다크 데이터: 잃어버린 기회 회복

다크 데이터에는 기업 운영에 중요한 비밀 정보가 포함될 수 있습니다. 기업은 관련 도구와 관행을 사용하여 다크 데이터에서 통찰력을 얻어 경쟁을 주도할 수 있습니다.

다크 데이터가 무엇인지, 그리고 이를 활용하여 보다 현명한 결정을 내리는 방법을 확인해 보겠습니다.

다크 데이터란 무엇입니까?

다크 데이터는 조직이 수집하고 저장하지만 필수적인 목적으로 분석되거나 사용되지 않는 데이터입니다. 의사결정 과정에서 적극적으로 사용되거나 필수적이지 않기 때문에 ‘그림자 속에 있는 데이터’라고 불리는 경우가 많습니다.

다음은 다크 데이터의 몇 가지 예입니다.

• 고객 피드백: 많은 조직에서는 설문지를 통해 고객 피드백을 수집합니다. 그러나 이 데이터는 유용한 방식으로 분석되거나 사용될 수 없습니다.
• 소셜 미디어 플랫폼: 소셜 미디어 플랫폼은 게시물, 댓글, 사용자 상호작용 등 방대한 데이터를 생성합니다. 일부 회사에서는 이 정보를 마케팅 및 소비자 상호 작용에 사용할 수 있지만 아직 분석되지 않은 부분이 많습니다.
• 이메일 첨부 파일 및 받은 편지함: 많은 회사에서는 이메일 첨부 파일과 받은 편지함에 대량의 데이터를 보관합니다. 이 자료 중 일부는 연구되거나 사용될 수 있지만 대부분은 읽을 수 없는 상태로 남아 있습니다. 이 데이터에는 고객 피드백, 영업 리드, 내부 토론과 같은 유용한 정보가 포함될 수 있습니다.

조직은 규정 준수 또는 기록 보관 목적으로 다크 데이터를 저장할 수도 있고, 미래에 데이터를 처리할 수 있는 더 나은 기술과 분석 기능을 갖추게 되면 해당 데이터가 도움이 될 수 있다고 믿을 수도 있습니다.

그러나 데이터를 유지하고 보호하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며, 데이터를 올바르게 처리하지 않으면 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

결과적으로 기업은 다크 데이터의 가치를 주의 깊게 조사하고 잠재적인 이점과 비용 및 위험의 균형을 맞추는 수집, 보관 및 분석 방법을 고안해야 합니다.

다크 데이터는 조직에 어떻게 유용합니까?

다크 데이터는 다른 방법으로는 얻을 수 없는 통찰력과 비즈니스 인텔리전스를 제공하므로 기업에 매우 유익할 수 있습니다.

다크 데이터를 분석하는 기업은 고객, 운영 및 시장 동향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 최선의 결정을 내리고 전반적인 성과를 향상시킬 수 있습니다. 다크 데이터는 이전에 알려지지 않은 패턴과 추세를 밝혀 조직이 잃어버린 기회를 회복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 다크 데이터 분석을 통해 고객 선호도, 구매 행동, 불만 사항을 공개할 수 있으며 이를 활용하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 기업이 제조 또는 공급망 운영의 병목 현상과 같은 운영 비효율성을 식별하고 해결하는 데 도움을 주어 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다.

다크 데이터를 찾는 방법은 무엇입니까?

다크 데이터는 때때로 거대한 데이터 세트 안에 숨겨져 있고 쉽게 사용할 수 없기 때문에 찾기가 어려울 수 있습니다. 다크 데이터를 식별하고 찾는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

데이터 프로파일링

데이터 프로파일링은 데이터 세트의 구조와 내용을 조사하여 해당 특성과 잠재적 가치를 결정하는 것을 의미합니다. 이는 아직 평가되지 않은 잠재적으로 유용한 데이터 세트를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 검색 도구

조직은 다양한 데이터 검색 기술을 사용하여 다크 데이터를 식별하고 찾을 수 있습니다. 이러한 기술은 유용한 데이터를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 패턴과 관계를 찾기 위해 데이터 세트를 검색합니다.

