äußerst wertvoll sein, da sie Einblicke und Business Intelligence liefern können, die sonst nicht verfügbar wären.

Durch die Analyse von Dark Data können Unternehmen ihre Kunden, Abläufe und Markttrends besser verstehen, was ihnen helfen kann, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Gesamtleistung zu verbessern.

Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Dark Data Unternehmen dabei helfen können, verpasste Gelegenheiten wiederzugewinnen, besteht darin, Muster und Trends zu identifizieren, die zuvor nicht erkannt wurden.

Beispielsweise kann die Dark-Data-Analyse Kundenpräferenzen, Kaufgewohnheiten und Schmerzpunkte aufdecken, die zur Verbesserung der Dienstleistungen für verwendet werden können Kundenzufriedenheit.

Es kann Unternehmen auch dabei helfen, betriebliche Ineffizienzen wie Engpässe in Produktions- oder Lieferkettenprozessen zu erkennen und zu beheben, die zu Kosteneinsparungen und verbesserter Produktivität führen können.

How to Find the Dark Data?

Das Auffinden von dunklen Daten kann eine herausfordernde Aufgabe sein, da sie oft in großen Datensätzen verborgen und möglicherweise nicht leicht zugänglich sind. Es gibt jedoch mehrere Methoden, mit denen Dark Data identifiziert und lokalisiert werden können. Einige von ihnen beinhalten Folgendes:

Datenprofilierung

Bei der Erstellung von Datenprofilen werden die Struktur und der Inhalt von Datensätzen analysiert, um ihre Eigenschaften und ihren potenziellen Wert zu verstehen. Dies kann dabei helfen, Datensätze zu identifizieren, die möglicherweise nützlich sind, aber noch nicht analysiert wurden.

Tools zur Datenermittlung

Es stehen mehrere Datenerkennungstools zur Verfügung, die Organisationen dabei helfen können, Dark Data zu identifizieren und zu lokalisieren. Diese Tools können Datensätze scannen und Muster und Beziehungen identifizieren, die dabei helfen können, wertvolle Daten zu identifizieren.

Schlagwortsuche

Die Suche nach bestimmten Schlüsselwörtern oder Ausdrücken kann helfen, Datensätze zu finden, die für ihre Bedürfnisse relevant sein könnten.

Datenklassifizierung

Die Klassifizierung von Daten basierend auf ihrer Relevanz, ihrem Wert und ihrer Aufbewahrungsdauer kann Organisationen dabei helfen, die Daten zu identifizieren, die nicht verwendet werden und gelöscht oder archiviert werden können.

Auditing

Dies beinhaltet die Überprüfung von Datenzugriffsprotokollen, Systemprotokollen und Sicherungen, um Daten zu identifizieren, auf die lange Zeit nicht zugegriffen oder die nicht verwendet wurden.

Es ist wichtig zu bedenken, dass die Entdeckung von Dark Data ein kontinuierlicher Prozess ist, der eine ständige Analyse und Beobachtung erfordert, um neue Datensätze und Änderungen an bestehenden Daten zu erkennen.

How Dark Data is Created?

Dark Data entstehen, wenn Daten gesammelt, aber nicht verwendet oder analysiert werden. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, darunter:

# 1. Unstrukturierte Daten

Wenn Daten in unstrukturierten Formaten wie E-Mails, Dokumenten o Social-Media-Beiträge, wodurch es schwierig ist, die Daten effektiv zu suchen, zu analysieren und zu nutzen.

# 2. Fehlende Datengovernance

Dies tritt auf, wenn eine Organisation keine Richtlinien und Verfahren zur Verwaltung von Daten hat, was dazu führt, dass Daten ohne klaren Zweck oder Verwendung erfasst und gespeichert werden.

# 3. Datensilos

Datensilos beziehen sich auf die Isolierung von Daten innerhalb einer Organisation, in der verschiedene Abteilungen oder Teams Daten unabhängig voneinander sammeln, speichern und verwenden. Dies kann zu einer Situation führen, in der Daten im gesamten Unternehmen nicht leicht zugänglich oder gemeinsam nutzbar sind.

# 4. Legacy-Systeme verwenden

Wenn eine Organisation weiterhin alte Technologien verwendet, die nicht mit neueren Systemen kompatibel sind, wird es schwierig, auf die auf modernen Geräten gespeicherten Daten zuzugreifen oder diese zu nutzen.

All diese Szenarien können das Auffinden und den Zugriff auf Daten erschweren und zu Dark Data werden.

How Dark Data related to Big Data?

Dunkle Daten sind eine Teilmenge von große Datenmengen die nicht verwendet werden, während Big Data sowohl dunkle als auch nützliche Daten enthalten kann.

Big Data – Big Data bezieht sich auf alle Arten von Daten innerhalb eines Unternehmens, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, die für Analyse- und Berichtszwecke in Betracht gezogen werden.

Dies kann Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundentransaktionen, sozialen Medien, Sensordaten usw. umfassen Protokolldateien. Das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt von Big Data können die Verarbeitung und Analyse mit herkömmlichen Methoden erschweren.

Dunkle Daten – Dark Data hingegen ist jede Form von Daten (ob strukturiert oder unstrukturiert), die nicht für Berichte oder Analysen zugänglich sind. Unternehmen sind sich der Existenz von Dark Data möglicherweise nicht bewusst oder verfügen möglicherweise nicht über die Ressourcen oder Technologien, um sie zu analysieren.

