డార్క్ డేటా పెద్ద డేటా ప్రపంచాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది

విషయము

• డార్క్ డేటా అంటే ఏమిటి?
• బిగ్ డేటా మరియు డార్క్ డేటా మధ్య వ్యత్యాసం
• కంపెనీలు డార్క్ డేటా స్టాక్‌ను రూపొందించడానికి కారణాలు
• డార్క్ డేటా సంభావ్యత
• డిమాండ్ను అంచనా వేయండి మరియు సమస్యలను పరిష్కరించండి
• తెలివిగా సరఫరా గొలుసును నిర్మించండి
• కస్టమర్ అభిప్రాయంతో ఉత్పత్తి నాణ్యతను మెరుగుపరచడం
• ముగింపు

మూలం: అగ్సాండ్రూ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్

Takeaway:

డార్క్ డేటా అనేది రోజు వెలుగును ఎప్పుడూ చూడని డేటా, కాని ఈ దీర్ఘ-విస్మరించిన డేటా సంస్థలకు ఉపయోగపడుతుంది.

పెద్ద డేటా ప్రపంచంలో చీకటి డేటా ప్రభావాన్ని చూడటానికి రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి:

1. అవకాశాలు పెద్ద డేటాలో దాగి ఉన్నాయి
2. ప్రమాదాలు చీకటి డేటా విసిరినప్పుడు

దాదాపు అన్ని కంపెనీలు ఎటువంటి విశ్లేషణ లేకుండా, వేర్వేరు సమయ వ్యవధి కోసం చీకటి డేటాను నిల్వ చేస్తాయి. వారు అలా చేస్తున్నప్పుడు, విశ్లేషించని డేటా బహిర్గతం చేయగల అంతర్దృష్టులను పొందే అవకాశాన్ని వారు కోల్పోతారు. చట్టబద్ధమైన, ఆర్థిక, పలుకుబడి మరియు పోటీ ప్రయోజనాలను కోల్పోవడం వంటి చాలా కాలం పాటు చీకటి డేటాను నిల్వ చేయడంలో కూడా అనేక నష్టాలు ఉన్నాయి. కంపెనీలు తమ డార్క్ డేటా రిపోజిటరీని బాగా ఉపయోగించుకోవాల్సిన అవసరం ఉంది, ఇది వ్యాపార వారీగా మెరుగుపరచడానికి మాత్రమే కాదు, నష్టాలను తగ్గించడానికి కూడా.

డార్క్ డేటా అంటే ఏమిటి?

కస్టమర్ ప్రవర్తన, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రక్రియలు, సమావేశ సమయాలు మరియు ఉత్పాదకత మరియు వెబ్‌సైట్ వినియోగం వంటి వాటిపై మరింత అవగాహన పొందాలనే ఉద్దేశ్యంతో దాదాపు ప్రతి కంపెనీ భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తుంది. మెరుగైన ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను అందించడానికి కంపెనీలు ప్రతిస్పందించడానికి ఈ అంతర్దృష్టులు సహాయపడతాయి. ఏదేమైనా, ఎక్కువ శాతం డేటా ఎక్కువ కాలం ఉపయోగించబడకపోవడం ఆశ్చర్యకరం. కంపెనీలు ఎటువంటి విశ్లేషణ చేయకుండానే దాన్ని నిల్వ చేస్తాయి. ఈ వర్గం డేటాను డార్క్ డేటా అని పిలుస్తారు మరియు ఈ వర్గం యొక్క పరిమాణం అపారమైనది. ఉత్పత్తి చేసిన మొత్తం డేటాలో 90% డార్క్ డేటా అని ఐడిసి అంచనా వేసింది - ఇది ఒక ముఖ్యమైన పరిశీలన. గార్ట్నర్ చీకటి డేటాను ఇలా నిర్వచించాడు,

"అతను సమాచార ఆస్తుల సంస్థలు సాధారణ వ్యాపార కార్యకలాపాల సమయంలో సేకరిస్తాయి, ప్రాసెస్ చేస్తాయి మరియు నిల్వ చేస్తాయి, కాని సాధారణంగా ఇతర ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించడంలో విఫలమవుతాయి (ఉదాహరణకు, విశ్లేషణలు, వ్యాపార సంబంధాలు మరియు ప్రత్యక్ష డబ్బు ఆర్జన). భౌతిక శాస్త్రంలో కృష్ణ పదార్థం మాదిరిగానే, డార్క్ డేటా తరచుగా చాలా సంస్థల సమాచార ఆస్తులను కలిగి ఉంటుంది. అందువల్ల, సంస్థలు తరచూ సమ్మతి ప్రయోజనాల కోసం మాత్రమే చీకటి డేటాను కలిగి ఉంటాయి. డేటాను నిల్వ చేయడం మరియు భద్రపరచడం సాధారణంగా విలువ కంటే ఎక్కువ ఖర్చు (మరియు కొన్నిసార్లు ఎక్కువ ప్రమాదం) కలిగిస్తుంది. ”