키워드 검색

특정 키워드나 문구를 검색하면 필요에 맞는 데이터 세트를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분류

데이터 분류는 관련성, 가치 및 보존 기간을 기반으로 하므로 기업은 제거하거나 보관할 수 있지만 더 이상 필요하지 않은 데이터를 식별할 수 있습니다.

감사

여기에는 데이터 액세스 로그, 시스템 로그, 백업을 확인하여 오랫동안 조회되지 않거나 사용되지 않은 데이터를 찾는 작업이 수반됩니다.

다크 데이터를 찾는 것은 새로운 데이터 세트와 현재 데이터의 변경 사항을 감지하기 위해 지속적인 연구와 관찰이 필요한 지속적인 프로세스라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

다크 데이터는 어떻게 생성되나요?

다크 데이터는 데이터를 캡처했지만 사용하거나 검사하지 않을 때 발생합니다. 이는 다음을 포함한 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

1. 비정형 데이터

이메일, 논문, 소셜 미디어 게시물 등 구조화되지 않은 형식으로 데이터가 수집되면 해당 정보를 효과적으로 검색, 분석 및 활용하기가 쉽지 않습니다.

2. 데이터 거버넌스의 부족

이는 조직에 데이터 관리 정책과 절차가 부족하여 명확한 목표나 사용 없이 데이터를 수집하고 저장하는 경우에 발생합니다.

3. 데이터 사일로

데이터 사일로는 다양한 부서 또는 팀이 독립적으로 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 회사 내의 데이터 격리와 관련됩니다. 결과적으로 회사 내에서 데이터에 액세스하거나 교환하기가 어려워질 수 있습니다.

4. 레거시 시스템 사용

조직이 현재 시스템과 호환되지 않는 오래된 기술을 계속 사용한다면 최신 장치에 저장된 데이터에 액세스하고 사용하는 것이 어려울 것입니다.

이러한 조건으로 인해 데이터를 찾고 검색하기가 더 어려워지고 결과적으로 블랙 데이터가 발생할 수 있습니다.

다크 데이터는 빅 데이터와 어떤 관련이 있습니까?

다크 데이터는 현재 사용되지 않는 빅 데이터의 하위 집합인 반면, 빅 데이터에는 다크하고 유익한 데이터가 포함될 수 있습니다.

빅데이터

빅데이터는 조직 내에서 분석 및 보고에 사용되는 조직화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 의미합니다.

이 데이터는 클라이언트 거래, 소셜 미디어, 센서 데이터, 로그 파일 등 다양한 소스에서 나올 수 있습니다. 빅데이터의 양, 속도, 다양성으로 인해 기존 접근 방식을 사용하여 처리하고 평가하는 것이 어려울 수 있습니다.

다크 데이터

반면, 다크 데이터는 보고 또는 분석에 사용할 수 없는 모든 유형의 데이터(정형 또는 비정형)를 의미합니다. 조직은 다크 데이터의 존재를 인식하지 못하거나 이를 평가하는 데 필요한 리소스나 기술이 부족할 수 있습니다.

의사결정을 위해 다크 데이터 사용

이러한 기술을 사용하면 조직은 다크 데이터의 숨겨진 잠재력을 효과적으로 활용하여 중요한 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

1. 다크 데이터 식별

초기 단계는 관련 데이터를 발굴하고 수집하는 것입니다. 이는 현재 수집 및 보관 중이지만 사용되지 않는 데이터의 인벤토리를 생성하여 수행할 수 있습니다.

2. 데이터 정리 및 정리

다크 데이터가 수집되면 추가 분석 전에 이를 정리해야 합니다. 여기에는 중복 데이터 삭제, 오류 수정, 작업하기 쉽도록 정보 형식 지정 등이 포함될 수 있습니다.

3. 데이터 분석

데이터를 정리하고 분류한 후에는 의사 결정에 도움이 되는 패턴과 통찰력을 밝히기 위해 조사할 수 있습니다. 이는 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 분석 등 다양한 기술을 통해 수행할 수 있습니다.

4. 결과 전달

다크 데이터 분석에서 얻은 통찰력과 결과는 의사 결정을 지원하기 위해 관련 이해관계자에게 전달되어야 합니다. 이는 데이터 시각화 또는 보고서 생성을 통해 수행할 수 있습니다.

