Dark Data: Recovering the Lost Opportunities

Darkish information kunnen verborgen informatie bevatten die waardevol kan zijn voor de bedrijfsvoering.

Met de juiste instruments en technieken kunnen bedrijven inzichten uit darkish information ontdekken die een concurrentievoordeel kunnen opleveren.

Laten we eens kijken waar donkere gegevens over gaan en hoe we deze kunnen gebruiken om effectieve beslissingen te nemen.

Wat zijn donkere gegevens?

Darkish information zijn gegevens die door een organisatie worden verzameld en opgeslagen, maar die niet op een zinvolle manier worden geanalyseerd of gebruikt. Er wordt vaak naar verwezen als ‘gegevens die in de schaduw liggen’ omdat ze niet actief worden gebruikt of overwogen in besluitvormingsprocessen.

Hier zijn een paar voorbeelden van donkere gegevens:

  1. Klanten suggestions: Veel bedrijven verzamelen suggestions van klanten through enquêtes, maar het is mogelijk dat ze deze gegevens niet op een zinvolle manier analyseren of gebruiken.
  2. Gegevens uit sociale media: Sociale-mediaplatforms genereren enorme hoeveelheden gegevens, zoals berichten, opmerkingen en gebruikersinteracties. Hoewel sommige organisaties deze gegevens mogelijk gebruiken voor advertising and marketing en klantbetrokkenheid, blijft een groot deel ervan niet geanalyseerd.
  3. E-mailbijlagen en inboxen: Veel organisaties hebben enorme hoeveelheden gegevens opgeslagen in e-mailbijlagen en inboxen. Hoewel sommige van deze gegevens kunnen worden geanalyseerd of gebruikt, blijft een groot deel ervan ongelezen en ongebruikt. Deze gegevens kunnen waardevolle informatie bevatten, zoals klantfeedback, verkoopleads en interne communicatie.

Organisaties kunnen donkere gegevens bewaren voor nalevingsdoeleinden of voor het bijhouden van gegevens, of ze denken misschien dat de gegevens in de toekomst nuttig kunnen zijn zodra ze over betere technologie en analytische mogelijkheden beschikken om deze te verwerken.

Het opslaan en beveiligen van gegevens kan echter duur zijn en er bestaat altijd het risico dat gevoelige informatie openbaar wordt gemaakt als de gegevens niet goed worden beheerd.

Als gevolg hiervan is het belangrijk voor organisaties om zorgvuldig de waarde van hun donkere gegevens te overwegen en strategieën te ontwikkelen voor het verzamelen, opslaan en analyseren ervan op een manier die de potentiële voordelen in evenwicht brengt met de kosten en risico’s.

Hoe zijn darkish information nuttig voor organisaties?

Hoe-zijn-donkere-data-nuttig-voor-organisaties

Darkish information kunnen uiterst waardevol zijn voor organisaties omdat het inzichten en enterprise intelligence kan opleveren die anders niet beschikbaar zouden zijn.

Door darkish information te analyseren kunnen bedrijven een beter inzicht krijgen in hun klanten, activiteiten en markttrends, waardoor ze beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen en hun algehele prestaties kunnen verbeteren.

Een van de belangrijkste manieren waarop darkish information organisaties kunnen helpen verloren kansen te herstellen, is door patronen en developments te identificeren die voorheen onzichtbaar waren.

Darkish data-analyse kan bijvoorbeeld klantvoorkeuren, koopgedrag en pijnpunten aan het licht brengen, die kunnen worden gebruikt om de dienstverlening voor klanttevredenheid te verbeteren.

Het kan organisaties ook helpen bij het identificeren en aanpakken van operationele inefficiënties, zoals knelpunten in productie- of provide chain-processen, die kunnen leiden tot kostenbesparingen en verbeterde productiviteit.

Hoe vind je de donkere gegevens?

Hoe je de donkere gegevens kunt vinden

Het vinden van donkere gegevens kan een uitdagende taak zijn, omdat deze vaak verborgen zijn in grote datasets en mogelijk niet gemakkelijk toegankelijk zijn. Er zijn echter verschillende methoden die kunnen worden gebruikt om donkere gegevens te identificeren en te lokaliseren. Sommigen van hen omvatten het volgende:

Gegevensprofilering

Dataprofilering omvat het analyseren van de structuur en inhoud van datasets om hun kenmerken en potentiële waarde te begrijpen. Dit kan helpen bij het identificeren van datasets die nuttig kunnen zijn, maar nog niet zijn geanalyseerd.

Hulpmiddelen voor het ontdekken van gegevens

Er zijn verschillende instruments voor het ontdekken van gegevens beschikbaar waarmee organisaties ‘darkish information’ kunnen identificeren en lokaliseren. Deze instruments kunnen datasets scannen en patronen en relaties identificeren die kunnen helpen bij het identificeren van waardevolle gegevens.

Zoeken naar specifieke trefwoorden of woordgroepen kan helpen bij het vinden van datasets die related kunnen zijn voor hun behoeften.

