La maggior parte dei dati raccolti dalle istituzioni verrà utilizzata per migliorare il modo in cui fanno affari. Che si tratti di informazioni su come gli utenti utilizzano il tuo prodotto, risultati raccolti dagli sforzi di marketing o statistiche interne sui processi di sviluppo; si tratta di beni che non hanno nulla a che fare con dati oscuri.
Nonostante questo, in quell'oceano di dati in costante crescita non tutte le informazioni hanno lo stesso valore. Accanto a queste informazioni preziose, si accumula anche una quantità di dati che non ha alcun valore tattico reale. E allora, allo stesso tempo, continua a crescere.
Gartner ha definito queste informazioni non gestite come dati oscuri o dati forniti. Este tipo de información rappresenta uno sforzo costoso y potenzialmente rischioso para le istituzioni che potrebbe diventare in un importante estorbo en el uso de Big Data.
¿Qué datos hay en la organización?
L'information disponible en la organización se puede categorizzar en cuatro categorías:
- Datos conocidos y usados. Esta information se identifica y se utiliza con fines analíticos o qualsiasi altro scopo che agregue valor a la organización.
- Datos conocidos pero no utilizados. Esta información ha sido almacenada dopo di ser identificata en los procesos de análisis, pero no es factible utilizarla, ya sea por falta de tiempo, presupuesto o desconocimiento de cómo lograrlo. A volte la mancata utilizzazione è dovuta al fatto che la dimensione e il formato di questi dati superano le possibilità dell'azienda.
- Dati noti ma disorganizzati. Questo fenomeno ha molto a che fare con l'emergere del Big Data. Quando lavoriamo con strutture Hadoop tendiamo a memorizzare senza ordine, rimandando questo lavoro e la modellazione al futuro. Ma il giorno in cui concentrarsi per organizzare tutte queste informazioni, Nella maggior parte dei casi, non arriva mai. Anche quando il primo passo è assicurarsi che questi dati non vadano persi, e la raccolta sia un successo; Lo sforzo non sta dando i suoi frutti, poiché è molto difficile estrarre valore da questi cluster Hadoop.
- Dati sconosciuti. Poiché non sono stati identificati, questi dati non possono essere utilizzati dalle aziende.
Bisogna prestare attenzione a un paio di aspetti, Quello la maggior parte di questi dati non è strutturata E allora, anche se il primo gruppo è il più piccolo, il volume maggiore di dati si concentra nell'ultima categoria.
Uno studio di EMC Digital, confrontando l'evoluzione, Mi scusi la dimensione dei dati digitali sta aumentando, moltiplicandosi per 10 in sette anni; ma fondamentalmente, come questa proporzione persiste nella piccola parte di questi dati che si trovano disponibili nei sistemi analitici e nei sistemi incorporati, e che provengono da dispositivi mobili. In altre parole, si tratta di una grande quantità di informazioni che non solo cresce, ma contribuisce anche ad aumentare la sfida di poterla sfruttare, in parte a causa del tipo di formati, dove più del 90% son desestructurados y, perciò, de difícil uso y difícil de consumir.
¿Qué son los datos oscuros?
Los datos han sido por mucho tiempo prisioneros de la tecnología, las aplicaciones y las personas.. fortunatamente, la madurez de los sistemas nos posibilita liberarlos y ponerlos a disposición de toda la organización.
Y en este concepto de liberalización aparecen dati oscuri, dati oscuri, una definición creado por Gartner y que se establece como “los activos de información que las compañías procesan y almacenan durante sus actividades comerciales, pero que no pueden usar para otros fines, como la visión analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... o la monetización. Vale a dire, No son convertibles ni reutilizables y, perciò, no aportan valor.
Nonostante questo, este concepto de datos oscuros progresa con el tiempo.. Attualmente, ya se puede ingresar y explotar el valor de gran parte de esos datos. Aún cuando aún hay grandes areas que no son accesibles y continúan cumpliendo con esta premisa, son datos oscuros.
Qué problemi generan los datos oscuros?
Los datos oscuros actúan como un lastre para las instituciones, puesto que este tipo de datos implica inconvenientes como:
- Mayor costo de la administración de datos.
- Aumento del riesgo.
Hay muchos problemi associati con los datos oscuros che possono volverse più frequentes a misura que pasa el tiempo. El primero es el más obvio: spazio. A medida que los datos desorganizados continúan creciendo, occupar espacio de almacenamiento que de otro modo podría utilizarse para activos más valiosos. Más almacenamiento significa más gastos generales, Quello, especialmente en la era de Big Data, es una preocupación importante en la mayoría de las instituciones.
Al mismo tiempo de incrementar los costos de almacenamiento, tener grandes cantidades de datos no estructurados o desorganizados puede conllevar serios rischi de seguridad. Junto con documentos obsoletos y apparentemente inútiles, es probable que los datos oscuros además contengan información confidencial que los piratas informatics podrían querer interceptar.
En el otro extremo del espectro, la organización además puede estar perdiendo grandes oportunidades al permitir que los datos oscuros se accumulen en la Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti..... Es probable que exista un gran potenziale sin explotar dentro de esa masa de información, y cuanto más aumenta, sin orden ni control, más difícil se torna para la organización extraer el valor de esos datos.
