3 způsoby, jak se vyhnout temným datům

Důsledky pandemie a mnohočetné geopolitické napětí posledních tří let stále doznívají ve velké části globální obchodní komunity. Zkušenost dala lídrům dvě jasné lekce. Zaprvé je nezbytné rozvíjet odolnost prostřednictvím digitální transformace a zadruhé musí všechny společnosti přijmout proaktivní opatření ke zmírnění budoucích rizik, ať už se jedná o přípravu na pandemii, přizpůsobení se změně klimatu nebo potenciální narušení dodavatelského řetězce.

Zatímco technologie slibně pomáhají organizacím stát se odolnými a zmírňovat rizika, náš digitální svět stále představuje výzvy. Šíření zařízení způsobuje, že každou sekundu se prostřednictvím senzorů, datových center a high-tech infrastruktury produkuje bezprecedentní množství dat, což vedlo k obrovskému nahromadění toho, co je známé jako temná data.

Tmavá data jsou data, která byla shromážděna a uložena, ale jsou málo využívána, nepoužívaná nebo dokonce ignorována. Tento typ informací může mít pro organizace velmi vysoké náklady: z ekonomického hlediska, protože ukládání těchto dat stojí peníze a protože se ztrácí příležitost získat obchodní hodnotu z ignorovaných informací; a z hlediska životního prostředí, protože ukládání velkého množství dat na servery spotřebovává hodně energie.

Odborníci odhadují, že více než 80 % dat patří nestrukturovaným tmavým datům. Webový seminář Harvard Business Review odhalil, že pouze 50 % strukturovaných dat se používá při obchodním rozhodování a méně než 1 % nestrukturovaných dat se někdy analyzuje nebo použije.

Odhaduje se, že tato nevyužitá data vypouštějí do atmosféry miliony tun uhlíku každý rok, a to se zvyšuje, protože svět vytváří ještě více dat. Vzhledem k této realitě a vzhledem k naléhavé globální potřebě omezit emise skleníkových plynů je zásadní, aby organizace přijaly robustní strategii pro boj s podnikovými temnými daty.

Možná rizika ignorování temných dat

Nestrukturovaná tmavá data mohou poškodit organizace nejen ekonomicky, ale i ekologicky, protože pro IT týmy vytvářejí další administrativní a bezpečnostní zátěž. Jak se data stávají fragmentovanými a umlčovanými, je stále obtížnější je organizovat a spravovat.

To vytváří zranitelnost infrastruktury, protože Dark Data mohou obsahovat citlivé informace, které by vás mohly vystavit riziku narušení bezpečnosti a soukromí nebo nedodržení předpisů. Kromě toho mohou neorganizovaná tmavá data negativně ovlivnit obchodní rozhodování, stejně jako přesné posouzení trendů, potřeb zákazníků nebo obchodních rizik.

Řešení temných dat tak může společnostem pomoci stát se konkurenceschopnějšími, efektivněji fungovat a bránit se potenciálním regulačním a bezpečnostním rizikům.

Jak se vypořádat s hlavolamem Dark Data

Společnosti, které shromažďují data pečlivým a organizovaným způsobem, činí lepší provozní a investiční rozhodnutí, což generuje lepší sociální, finanční a udržitelné výsledky. Ve společnosti HPE doporučujeme organizacím tři způsoby, jak přijmout strategický a udržitelný přístup k efektivní správě temných dat založený na datech:

1. Podporujte datovou kulturu

Aby organizace vnesla do podniků datovou kulturu, musí vyvinout potřebné schopnosti kolem dat a zacházet s nimi jako s cenným firemním majetkem. Vytvoření datové kultury vytváří pevný základ a pomáhá zajistit účelný sběr dat a pomáhá předcházet vytváření kontejnerů temných dat.

Stejně jako u každé změny organizační kultury, i datová kultura vyžaduje zapojení shora. Vedení musí nejen pohlížet na data jako na aktivum organizace, nikoli jako na izolovaný majetek oddělení, ale musí také podporovat odpovědnost za data tím, že zavede systém dat na prvním místě, kde jsou všichni na palubě. Integrační způsob myšlení může poskytnout tolik potřebnou podporu pro decentralizované, demokratizované rozhodování založené na datech v první linii. Odborníci z oboru poznamenali, že organizace se silnou datovou kulturou také vykazují zdravou a vyváženou kulturu rozhodování. To pomáhá zarámovat chování, názory a praktiky organizace kolem dat, což usnadňuje rychlá a informovaná rozhodnutí založená na datech. Organizace proto musí sladit všechna shromážděná data s organizačními a obchodními cíli, aby snížily nebo odstranily velké množství tmavých dat.

2. Plánujte efektivní správu dat

Demokratizace dat s otevřeným a snadným přístupem je základním krokem k silné datové kultuře, která eliminuje potřebu mít data pod kontrolou. Díky bezplatné datové infrastruktuře k ní bude mít přístup každý v organizaci, což umožňuje větší povědomí o dostupných informacích. Pravidelné kontroly kvality dat mohou odhalit původ a účel shromážděných dat. Organizace musí trvat na sledovatelnosti (vědět, kde a jak data pocházejí), aby je mohly podle potřeby využít.

Odborníci odhadují, že více než 80 % dat patří nestrukturovaným tmavým datům.

Pro efektivní řízení musí organizace uplatňovat přísná pravidla pro označování dat a správné používání metadat. Musí navrhnout udržitelnou strategii katalogizace dat pro klasifikaci, strukturování a označování dat, aby je mohli spravovat ve velkém měřítku.

Organizace musí studovat pohyb dat a vyhodnocovat vzorce používání, aby zajistily shodu, relevanci business intelligence a předešly zbytečnému hromadění temných dat. To jim pomáhá předcházet riziku extrahování informací nekonzistentním a protichůdným způsobem.

3. Dekarbonizace datových procesů

Aby mohly organizace navrhnout efektivní strategii správy dat, musí se zaměřit na dekarbonizaci svých datových procesů propojením celého podniku prostřednictvím kompatibilních systémů, aby byly využity potřebné informace. Musí také maximalizovat využití dat. Aby organizace efektivně znovu využívaly existující data, musí data považovat za obnovitelný zdroj, zabraňující úniku temných dat a snižování uhlíkové stopy.

K tomu mohou využít metodologii Lean k dosažení stability dat, eliminující data, která jsou irelevantní, duplicitní nebo zastaralá. Nástroje umělé inteligence pro strojové učení (ML) mohou pomoci analyzovat a klasifikovat data za účelem ladění zatížení a také zabránit náhodné ztrátě dat.

Kromě optimalizace, ukládání a čištění nepořádku dat mohou organizace využít levné senzory poháněné umělou inteligencí a také cloud ke zefektivnění jejich zpracování dat.

Je čas vytvořit jednotnou strategii správy dat

Organizace musí vytvořit udržitelnou, sjednocenou strategii analýzy dat pro optimalizaci provozního výkonu, vedení obchodního úspěchu a odolnosti. Pokud společnosti nepřejdou na odpovědné využívání dat napříč společností, budou emise uhlíku z digitálních transformací řízených daty i nadále přehlíženy.

Musí pečlivě zvážit „účinnost dat“ jako klíčovou součást jakéhokoli hodnocení účinnosti IT. Bezpochyby to není jednoduchý úkol a vyžaduje hluboké zamyšlení, stejně jako silné vedení, jasnou vizi a ochotu investovat do technologií budoucnosti.

Autor: Vinod Bijlani AI & Data Practice Leader, APAC ve společnosti HPE