暗数据：找回失去的机会

暗数据可能包含着对业务运营有价值的隐藏信息。

通过正确的工具和技术，企业可以从暗数据中发现洞察力，从而获得竞争优势。

让我们看看什么是暗数据及如何利用它做出有效决策。

什么是暗数据？

暗数据是组织收集和存储的数据，但没有以任何有意义的方式进行分析或使用。它通常被称为“隐藏的数据”，因为它不被主动使用或在决策过程中被考虑。

以下是一些暗数据的例子：

客户反馈：许多公司通过调查收集到的数据，但他们可能不会分析或以任何有意义的方式使用此数据。
社交媒体数据：社交媒体平台产生大量的数据，如帖子、评论和用户互动。虽然一些组织可能会将这些数据用于营销和客户参与，但其中很多数据并未被分析。
电子邮件附件和收件箱： 许多组织在电子邮件附件和收件箱中存储了大量的数据。尽管其中一些数据可能被分析或使用，但其中很多数据没有被阅读和使用。这些数据可能包含有价值的信息，如客户反馈、sales leads和内部沟通。

组织可能保留暗数据以便合规或记录，或者他们可能认为一旦有更好的技术和分析能力来处理数据，这些数据可能会有用。

然而，存储和保护数据可能是昂贵的，并且如果数据没有得到适当管理，敏感信息有被泄露的风险。

因此，组织需要仔细考虑他们的暗数据的价值，并制定收集、存储和分析策略，以在潜在的收益与成本和风险之间取得平衡。

暗数据对组织有何用处？

暗数据对组织来说非常有价值，因为它可以提供无法获得的洞察力和商业智能。

通过分析暗数据，企业可以更好地了解他们的客户、运营和市场趋势，从而帮助他们做出更明智的决策，提高整体业绩。

暗数据可以帮助组织发现以前未曾发现的模式和趋势，从而找回失去的机会。

例如，通过暗数据分析，可以揭示客户偏好、购买习惯和痛点，这些可以用于改进对客户的服务。

它还可以帮助组织识别和解决运营效率低下的问题，如生产或供应链流程中的瓶颈，从而实现成本节约和提高生产力。

如何找到暗数据？

找到暗数据可能是一项具有挑战性的任务，因为它经常隐藏在大型数据集中，可能不容易访问。但是，有几种方法可以用来识别和定位暗数据。其中一些方法包括以下：

数据配置

数据配置涉及分析数据集的结构和内容，以了解其特性和潜在价值。这可以帮助识别可能有用但尚未分析的数据集。

数据发现工具

有几种数据发现工具可用于帮助组织识别和定位暗数据。这些工具可以扫描数据集，识别出可以帮助识别有价值数据的模式和关系。

关键字搜索

搜索特定关键字或短语可以帮助定位与需求相关的数据集。

数据分类

根据数据的相关性、价值和保留期来分类数据，可以帮助组织识别未被使用的数据，并可以删除或归档。

审计

这涉及审查数据访问日志、系统日志和备份，以识别长时间未被访问或使用的数据。

需要谨记的是，发现暗数据是一个持续的过程，需要不断进行分析和观察，以发现新的数据集和对现有数据的修改。

暗数据是如何产生的？

当数据被收集但未被使用或分析时，就会产生暗数据。这可能出于各种原因，包括：

#1. 非结构化数据

当数据以非结构化格式收集，例如电子邮件、文档或social media posts时，使得搜索、分析和有效使用数据变得困难。

#2. 缺乏数据治理

当组织没有制定数据管理政策和程序时，就会发生这种情况，导致数据被收集和存储，但没有明确的目的或用途。

#3. 数据孤岛

数据孤岛指的是组织内部数据的孤立，不同部门或团队独立地收集、存储和使用数据。这可能导致数据在组织内部不容易访问或共享。

#4. 使用过时系统

如果组织继续使用与较新系统不兼容的旧技术，将难以访问或利用存储在现代设备上的数据。

所有这些情况都可能使数据变得难以找到和访问，从而成为暗数据。

暗数据与大数据的关系是什么？

暗数据是未被使用的大数据的子集，而大数据可以包括暗数据和有用数据。

大数据 – 大数据指的是企业中所有类型的数据，包括结构化和非结构化数据，用于分析和报告目的。

这可以包括来自各种来源的数据，如客户交易、社交媒体、传感器数据和log files。大数据的数量、速度和多样性可能会使传统方法难以处理和分析。

暗数据 – 另一方面，暗数据是任何形式的数据（无论是结构化还是非结构化），无法用于报告或分析。组织可能不知道暗数据的存在，或者可能没有资源或技术来分析它。

利用暗数据进行决策

通过使用这些步骤，组织可以有效利用暗数据的潜力，获得有价值的见解并改进决策。

识别暗数据

第一步是识别和收集相关数据。可以通过对当前收集和存储但未使用的数据进行清点来完成。

清理和组织数据

一旦收集到暗数据，就需要对其进行清理以进行进一步的分析。这可能包括删除重复数据、纠正错误，并以便于处理的方式进行格式化。

分析数据

数据清洗和组织完成后，可以进行分析以识别模式和洞察力，以支持决策。这可以通过各种技术来实现，例如数据挖掘、machine learning和统计分析。

传达结果

从暗数据分析中生成的洞察和发现必须向相关利益相关者传达，以支持决策。这可以通过data visualization或生成报告来实现。

监控决策结果和效果，评估其有效性，并根据需要进行调整非常重要。

暗数据在各种情境中都可以发挥作用，包括sentiment analysis、预测性维护、客户保留和获取。

制定明确的计划并确定暗数据的特定业务用例可以帮助高效有效地利用数据。

优化暗数据的价值

有几种方法可以优化暗数据的价值：

#1.确定业务目标

确定具体的业务目标是优化暗数据价值的第一步。没有明确的目标，很难确定哪些数据是相关的以及如何分析它。

例如，如果目标是提高客户满意度，则应优先考虑来自客户反馈的暗数据。

#2.选择适当的工具

选择用于分析暗数据的工具和技术将取决于具体的业务目标和分析的数据类型。

例如，Natural Language Processing （NLP）可用于分析来自客户反馈的非结构化数据，而数据挖掘可用于识别大数据集中的趋势。

#3.与跨职能团队合作

与跨职能团队合作，例如IT、数据科学和业务部门，有助于确保在组织整体目标和策略的背景下分析暗数据。

#4.建立治理框架

建立治理框架是必要的，以确保数据被合法和道德地使用，并保护个人的隐私。它还有助于确保数据准确、完整和一致。

学习暗数据的资源

有各种资源可用于学习暗数据，例如书籍、文章、在线课程和教程。重要的是尝试不同的资源，找到适合您的学习风格和专业知识的资源。

此外，通过关注相关博客、论坛和行业专家，及时了解该领域的最新发展和趋势也是一个好主意。

#1.暗数据：为什么你不知道的东西很重要

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#2. 暗数据：控制，替换，删除

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#3. 暗数据和暗社交

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结论

尽管暗数据对企业来说可能是一个有用的资源，但其数量和复杂性使其难以管理和分析。

组织必须建立一个定位、收集和评估暗数据的策略，以有效利用它。这包括投资于数据管理和分析工具，并雇佣具备必要技能和专业知识的技术人员。

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