Dark Data: невидимі ресурси, про які повинен знати кожен бізнес

Більшість компаній накопичує величезні обсяги даних, але значна їх частина залишається невикористаною. Ці приховані ресурси називають темними даними (Dark Data). За даними глобального опитування Splunk серед понад 1300 представників бізнесу та ІТ, 60% респондентів зазначили, що половина або більше їхніх даних є темними, а третина оцінює цей показник у 75% і більше.

Темні дані накопичуються через бажання зберігати всю інформацію «на всяк випадок», а недорогі сховища роблять це простим. Проте більшість компаній ніколи не використовують навіть частку того, що зберігають: формати даних часто недоступні для аналітики, резервуари не мають правильних міток, а запити не завжди працюють. Через це темні дані стають обмеженням для якісного аналізу, адже ефективність будь-якої аналітики залежить від того, яка інформація доступна інструментам і наскільки швидко.

Причини «темності» даних різні: невідомі або непомічені дані, ізоляція між відділами, відсутність управління та стандартизації, застарілі системи, неповна інтеграція, зміна пріоритетів бізнесу, обмежені ресурси та недостатня цифрова грамотність співробітників. До цього додаються проблеми з якістю даних, регуляторні вимоги та надлишкові, застарілі або тривіальні (ROT) дані.

За структурою темні дані бувають структурованими, неструктурованими та напівструктурованими: 

• Структуровані дані мають чіткі поля (серверні журнали, IoT-сенсори, CRM, ERP), але доступ до них може ускладнюватися через права доступу чи шифрування. 
• Неструктуровані дані (електронні листи, PDF, соцмережі, записи кол-центрів, відеоспостереження) потребують додаткової обробки для аналізу. 
• Напівструктуровані дані — це, наприклад, HTML, рахунки-фактури, таблиці та XML-документи, які частково структуровані та їх можна каталогізувати.

Темні дані створюють не лише потенціал, а й витрати: на зберігання, підтримку інфраструктури, дотримання правил конфіденційності, а також через неефективне використання інформації. Низька якість даних лише посилює проблему, коли, наприклад, автоматично згенеровані стенограми зберігаються з помилками та ніколи не виправляються.

До прикладу, зараз відома та широко використовується Big Data — це обробка великих обсягів структурованих і неперсоніфікованих даних, які компанії можуть використовувати для аналізу ринку, поведінки клієнтів та оптимізації бізнес-процесів. На відміну від темних даних, Big Data активно аналізується й приносить практичну користь для прийняття рішень.

Нагадуємо, Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає та не продає персональні дані абонентів, у тому числі й записи розмов, тексти SMS/MMS та історію браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних.

Темні дані можуть бути тихими спостерігачами у вашій компанії: накопичуються непомітно, але при цьому несуть у собі серйозні ризики. Часто вони містять конфіденційну інформацію — фінансові дані, персональні дані клієнтів чи внутрішні бізнес-документи. Якщо ці дані не захищені належним чином, існує ризик витоку, порушення безпеки або невідповідності регуляторним вимогам.

Крім того, темні дані займають місце на серверах і витрачають ресурси компанії, створюючи додаткові витрати на зберігання та енергоспоживання. Величезні масиви невикористаних даних уповільнюють роботу аналітичних систем і ускладнюють пошук цінної інформації, що призводить до неефективності та додаткових витрат на зарплати.

Неможливо ігнорувати й екологічний аспект: зберігання невикористаних даних потребує енергії, а це збільшує цифровий вуглецевий слід компанії. Крім того, темні дані можуть містити цінну інформацію, і якщо вона потрапить до конкурентів чи зловмисників, компанія ризикує втратити інтелектуальну власність і репутацію.

Щоб мінімізувати ризики, важливо класифікувати дані, видаляти непотрібні або застарілі, захищати конфіденційну інформацію та регулярно перевіряти, що зберігається. Лише системне управління темними даними допомагає перетворити їх із потенційної загрози на безпечний ресурс, який не створює зайвих витрат і не ставить під удар бізнес.

Темні дані більше не залишаються просто «цифровим сміттям». Бізнес поступово усвідомлює їхню цінність і шукає способи використати приховану інформацію для розвитку. У майбутньому темні дані стають джерелом нових можливостей, але водночас потребують уважного управління.

Однією з головних тенденцій є використання штучного інтелекту та машинного навчання для автоматичного аналізу даних. Це дозволяє виявляти приховані закономірності, тренди та потенційно цінні сигнали, які раніше залишалися непоміченими.

Паралельно зростає інтеграція темних даних в основні бізнес-системи — CRM, ERP та інші платформи, завдяки чому компанії отримують повнішу картину діяльності та можуть ухвалювати рішення на основі максимальної інформації.

Не менш важливим є покращення управління даними: впровадження чітких політик щодо зберігання, архівації та видалення інформації допомагає зменшити ризики, оптимізувати витрати та підвищити ефективність аналітики.

З’являється й екологічна перспектива: зберігання величезних масивів даних споживає енергію, а значить впливає на вуглецевий слід компаній. Оптимізація темних даних і усунення зайвих «цифрових тіней» стає частиною корпоративної стратегії сталого розвитку.

Нарешті, регуляторний тиск теж зростає. Нові закони та стандарти захисту даних змушують бізнес уважніше ставитися до конфіденційної інформації і її зберігання. У цьому сенсі темні дані не лише ресурс, а й виклик, який треба враховувати в стратегії компанії.