Les données obscures peuvent contenir des informations cachées qui peuvent être précieuses pour les opérations commerciales.
Avec les bons outils et techniques, les entreprises peuvent découvrir des informations à partir de données obscures qui peuvent fournir un avantage concurrentiel.
Voyons en quoi consistent les données sombres et comment les utiliser pour prendre des décisions efficaces.
What is Dark Data?
Les données obscures sont des données qui sont collectées et stockées par une organisation mais qui ne sont ni analysées ni utilisées de manière significative. On parle souvent de « données qui se cachent dans l'ombre » parce qu'elles ne sont pas activement utilisées ou prises en compte dans les processus de prise de décision.
Voici quelques exemples de dark data :
- Commentaires des clients: De nombreuses entreprises collectent commentaires des clients par le biais d'enquêtes, mais ils ne peuvent pas analyser ou utiliser ces données de manière significative.
- Données des médias sociaux: Les plateformes de médias sociaux génèrent de grandes quantités de données, telles que des publications, des commentaires et des interactions avec les utilisateurs. Bien que certaines organisations puissent utiliser ces données pour le marketing et l'engagement client, une grande partie n'est pas analysée.
- Pièces jointes et boîtes de réception : De nombreuses organisations ont de grandes quantités de données stockées dans des pièces jointes et des boîtes de réception. Même si certaines de ces données peuvent être analysées ou utilisées, une grande partie d'entre elles ne sont ni lues ni utilisées. Ces données peuvent inclure des informations précieuses telles que les commentaires des clients, prospects, et communication interne.
Les organisations peuvent conserver des données obscures à des fins de conformité ou de tenue de registres, ou elles peuvent croire que les données pourraient être utiles à l'avenir une fois qu'elles disposeront d'une meilleure technologie et de meilleures capacités analytiques pour les traiter.
Cependant, le stockage et la sécurisation des données peuvent être coûteux, et il existe toujours le risque que des informations sensibles soient exposées si les données ne sont pas correctement gérées.
Par conséquent, il est important que les organisations examinent attentivement la valeur de leurs données obscures et développent des stratégies pour les collecter, les stocker et les analyser de manière à équilibrer les avantages potentiels avec les coûts et les risques.
En quoi les dark data sont-elles utiles aux organisations ?
Les données obscures peuvent être extrêmement précieuses pour les organisations, car elles peuvent fournir des informations et des renseignements commerciaux qui, autrement, ne seraient pas disponibles.
En analysant les données sombres, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, leurs opérations et les tendances du marché, ce qui peut les aider à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer leurs performances globales.
L'un des principaux moyens par lesquels les données obscures peuvent aider les organisations à récupérer des opportunités perdues est d'identifier des modèles et des tendances qui n'avaient pas été observés auparavant.
Par exemple, l'analyse des données sombres peut révéler les préférences des clients, les habitudes d'achat et les points faibles, qui peuvent être utilisés pour améliorer les services pour satisfaction Client.
Il peut également aider les organisations à identifier et à résoudre les inefficacités opérationnelles, telles que les goulots d'étranglement dans les processus de production ou de chaîne d'approvisionnement, qui peuvent entraîner des économies de coûts et une amélioration de la productivité.
How to Find the Dark Data?
Trouver des données obscures peut être une tâche difficile car elles sont souvent cachées dans de grands ensembles de données et peuvent ne pas être facilement accessibles. Cependant, plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour identifier et localiser les données sombres. Certains d'entre eux incluent les éléments suivants :
Profilage des données
Le profilage des données consiste à analyser la structure et le contenu des ensembles de données pour comprendre leurs caractéristiques et leur valeur potentielle. Cela peut aider à identifier les ensembles de données qui peuvent être utiles mais qui n'ont pas été analysés.
