Mit KI das Potenzial von Dark Data nutzen | epicinsights
Bereits in der Bezeichnung Dark Data schwingt eine gewisse Bedrohlichkeit mit. Doch wie gefährlich sind diese „dunklen Daten“ wirklich? Ich möchte etwas Licht ins Dunkel bringen. Daher zunächst die Frage:
Was ist Dark Data überhaupt?
Dark Data ist ein Teilgebiet von Big Data. Zusammengefasst steht der Begriff für die Menge an Daten, die in einem Unternehmen zwar gespeichert werden, jedoch meist ungeschützt, ungenutzt und unstrukturiert auf Servern liegen. Einer Studie zufolge schätzt ein Drittel der befragten Führungskräfte die Menge von Dark Data auf 75% ihrer Gesamtdaten.
Neben Dark Data lassen sich zwei weitere Gruppen von Unternehmensdaten unterscheiden:
Die geschäftskritischen Daten bilden für den Geschäftserfolg die relevanteste Gruppe. Sie werden in Echtzeit gesammelt sowie analysiert und liefern einen unternehmerischen Mehrwert. Die geschäftskritischen Daten stellen nicht den Großteil des Datenvolumens dar. Viel mehr bilden sie einen vergleichsweise geringen Anteil an der Gesamtdatenmenge.
Die dritte Datengruppe sind die ROT-Daten. ROT steht für „Redundant, Obsolet, Trivial“. Diese Daten haben keinen Geschäftswert. Unternehmen sollten sie daher in regelmäßigen Abständen löschen. Beispiele für ROT-Daten sind Spam oder Werbung.
In dieser Kategorisierung haben Dark Data einen besonderen Stellenwert. Da die entsprechenden Daten (noch) ungenutzt bleiben, ist unklar, wie viel Potenzial wirklich in ihnen steckt. So könnten sich darunter sowohl ROT- als auch geschäftskritische Daten befinden.
Dark Data – Gefahr oder doch Wettbewerbsvorteil?
Wie bereits angemerkt, könnte sich im Dunkeln ein wahrer Datenschatz verstecken. Daher kann es für Unternehmen von großem (Wettbewerbs-) Vorteil sein, auf ihre Dark Data aufmerksam zu werden und sich diese zu Nutze zu machen. Beispielsweise zeigen sich durch eine Analyse der schlafenden Daten Verbindungen zwischen verschiedenen Datensätzen. Unternehmen können so die Basis für genauere Prognosen legen und wertvolle Geschäftseinblicke gewinnen, die ihnen sonst verborgen geblieben wären. Und das alles mit bereits vorhandenen Daten, die nur auf ihre Verwendung warten.
Doch natürlich bergen diese meist ungeschützten Datenmengen auch ein Sicherheitsrisiko. Unternehmensinterne Daten, darunter vor allem Personendaten, könnten durch mögliche Sicherheitslücken ganz leicht Hackerangriffen zum Opfer fallen. Unternehmen sollten sich daher ihrer Verantwortung bezüglich dieser Daten bewusst werden und sie besser vor potenziellen Gefahren schützen. Eine Analyse der Dark Data würde dies vereinfachen. Die im Dunkeln verborgenen geschäftskritischen und personenbezogenen Daten würden als solche erkannt und könnten sicher verwahrt werden. Die übrigen ROT-Daten könnten, soweit es für sie keine weitere Verwendung gibt, von den Servern gelöscht werden.
Licht ins Dunkel bringen – Aber wie?
Um das versteckte Potenzial in den Dark Data nutzen zu können, müssen diese zunächst gefunden werden. Eine Möglichkeit dafür ist, eine umfassende Bestandsaufnahme aller unternehmerischen Daten zu machen, also ein Datenassessment. Außerdem bietet es sich an, mit den richtigen Tools und Methoden des Data bzw. Information Retrievals gezielt nach konkreten Informationen zu suchen.
Die weitere Analyse dieser unstrukturierten Daten stellt heute kein größeres Hindernis mehr dar, wenn Dark Analytics individuell auf das Unternehmen zugeschnitten wird. Verbesserte Tools können Datensätze miteinander verknüpfen und Unternehmensprozesse automatisieren und beschleunigen. Hier finden auch Lösungen wie Enterprise Search und die Entwicklung von flexiblen Information Governance-Strategien Anwendung.
Postskriptum: Was sind Ihre Erfahrungen mit Dark Data? Wie geht Ihr Unternehmen damit um? Berichten Sie uns doch von Ihren Erfahrungen an info@epic-insights.com – Wir freuen uns darauf!