Use Dark Data for Decision-Making

Durch die Anwendung dieser Schritte können Unternehmen das verborgene Potenzial von Dark Data effektiv nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Identifizieren Sie die dunklen Daten

Der erste Schritt besteht darin, die relevanten Daten zu identifizieren und zu sammeln. Dies kann durch eine Bestandsaufnahme der aktuell erfassten und gespeicherten, aber nicht genutzten Daten erfolgen.

Bereinigen und organisieren Sie die Daten

Sobald die dunklen Daten gesammelt wurden, müssen sie für die weitere Analyse bereinigt werden. Dies kann das Entfernen doppelter Daten, das Korrigieren von Fehlern und das Formatieren der Daten in einer Weise umfassen, die die Arbeit erleichtert.

Analysieren Sie die Daten

Nachdem die Daten bereinigt und organisiert wurden, können sie analysiert werden, um Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Dies kann mit einer Vielzahl von Techniken erfolgen, wie z. B. Data Mining, Maschinelles Lernen, und statistische Analyse.

Kommunizieren Sie die Ergebnisse

Die Erkenntnisse und Erkenntnisse aus der Dark-Data-Analyse müssen an die relevanten Stakeholder kommuniziert werden, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies kann durch erfolgen Datenvisualisierung oder Berichterstellung.

Es ist wichtig, die Ergebnisse und Ergebnisse der getroffenen Entscheidungen zu überwachen, um ihre Wirksamkeit zu bewerten und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Dunkle Daten können in verschiedenen Kontexten nützlich sein, einschließlich Sentiment-Analyse, vorausschauende Wartung, Kundenbindung und -gewinnung.

Ein klarer Plan und die Identifizierung des spezifischen geschäftlichen Anwendungsfalls für dunkle Daten können bei der effizienten und effektiven Nutzung der Daten helfen.

Optimize the Value of Dark Data

Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Wert von Dark Data zu optimieren:

# 1. Bestimmen Sie die Geschäftsziele

Die Identifizierung spezifischer Geschäftsziele ist der erste Schritt zur Optimierung des Werts von Dark Data. Ohne klare Ziele kann es schwierig sein, zu bestimmen, welche Daten relevant sind und wie sie zu analysieren sind.

Wenn es beispielsweise darum geht, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, sollten Dark Data aus Kundenfeedback priorisiert werden.

# 2. Wählen Sie die geeigneten Werkzeuge aus

Die Wahl der Tools und Techniken zur Analyse von Dark Data hängt von den spezifischen Geschäftszielen und der Art der analysierten Daten ab.

Zum Beispiel Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann nützlich sein, um unstrukturierte Daten aus Kundenfeedback zu analysieren, während Data Mining nützlich sein kann, um Trends in großen Datensätzen zu identifizieren.

# 3. Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams

Die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams wie IT, Data Science und Geschäftsbereichen kann dazu beitragen, dass Dark Data im Kontext der allgemeinen Ziele und Strategien der Organisation analysiert werden.

# 4. Richten Sie einen Governance-Rahmen ein

Ein Governance-Rahmen ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Daten ethisch und legal verwendet werden, und um die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen. Es hilft auch sicherzustellen, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind.

Resources to Learn About Dark Data

Es stehen verschiedene Ressourcen zum Erlernen von Dark Data zur Verfügung, z. B. Bücher, Artikel, Online-Kurse und Tutorials. Es ist wichtig, verschiedene Ressourcen auszuprobieren und diejenige zu finden, die zu Ihrem Lernstil und Ihrer Expertise passt.

Darüber hinaus ist es auch eine gute Idee, über die neuesten Entwicklungen und Trends auf dem Gebiet auf dem Laufenden zu bleiben, indem Sie relevanten Blogs, Foren und Branchenexperten folgen.

# 1. Dark Data: Warum das, was Sie nicht wissen, wichtig ist

Dieses Buch ist ein praktischer Leitfaden, um die Konzepte von Dark Data im Detail zu verstehen. Es besteht aus mehreren realen Beispielen und Fallstudien, um das Konzept leicht verständlich zu machen.

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Der Autor verwendet eine Vielzahl von Beispielen aus verschiedenen Branchen, um die im Buch diskutierten Konzepte zu veranschaulichen. Diese Beispiele machen das Buch für Leser mit unterschiedlichem Hintergrund verständlicher und leichter verständlich.

# 2. Dunkle Daten: Strg, Alt, Löschen

Dieses Buch ist ein ansprechender und informativer Leitfaden, der einen umfassenden Überblick über die Herausforderungen und Chancen von Dark Data im heutigen digitalen Zeitalter bietet.

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Der Autor hat eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Identifizieren, Sammeln und Analysieren von Dark Data sowie zum Erzielen eines Wettbewerbsvorteils im Unternehmen bereitgestellt.

# 3. Dark Data und Dark Social

Dieses Buch ist ein Muss für alle, die in der datengesteuerten Welt immer einen Schritt voraus sein wollen.

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Außerdem hat der Autor eine Reihe von Themen behandelt, darunter Data Governance, Datenschutz und Sicherheit, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für jeden macht, der im Bereich Data Science oder Unternehmensführung tätig ist.

Fazit

Obwohl dunkle Daten eine nützliche Ressource für Unternehmen sein können, erschweren ihr Umfang und ihre Komplexität die Verwaltung und Analyse.

Unternehmen müssen über eine etablierte Strategie zum Auffinden, Sammeln und Auswerten von Dark Data verfügen, um sie effektiv nutzen zu können. Dazu gehört die Investition in Datenmanagement- und Analysetools und die Einstellung von technischem Personal mit den erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnissen.

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