의사결정의 결과와 결과를 모니터링하는 것은 의사결정의 효율성을 결정하고 필요한 조정을 수행하는 데 중요합니다.

다크 데이터는 감정 분석, 예측 유지 관리, 고객 유지 및 확보에 도움이 될 수 있습니다.

다크 데이터에 대한 명확한 프레임워크와 특정 비즈니스 사용 사례를 확립하면 효율적이고 효과적인 활용에 도움이 될 것입니다.

다크 데이터의 가치 최적화

다크 데이터의 가치를 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

비즈니스 목표 결정

정확한 비즈니스 목표를 식별하는 것은 다크 데이터의 가치를 극대화하는 첫 번째 단계입니다. 데이터가 가치 있는지 여부와 이를 분석하는 방법을 결정하는 것은 구체적인 목표 없이는 쉽지 않을 수 있습니다.

예를 들어 고객 만족도를 높이는 것이 목표라면 고객 피드백에서 파생된 다크 데이터에 우선순위를 두세요.

적절한 도구를 선택하세요

고유한 비즈니스 목표와 데이터 유형에 따라 다크 데이터를 평가하는 데 사용되는 방법과 절차가 결정됩니다.

자연어 처리(NLP)는 소비자 의견에서 구조화되지 않은 데이터를 분석할 수 있으며, 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트의 추세를 감지할 수 있습니다.

다기능 팀과 협력

IT, 데이터 사이언스, 비즈니스 부서 등 다양한 기능을 수행하는 팀과 협력하면 조직의 광범위한 목표와 목표에 비추어 다크 데이터를 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

거버넌스 프레임워크 구축

데이터가 윤리적이고 합법적으로 사용되도록 보장하고 개인정보를 보호하려면 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. 또한 데이터가 정확하고 철저하며 일관성이 있음을 보장하는 데도 도움이 됩니다.

다크 데이터에 대해 알아볼 수 있는 리소스

서적, 기사, 온라인 강좌, 튜토리얼 등 다양한 리소스를 통해 다크 데이터에 대해 알아볼 수 있습니다. 어떤 리소스가 자신의 학습 스타일과 기술에 가장 적합한지 확인하려면 다양한 리소스를 실험해 보는 것이 중요합니다.

또한 관련 블로그, 포럼 및 업계 전문가를 팔로우하여 해당 분야의 최신 발전과 동향을 파악하는 것이 좋습니다.

1. 다크 데이터: 모르는 것이 중요한 이유

이 책은 다크데이터의 원리를 심도 있게 이해하기 위한 실무 지침서이다. 여기에는 독자가 주제를 이해하는 데 도움이 되는 여러 가지 실제 사례와 사례 연구가 포함되어 있습니다.

저자는 책에서 제시된 주제를 설명하기 위해 다른 비즈니스의 다양한 사례를 제공합니다. 이러한 예는 모든 배경의 독자가 책과 더 잘 관련되고 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 다크 데이터: 컨트롤, Alt, 삭제

이 책은 오늘날의 디지털 세계에서 다크 데이터가 제시하는 문제와 기회에 대한 철저한 개요를 제공하는 매력적이고 유익한 핸드북입니다.

저자는 다크 데이터를 식별, 수집, 분석하고 이를 활용하여 비즈니스에서 경쟁 우위를 확보하기 위한 단계별 접근 방식을 제시했습니다.

3. 다크 데이터와 다크 소셜

데이터 중심 시대에 앞서 나가고 싶은 사람이라면 반드시 읽어야 할 책이다.

또한 저자는 데이터 거버넌스, 개인정보 보호, 보안 등 다양한 문제를 다루었기 때문에 이 책은 데이터 과학이나 비즈니스 관리 분야의 누구에게나 귀중한 리소스가 되었습니다.

결론

다크 데이터는 비즈니스에 귀중한 리소스일 수 있지만 그 양과 복잡성으로 인해 관리하고 평가하기가 어렵습니다. 조직은 다크 데이터를 효과적으로 사용하여 이를 식별, 수집 및 평가하기 위한 전략을 가지고 있어야 합니다. 여기에는 데이터 관리 및 분석 기술에 투자하고 필요한 기술과 전문 지식을 갖춘 기술 인력을 고용하는 것이 수반됩니다.