Outils de découverte de données
Il existe plusieurs outils de découverte de données disponibles qui peuvent aider les organisations à identifier et à localiser les données obscures. Ces outils peuvent analyser des ensembles de données et identifier des modèles et des relations qui peuvent aider à identifier des données précieuses.
Recherche par mot clé
La recherche de mots-clés ou d'expressions spécifiques peut aider à localiser des ensembles de données susceptibles de répondre à leurs besoins.
Classification des données
La classification des données en fonction de leur pertinence, de leur valeur et de leur durée de conservation peut aider les organisations à identifier les données qui ne sont pas utilisées et qui peuvent être supprimées ou archivées.
vérification des comptes
Cela implique d'examiner les journaux d'accès aux données, les journaux système et les sauvegardes pour identifier les données qui n'ont pas été consultées ou utilisées depuis longtemps.
Il est important de garder à l'esprit que la découverte de données obscures est un processus continu qui nécessite une analyse et une observation constantes pour repérer de nouveaux ensembles de données et des modifications aux données existantes.
How Dark Data is Created?
Les données sombres sont créées lorsque les données sont collectées mais non utilisées ou analysées. Cela peut se produire pour diverses raisons, notamment :
# 1. Données non structurées
Lorsque les données sont collectées dans des formats non structurés, tels que des e-mails, des documents ou messages de médias sociaux, ce qui rend difficile la recherche, l'analyse et l'utilisation efficaces des données.
# 2. Manque de gouvernance des données
Cela se produit lorsqu'une organisation n'a pas mis en place de politiques et de procédures pour gérer les données, ce qui entraîne la collecte et le stockage de données sans objectif ni utilisation clairs.
# 3. Silos de données
Les silos de données font référence à l'isolement des données au sein d'une organisation, où différents services ou équipes collectent, stockent et utilisent des données indépendamment les uns des autres. Cela peut créer une situation où les données ne sont pas facilement accessibles ou partageables au sein de l'organisation.
# 4. Utilisation des systèmes hérités
Si une organisation continue d'utiliser d'anciennes technologies qui ne sont pas compatibles avec des systèmes plus récents, il sera difficile d'accéder ou d'utiliser les données stockées sur des appareils modernes.
Tous ces scénarios peuvent rendre les données difficiles à trouver et à accéder, devenant des données sombres.
Les données sombres sont un sous-ensemble de le Big Data qui n'est pas utilisé, tandis que le big data peut inclure à la fois des données sombres et utiles.
Big données – Les mégadonnées font référence à tous les types de données au sein d'une entreprise, y compris les données structurées et non structurées, qui sont prises en compte à des fins d'analyse et de production de rapports.
Cela peut inclure des données provenant de diverses sources telles que les transactions des clients, les médias sociaux, les données des capteurs et fichiers journaux. Le volume, la vitesse et la variété des mégadonnées peuvent compliquer le traitement et l'analyse à l'aide de méthodes traditionnelles.
Données sombres – Les données obscures, en revanche, sont toute forme de données (structurées ou non structurées) qui n'est pas accessible pour le reporting ou l'analyse. Les organisations peuvent ne pas être conscientes de l'existence de données obscures ou ne pas disposer des ressources ou de la technologie pour les analyser.
Use Dark Data for Decision-Making
En utilisant ces étapes, les organisations peuvent exploiter efficacement le potentiel caché des données obscures pour obtenir des informations précieuses et améliorer la prise de décision.
Identifiez les données sombres
La première étape consiste à identifier et collecter les données pertinentes. Cela peut être fait en procédant à un inventaire des données qui sont actuellement collectées et stockées mais qui ne sont pas utilisées.
Nettoyer et organiser les données
Une fois les données sombres collectées, elles doivent être nettoyées pour une analyse plus approfondie. Cela peut inclure la suppression des données en double, la correction des erreurs et leur formatage de manière à faciliter leur utilisation.