Gegevensclassificatie

Door gegevens te classificeren op foundation van hun relevantie, waarde en bewaartermijn kunnen organisaties de gegevens identificeren die niet worden gebruikt en die kunnen worden verwijderd of gearchiveerd.

Controle

Dit omvat het beoordelen van logbestanden voor gegevenstoegang, systeemlogboeken en back-ups om gegevens te identificeren die lange tijd niet zijn geopend of gebruikt.

Het is belangrijk om in gedachten te houden dat het ontdekken van donkere gegevens een continu proces is dat constante analyse en observatie vereist om nieuwe datasets en wijzigingen in bestaande gegevens te ontdekken.

Hoe worden donkere gegevens gecreëerd?

Hoe donkere gegevens worden gecreëerd

Donkere gegevens ontstaan ​​wanneer gegevens worden verzameld, maar niet worden gebruikt of geanalyseerd. Dit kan verschillende redenen hebben, waaronder:

#1. Ongestructureerde gegevens

Wanneer gegevens worden verzameld in ongestructureerde formaten, zoals e-mails, documenten of berichten op sociale media, wordt het moeilijk om de gegevens effectief te doorzoeken, analyseren en gebruiken.

#2. Gebrek aan gegevensbeheer

Dit gebeurt wanneer een organisatie geen beleid en procedures heeft voor het beheer van gegevens, wat ertoe leidt dat gegevens worden verzameld en opgeslagen zonder enig duidelijk doel of gebruik.

#3. Gegevenssilo’s

Datasilo’s verwijzen naar het isoleren van gegevens binnen een organisatie, waarbij verschillende afdelingen of groups onafhankelijk van elkaar gegevens verzamelen, opslaan en gebruiken. Dit kan een situatie creëren waarin gegevens niet gemakkelijk toegankelijk of deelbaar zijn binnen de organisatie.

#4. Gebruik van verouderde systemen

Als een organisatie oude technologieën blijft gebruiken die niet compatibel zijn met nieuwere systemen, zal het een uitdaging zijn om toegang te krijgen tot de gegevens die op moderne apparaten zijn opgeslagen en deze te gebruiken.

Al deze state of affairs’s kunnen ervoor zorgen dat gegevens moeilijk te vinden en toegankelijk zijn, waardoor het donkere gegevens worden.

Hoe-donkere-data-gerelateerd-aan-big-data

Darkish information is een subset van large information die niet wordt gebruikt, terwijl large information zowel darkish information als nuttige information kan omvatten.

Grote gegevens – Massive information verwijst naar alle soorten gegevens binnen een onderneming, inclusief zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens, die in aanmerking komen voor analyse- en rapportagedoeleinden.

Het kan daarbij gaan om gegevens uit verschillende bronnen, zoals klanttransacties, sociale media, sensorgegevens en logbestanden. Het quantity, de snelheid en de verscheidenheid van large information kunnen het lastig maken om deze met traditionele methoden te verwerken en analyseren.

Donkere gegevens – Darkish information daarentegen zijn elke vorm van gegevens (gestructureerd of ongestructureerd) die niet toegankelijk is voor rapportage of analyse. Organisaties zijn zich mogelijk niet bewust van het bestaan ​​van darkish information of beschikken mogelijk niet over de middelen of technologie om deze te analyseren.

Gebruik donkere information voor besluitvorming

Gebruik donkere data voor besluitvorming

Door deze stappen te gebruiken kunnen organisaties effectief gebruikmaken van het verborgen potentieel van darkish information om waardevolle inzichten te verkrijgen en de besluitvorming te verbeteren.

Identificeer de donkere gegevens

De eerste stap is het identificeren en verzamelen van de relevante gegevens. Dit kan door een inventarisatie te maken van de gegevens die momenteel worden verzameld en opgeslagen, maar niet worden gebruikt.

Schoon en orden de gegevens

Zodra de donkere gegevens zijn verzameld, moeten deze worden opgeschoond voor verdere analyse. Dit kan het verwijderen van dubbele gegevens omvatten, het corrigeren van fouten en het opmaken ervan op een manier die het gemakkelijk maakt om mee te werken.

Analyseer de gegevens

Nadat de gegevens zijn opgeschoond en georganiseerd, kunnen deze worden geanalyseerd om patronen en inzichten te identificeren die de besluitvorming helpen. Dit kan worden gedaan met behulp van een verscheidenheid aan technieken, zoals datamining, machinaal leren en statistische analyse.

Communiceer de resultaten

De inzichten en bevindingen die voortkomen uit de darkish data-analyse moeten worden gecommuniceerd naar de relevante belanghebbenden om de besluitvorming te ondersteunen. Dit kan worden gedaan door middel van datavisualisatie of het genereren van rapporten.

Het is belangrijk om de resultaten en uitkomsten van de genomen beslissingen te monitoren om de effectiviteit ervan te evalueren en indien nodig aanpassingen aan te brengen.

