在當今數據泛濫的時代，企業每天都產生大量的數據,但往往只利用了其中一小部分資訊,而忽視了隱藏在背後龐大"黑暗數據"的價值。根據研究機構Gartner的定義,黑暗數據指的是企業在日常營運過程中收集、處理和儲存,但未充分利用的數據資產。挖掘這些遭忽視的數據,不僅可以發現隱藏的商業洞見,更能為企業注入新的成長動能。
黑暗數據的普遍存在值得重視。據Veritas公司的統計,平均而言,企業52%的數據屬於"黑暗數據"的範疇。另一份由Splunk公司所做的"黑暗數據現狀"報告更指出,受訪的商業和IT決策者認為,他們公司高達55%的數據處於"黑暗"狀態。這反映出數據分析與人工智能的巨大潛力,還遠未被充分開發和利用。
事實上,全球有超過1,300位來自七個主要經濟體的企業領導人都表示,他們難以找到公司所有數據的蹤跡,且超過一半的數據屬於"暗數據"——被遺忘和未被利用。儘管他們理解人工智能的變革力量,但對於落實的時程和方法仍然存有疑慮,並擔心自身數據素養不足。
然而,他們幾乎一致認為數據對企業的成功至關重要。目前僅有不到15%的受訪者運用人工智能來推動戰略、創新、效率或改善客戶體驗,但超過60%的人預期未來將會這樣做。有高達92%的受訪者表示願意學習新的數據技能,不過只有57%對與數據打交道抱有高度熱忱,部分人歸咎於年齡的因素。
那麼,黑暗數據到底包含了哪些內容?它涵蓋結構化和非結構化的各種資料,例如客戶互動、營運日誌、交易數據和人力資源資訊等,蘊藏了豐富的洞見待被發現。透過對這些原始數據的深入分析,企業將能夠全面了解客戶行為、市場趨勢和營運效率,為決策和策略規劃提供有力支撐。
要釋放黑暗數據的潛能,可運用數據探索和盤點、整合不同數據源、自然語言處理等先進分析技術,以及實施即時監控和分析工具,從而識別新興趨勢和異常情況。同時,建立完善的數據管理政策也是關鍵,以確保數據質量、安全性和合規性,降低相關風險。
只有主動尋找、獲取並利用黑暗數據中的洞見,企業才能充分把握當前數據驅動經濟的商機。透過深入挖掘黑暗數據,企業可提升對客戶的理解、改進營運效率、開發創新產品、規避風險,並在同行中佔得競爭優勢,為業務注入新的增長動能。
總之,黑暗數據代表了一片等待開拓的寶藏遺址,企業有必要重視並妥善利用這些隱藏的數據洞見,方能在激烈的市場競爭中贏得先機。祝願各界同仁都能順利踏上這條黑暗數據之路,開創嶄新的商機。
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