Analysez les données
Une fois les données nettoyées et organisées, elles peuvent être analysées pour identifier des modèles et des informations qui aident à la prise de décision. Cela peut être fait en utilisant une variété de techniques, telles que l'exploration de données, machine learning, et analyse statistique.
Communiquer les résultats
Les informations et les conclusions générées par l'analyse des données obscures doivent être communiquées aux parties prenantes concernées pour soutenir la prise de décision. Cela peut se faire par visualisation de données ou la génération de rapports.
Il est important de surveiller les résultats et les résultats des décisions prises pour évaluer leur efficacité et faire les ajustements nécessaires.
Les données sombres peuvent être utiles dans divers contextes, notamment l'analyse des sentiments, maintenance prédictive, fidélisation et acquisition de clients.
Avoir un plan clair et identifier le cas d'utilisation métier spécifique des données sombres peut contribuer à une utilisation efficace et efficiente des données.
Optimize the Value of Dark Data
Il existe plusieurs façons d'optimiser la valeur des dark data :
# 1. Déterminer les objectifs commerciaux
L'identification d'objectifs commerciaux spécifiques est la première étape de l'optimisation de la valeur des données sombres. Sans objectifs clairs, il peut être difficile de déterminer quelles données sont pertinentes et comment les analyser.
Par exemple, si l'objectif est d'améliorer la satisfaction des clients, les données sombres issues des commentaires des clients doivent être prioritaires.
# 2. Sélectionnez les outils appropriés
Le choix des outils et des techniques utilisés pour analyser les données obscures dépendra des objectifs commerciaux spécifiques et du type de données analysées.
Par exemple, Traitement du langage naturel (NLP) peut être utile pour analyser des données non structurées à partir des commentaires des clients, tandis que l'exploration de données peut être utile pour identifier les tendances dans de grands ensembles de données.
# 3. Collaborer avec des équipes interfonctionnelles
La collaboration avec des équipes interfonctionnelles, telles que l'informatique, la science des données et les unités commerciales, peut aider à garantir que les données obscures sont analysées dans le contexte des objectifs et stratégies globaux de l'organisation.
# 4. Établir un cadre de gouvernance
Un cadre de gouvernance est nécessaire pour garantir que les données sont utilisées de manière éthique et légale et pour protéger la vie privée des individus. Cela permet également de s'assurer que les données sont exactes, complètes et cohérentes.
Resources to Learn About Dark Data
Diverses ressources sont disponibles pour en savoir plus sur les données sombres, telles que des livres, des articles, des cours en ligne et des didacticiels. Il est important d'essayer différentes ressources et de trouver celle qui correspond à votre style d'apprentissage et à votre expertise.
De plus, c'est aussi une bonne idée de se tenir au courant des derniers développements et tendances dans le domaine en suivant les blogs, forums et experts de l'industrie pertinents.
# 1. Données obscures : pourquoi ce que vous ne savez pas est important
Ce livre est un guide pratique pour comprendre en profondeur les concepts de dark data. Il se compose de plusieurs exemples concrets et d'études de cas pour rendre le concept facile à comprendre.
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# 2. Dark Data : Contrôle, Alt, Supprimer
Ce livre est un guide engageant et informatif qui fournit un aperçu complet des défis et des opportunités des données sombres à l'ère numérique d'aujourd'hui.
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L'auteur a fourni un guide étape par étape sur la façon d'identifier, de collecter et d'analyser les données sombres, ainsi que sur la façon de les utiliser pour obtenir un avantage concurrentiel dans les affaires.
# 3. Dark Data et Dark Social
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Conclusion
Bien que les données obscures puissent être une ressource utile pour les entreprises, leur volume et leur complexité les rendent difficiles à gérer et à analyser.
Les organisations doivent avoir une stratégie établie pour localiser, collecter et évaluer les données obscures afin de les utiliser efficacement. Cela comprend l'investissement dans des outils de gestion et d'analyse des données et l'embauche de personnel technique doté des compétences et de l'expertise nécessaires.
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