Darkish information kunnen nuttig zijn in verschillende contexten, waaronder sentimentanalyse, voorspellend onderhoud, klantbehoud en acquisitie.

Het hebben van een duidelijk plan en het identificeren van de specifieke zakelijke use case voor darkish information kan helpen bij het efficiënt en effectief gebruik van de information.

Optimaliseer de waarde van donkere information

data-analyse

Er zijn verschillende manieren om de waarde van donkere gegevens te optimaliseren:

#1. Bepaal de bedrijfsdoelstellingen

Het identificeren van specifieke bedrijfsdoelstellingen is de eerste stap in het optimaliseren van de waarde van darkish information. Zonder duidelijke doelen kan het lastig zijn om te bepalen welke information related zijn en hoe deze te analyseren.

Als het doel bijvoorbeeld is om de klanttevredenheid te verbeteren, moeten donkere gegevens uit klantfeedback prioriteit krijgen.

#2. Selecteer het juiste gereedschap

De keuze van de instruments en technieken die worden gebruikt om donkere gegevens te analyseren, zal afhangen van de specifieke bedrijfsdoelstellingen en het kind gegevens dat wordt geanalyseerd.

Pure Language Processing (NLP) kan bijvoorbeeld nuttig zijn voor het analyseren van ongestructureerde gegevens uit klantfeedback, terwijl datamining nuttig kan zijn voor het identificeren van developments in grote datasets.

#3. Samenwerken met cross-functionele groups

Samenwerken met multifunctionele groups, zoals IT, information science en enterprise models, kan ervoor zorgen dat darkish information worden geanalyseerd in de context van de algemene doelstellingen en strategieën van de organisatie.

#4. Zet een bestuurskader op

Een governance-kader is noodzakelijk om ervoor te zorgen dat de gegevens op ethisch en legaal wijze worden gebruikt en om de privateness van de individuen te beschermen. Het helpt er ook voor te zorgen dat de gegevens accuraat, volledig en constant zijn.

Hulpbronnen om meer te leren over donkere information

Er zijn verschillende bronnen beschikbaar om meer te leren over darkish information, zoals boeken, artikelen, on-line cursussen en tutorials. Het is belangrijk om verschillende bronnen uit te proberen en degene te vinden die bij uw leerstijl en experience previous.

Daarnaast is het ook een goed idee om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen en developments in het veld door relevante blogs, boards en specialists uit de sector te volgen.

#1. Darkish Knowledge: waarom wat u niet weet er toe doet

Dit boek is een praktische gids om de concepten van donkere information diepgaand te begrijpen. Het bestaat uit verschillende praktijkvoorbeelden en casestudies om het idea gemakkelijk te begrijpen.

Voorbeeld Product Beoordeling Prijs

Dark Data: waarom wat u niet weet er toe doet

Darkish Knowledge: waarom wat u niet weet er toe doet

$ 15,95

De auteur gebruikt een verscheidenheid aan voorbeelden uit verschillende industrieën om de concepten die in het boek worden besproken te illustreren. Deze voorbeelden maken het boek herkenbaarder en begrijpelijker voor lezers met verschillende achtergronden.

#2. Donkere gegevens: Controle, Alt, Verwijderen

Dit boek is een boeiende en informatieve gids die een uitgebreid overzicht biedt van de uitdagingen en kansen van darkish information in het huidige digitale tijdperk.

Voorbeeld Product Beoordeling Prijs

Donkere gegevens: Controle, Alt, Verwijderen

Donkere gegevens: Controle, Alt, Verwijderen

$ 11,13

De auteur heeft een stapsgewijze handleiding gegeven over hoe u darkish information kunt identificeren, verzamelen en analyseren, en hoe u deze kunt gebruiken om een ​​concurrentievoordeel in het bedrijfsleven te behalen.

#3. Donkere information en donker sociaal

Dit is een must-read boek voor iedereen die voorop wil blijven lopen in de datagedreven wereld.

Voorbeeld Product Beoordeling Prijs

Dark Data en Dark Social: de veelbelovende probleemkinderen van Big Data en Data Science

Darkish Knowledge en Darkish Social: de veelbelovende probleemkinderen van Massive Knowledge en Knowledge Science

$ 5,48

En bovendien heeft de auteur een reeks onderwerpen behandeld, waaronder information governance, privateness en beveiliging, waardoor het boek een waardevolle bron is voor iedereen die zich bezighoudt met datawetenschap of bedrijfsmanagement.

Conclusie

Hoewel darkish information een nuttige bron voor ondernemingen kunnen zijn, maken de omvang en complexiteit ervan het beheer en de analyse ervan lastig.

Organisaties moeten een gevestigde strategie hebben voor het lokaliseren, verzamelen en evalueren van ‘darkish information’ om deze effectief te kunnen gebruiken. Dit omvat onder meer het investeren in databeheer- en analysetools en het inhuren van technisch personeel met de nodige vaardigheden en experience.

Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in het idea van gegevensclassificatie om de beveiliging te verbeteren.

Rate this post
porno izle altyazılı porno porno