ఏ విధమైన డేటాను విశ్లేషించకుండా వదిలివేస్తారు? డార్క్ డేటా వర్గానికి అర్హత సాధించడానికి కింది వర్గాల డేటా కనుగొనబడింది:

• ముడి సర్వే ఇన్‌పుట్‌లు
• కస్టమర్ డేటా
• మునుపటి ఉద్యోగి డేటా
• ఆర్థిక నివేదికల
• సంభాషణలు
• చాట్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్స్
• కాల్ సెంటర్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్స్
• ఖాతా డేటా

బిగ్ డేటా మరియు డార్క్ డేటా మధ్య వ్యత్యాసం

డార్క్ డేటా పెద్ద డేటా యొక్క ఉపసమితి. కాబట్టి, సేకరించిన పెద్ద డేటాలో రెండు భాగాలు ఉన్నాయి: విశ్లేషించబడ్డాయి మరియు విశ్లేషించబడలేదు. విశ్లేషించని డేటా డార్క్ డేటా. ఆసక్తికరంగా, విశ్లేషించని డేటా పెద్ద డేటా యొక్క అతిపెద్ద భాగాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

కంపెనీలు డార్క్ డేటా స్టాక్‌ను రూపొందించడానికి కారణాలు

పైన ఇచ్చిన డేటా రకాల జాబితా ఒక సంస్థకు చాలా విలువను అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, వారు గమనింపబడకుండా ఉండటం ఆశ్చర్యకరం. దీనికి అనేక కారణాలు ఉన్నాయి, కానీ చాలా ముఖ్యమైనది పెట్టుబడి లేకపోవడం. డార్క్ డేటా స్టాక్ నిర్మించటానికి కొన్ని కారణాలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి.

సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.

ఈ కారణం పెట్టుబడి లేకపోవటానికి సంబంధించినది. ఒకదానితో ఒకటి సంభాషించని సాంకేతిక పరిజ్ఞానం ద్వారా డేటా సేకరణ జరిగితే, ఇది సంస్థ సమగ్ర డేటా విధానాన్ని రూపొందించకుండా నిరోధిస్తుంది. బ్యాక్ డేటెడ్ టెక్నాలజీలతో కూడిన అనేక సంస్థలు కాల్ సెంటర్ చాట్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్స్, వెబ్‌సైట్ క్లిక్ డేటా మరియు వీడియో కాన్ఫరెన్స్ డేటా వంటి వివిధ వనరుల నుండి సేకరించిన డేటాను సమగ్రపరచడానికి కష్టపడుతున్నాయి. విభిన్న ఆకృతులను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సమగ్రపరచడానికి, మీకు తగిన సాంకేతికత అవసరం.

డార్క్ డేటా సంభావ్యత

90% పెద్ద డేటా డార్క్ డేటా అయితే, ఇది కనుగొనబడని, నిర్లక్ష్యం చేయబడిన అవకాశాల భూమి అని అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది ఒక మేధావిని తీసుకోదు. పైన పేర్కొన్న కారణాలు ఎత్తి చూపినట్లుగా, కంపెనీలు డార్క్ డేటాను ఉపయోగించడం లేదు ఎందుకంటే అవి తక్కువ విలువను అందిస్తాయి, కాని కంపెనీలకు పరిమితులు ఉన్నాయి. కాబట్టి, డార్క్ డేటాకు చాలా సామర్థ్యం ఉందని నిర్ధారించబడింది. ఉత్పాదక రంగం సహాయంతో ఈ సామర్థ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం.

ఫ్రాస్ట్ & సుల్లివన్ అధ్యయనం ప్రకారం, "విషయాల ఇంటర్నెట్, సేవల ఇంటర్నెట్, పెద్ద డేటా మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ పరిశ్రమ ఉత్పాదక విలువ గొలుసు యొక్క అన్ని విభాగాలలో నిర్ణయాత్మక ప్రభావాన్ని చూపుతాయి." ఉత్పాదక రంగానికి ఈ క్రింది వాటి నుండి విలువైన డేటా లభిస్తుంది:

• యంత్ర లాగ్‌లు
• సామగ్రి సెన్సార్లు
• ఉత్పత్తి టెలిమాటిక్స్
• వినియోగదారు క్లిక్ స్ట్రీమ్
• సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం

డిమాండ్ను అంచనా వేయండి మరియు సమస్యలను పరిష్కరించండి

కస్టమర్ క్లిక్‌స్ట్రీమ్ డేటాను ఖచ్చితంగా విశ్లేషించడం ద్వారా మరియు ఉత్పత్తి టెలిమాటిక్స్ పొందడం ద్వారా, కంపెనీలు డిమాండ్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయవచ్చు మరియు వస్తువుల సరఫరాను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా తగిన విధంగా స్పందించవచ్చు. సెన్సార్లు మరియు టెలిమాటిక్స్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డార్క్ డేటా సహాయంతో కంపెనీలు వాటిని వేరుచేయడం ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించగలవు.

