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资料来源：Agsandrew / Dreamstime.com
带走：
暗数据是从未见过的数据，但是这些长期以来被忽视的数据可能对组织有用。
有两种方法可以查看暗数据在大数据世界中的影响：
- 作为隐藏在大数据中的机会
- 由于存在风险，因此暗数据构成了
几乎所有公司都存储了不同时间长度的暗数据，而没有进行任何分析。在这样做的同时，他们失去了获得未分析数据可能揭示的见解的机会。长时间存储暗数据还存在一些风险，例如法律，财务，声誉和竞争优势的丧失。公司需要更好地利用其黑暗数据存储库，不仅可以提高业务效率，还可以最大程度地降低风险。
什么是暗数据？
几乎每家公司都会收集大量数据，以期获得对诸如客户行为，软件开发流程，会议时间和生产力以及网站可用性等事物的更多见解。这些见解可帮助公司做出响应，以提供改进的产品和服务。但是，令人惊讶的是，很大一部分数据长时间未使用。公司只是存储它而不进行任何分析。此类数据称为暗数据，并且此类数据量很大。 IDC估计生成的总数据中有90％是暗数据-这是一个重要发现。 Gartner将暗数据定义为
什么样的数据没有分析？已发现以下类别的数据符合深色数据类别的要求：
- 原始调查输入
- 客户资料
- 以前的员工数据
- 财务报表
- 对话
- 聊天记录
- 呼叫中心成绩单
- 帐户资料
大数据与暗数据之间的区别
暗数据是大数据的子集。因此，收集的大数据有两个部分：已分析和未分析。未分析的数据是暗数据。有趣的是，未经分析的数据构成了大数据的最大部分。
公司建立黑暗数据库存的原因
上面给出的数据类型列表可能为公司提供很多价值。尽管如此，令人惊讶的是它们无人值守。造成这种情况的原因很多，但最重要的似乎是缺乏投资。下面列出了造成黑暗数据存储增加的一些原因。
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
原因与缺乏投资有关。如果数据收集是由彼此不交互的技术执行的，则这将阻止组织创建全面的数据策略。许多具有落后技术的组织都在努力整合从不同来源收集的数据，例如呼叫中心聊天记录，网站点击数据和视频会议数据。要处理和集成不同的格式，您需要适当的技术。
黑暗数据潜力
如果90％的大数据是暗数据，这可能是一片未被发现，被忽视的机会的天才。正如上述原因所指出的，公司之所以没有利用暗数据是因为它们提供的价值不大，而是由于公司自身的局限性。因此，可以确定暗数据具有很大的潜力。让我们尝试在制造业的帮助下了解这种潜力。
根据弗若斯特沙利文（Frost＆Sullivan）的研究，“物联网，服务互联网，大数据和集成产业将对制造业价值链的各个部分产生决定性影响。”制造业将从以下方面获得有价值的数据：
- 机器日志
- 设备传感器
- 产品远程信息处理
- 消费者点击流
- 社交媒体
预测需求并解决问题
通过准确地分析客户的点击流数据并获得产品远程信息处理，公司可以准确地预测需求并通过优化商品供应做出适当的响应。公司还可以借助传感器和远程信息处理产生的暗数据来隔离问题，从而解决问题。
建立更智能的供应链
为了准确知道需求的时间和数量并适当地响应需求，公司需要一个聪明而强大的供应链。一种具有这种方式的方法是获得供应链各个组成部分的详细信息。精细的信息使公司能够实现质量以及及时交付。而且只有暗数据才能提供有关供应链的详细信息。
通过客户反馈提高产品质量
在这些瞬息万变的时代，客户不再是只消费产品的人。从某种意义上说，客户是可以通过口口相传，推荐和社交媒体推销产品的品牌大使。对于产品管理，设计和工程团队来说，利用客户反馈并提高产品质量至关重要。暗数据可以通过提供产品的360度视图以及在市场上的视图方式来帮助制造公司。那公司能做什么呢？
- 拥有设计良好的分析框架，该框架可利用暗数据并为所有利益相关者提供对该框架的访问。
- 借助可预测故障或产品故障的传感器数据和远程信息处理，减少计划外，不可预见的产品开发停机时间。
- 将远程信息处理与社交媒体集成在一起，以便可以实时捕获客户反馈，并将数据传输到相关部门。
- 使用数据以敏捷的方式改善产品功能。
结论
毫无疑问暗数据的潜力。但是，公司还需要牢记无限期存储和处理暗数据的风险。暗数据可能包含敏感信息，任何无意或蓄意的信息泄漏都可能带来麻烦。公司需要具有良好的数据标记和结构化技术，以便对数据进行识别和分类。即使他们不打算对其业务进行分析，这也是必要的。否则，财务，监管，竞争优势的丧失和法律问题可能很快就会出现。