తెలివిగా సరఫరా గొలుసును నిర్మించండి

డిమాండ్ యొక్క సమయం మరియు పరిమాణాన్ని ఖచ్చితంగా తెలుసుకోవడానికి మరియు అవసరాలకు తగిన విధంగా స్పందించడానికి, కంపెనీలకు స్మార్ట్ మరియు బలమైన సరఫరా గొలుసు అవసరం. దానిని కలిగి ఉండటానికి ఒక మార్గం సరఫరా గొలుసు యొక్క వ్యక్తిగత భాగాల యొక్క కణిక సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. గ్రాన్యులర్ సమాచారం కంపెనీలకు నాణ్యతను సాధించటానికి మరియు సమయ-సమయ డెలివరీని అనుమతిస్తుంది. మరియు చీకటి డేటా మాత్రమే సరఫరా గొలుసు గురించి కణిక సమాచారాన్ని అందించగలదు.

కస్టమర్ అభిప్రాయంతో ఉత్పత్తి నాణ్యతను మెరుగుపరచడం

ఈ మారుతున్న కాలంలో, కస్టమర్ ఇకపై ఉత్పత్తులను వినియోగించే వ్యక్తి కాదు. ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, కస్టమర్ బ్రాండ్ అంబాసిడర్, అతను నోటి మాట, రిఫరల్స్ మరియు సోషల్ మీడియా ద్వారా ఉత్పత్తిని ప్రోత్సహించగలడు. ఉత్పత్తి నిర్వహణ, డిజైన్ మరియు ఇంజనీరింగ్ బృందాలు కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను ప్రభావితం చేయడం మరియు ఉత్పత్తి నాణ్యతను మెరుగుపరచడం చాలా ముఖ్యం. డార్క్ డేటా ఉత్పత్తి యొక్క 360-డిగ్రీల వీక్షణను మరియు మార్కెట్లో ఎలా చూడబడుతుందో అందించడం ద్వారా తయారీ సంస్థలకు సహాయపడుతుంది. కాబట్టి కంపెనీ ఏమి చేయగలదు?

• చీకటి డేటాను ప్రభావితం చేసే మరియు బాగా రూపకల్పన చేసిన విశ్లేషణల ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను కలిగి ఉండండి మరియు అన్ని వాటాదారులకు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కు ప్రాప్యతను అందిస్తుంది.
• పనికిరాని లేదా ఉత్పత్తి వైఫల్యాలను can హించగల సెన్సార్ డేటా మరియు టెలిమాటిక్స్ సహాయంతో ప్రణాళిక లేని, fore హించని ఉత్పత్తి అభివృద్ధి సమయ వ్యవధిని తగ్గించండి.
• సోషల్ మీడియాతో టెలిమాటిక్స్ను అనుసంధానించండి, తద్వారా కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్ నిజ సమయంలో సంగ్రహించబడుతుంది మరియు డేటా సంబంధిత విభాగానికి ప్రసారం చేయబడుతుంది.
• ఉత్పత్తి లక్షణాలను చురుకైన మార్గంలో మెరుగుపరచడానికి డేటాను ఉపయోగించండి.

ముగింపు

డార్క్ డేటా యొక్క సంభావ్యత నిస్సందేహంగా ఉంది. కానీ కంపెనీలు నిరవధిక నిల్వ మరియు డార్క్ డేటాను సరిగా నిర్వహించకపోవడం వల్ల కలిగే నష్టాలను కూడా గుర్తుంచుకోవాలి. డార్క్ డేటా సున్నితమైన సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది మరియు ఏదైనా అనుకోకుండా లేదా ఉద్దేశపూర్వకంగా సమాచారం లీక్ అవ్వడం ఇబ్బందిని సూచిస్తుంది. కంపెనీలకు మంచి డేటా ట్యాగింగ్ మరియు స్ట్రక్చరింగ్ టెక్నాలజీలు ఉండాలి, తద్వారా డేటా గుర్తించబడుతుంది మరియు వర్గీకరించబడుతుంది. వారు తమ వ్యాపారం కోసం దీనిని విశ్లేషించడానికి ఉద్దేశించకపోయినా ఇది అవసరం. లేకపోతే, ఆర్థిక, నియంత్రణ, పోటీ ప్రయోజనం కోల్పోవడం మరియు చట్టపరమైన ఇబ్బందులు త్వరలో అనుసరించవచ్చు.