İçerik
- Karanlık Veri Nedir?
- Büyük Veri ile Karanlık Veri Arasındaki Fark
- Nedenler Şirketler Koyu Veri Stokunu Artırıyor
- Karanlık Veri Potansiyeli
- Talebi Tahmin Et ve Sorunları Çöz
- Daha Akıllı Tedarik Zinciri Kur
- Müşteri Geri Bildirimi ile Ürün Kalitesini Artırma
- Sonuç
Kaynak: Agsandrew / Dreamstime.com
Paket servisi:
Karanlık veri hiçbir zaman günün ışığını görmeyen veridir, ancak bu uzun süredir göz ardı edilen veriler kuruluşlar için yararlı olabilir.
Karanlık verilerin büyük veri dünyasındaki etkisini görmenin iki yolu vardır:
- Büyük verilere gizlenmiş fırsatlar olarak
- Riskler karanlık olarak ortaya çıktığında
Neredeyse tüm şirketler, herhangi bir analiz yapmadan değişen zaman aralıklarında karanlık veri depolar. Bunu yaparken, analiz edilmeyen verilerin açığa çıkarabilecekleri içgörü kazanma fırsatını kaybederler. Karanlık, uzun süre yasal, finansal, itibar ve rekabet avantajı kaybı gibi verilerin depolanmasında da bazı riskler vardır. Şirketlerin karanlık veri havuzlarını daha iyi kullanmaları gerekir, yalnızca ticari olarak geliştirmek için değil, riskleri en aza indirmek için.
Karanlık Veri Nedir?
Neredeyse her şirket, müşteri davranışı, yazılım geliştirme süreçleri, toplantı zamanları ve üretkenlik gibi web sitesi kullanılabilirliği gibi şeyler hakkında daha fazla bilgi edinmek amacıyla büyük miktarda veri toplar. Bu öngörüler, şirketlerin gelişmiş ürün ve hizmetler sunmaya yanıt vermesine yardımcı olur. Bununla birlikte, verilerin büyük bir yüzdesinin uzun süre kullanılmayacak olması şaşırtıcı olabilir. Şirketler sadece herhangi bir analiz yapmadan saklarlar. Bu veri kategorisi karanlık veri olarak bilinir ve bu kategorinin boyutu muazzamdır. IDC, üretilen toplam verilerin% 90'ının karanlık veri olduğunu tahmin ediyor - bu önemli bir gözlem. Gartner karanlık verileri şöyle tanımlar:
Ne tür veriler kararsız kalıyor? Aşağıdaki veri kategorilerinin karanlık veri kategorisine uygun olduğu bulunmuştur:
- Ham anket girdileri
- Müşteri bilgisi
- Önceki çalışan verileri
- Finansal tablolar
- konuşmaları
- Sohbet transkriptleri
- Çağrı merkezi transkriptleri
- Hesap verisi
Büyük Veri ile Karanlık Veri Arasındaki Fark
Karanlık veri, büyük verilerin bir alt kümesidir. Dolayısıyla, toplanan büyük verilerin iki kısmı vardır: analiz edildi ve analiz edilmedi. Unanalyzed veri karanlık veridir. İlginç bir şekilde, analiz edilmemiş veriler büyük verinin en büyük bölümünü oluşturur.
Nedenler Şirketler Koyu Veri Stokunu Artırıyor
Yukarıda verilen veri türlerinin listesi, bir şirket için potansiyel olarak büyük bir değer sağlayabilir. Yine de, gözetimsiz yalan söylemeleri şaşırtıcı. Bunun bir çok nedeni var, fakat en önemlisi yatırım eksikliği gibi görünüyor. Aşağıda verilen karanlık veri stokunun artmasının birkaç nedeni var.
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Bu sebep yatırım eksikliği ile ilgilidir. Veri toplama işlemi birbiriyle etkileşime girmeyen teknolojiler tarafından gerçekleştiriliyorsa, bu, kuruluşun kapsamlı bir veri politikası oluşturmasını önler. Geçmiş teknolojilere sahip birçok kuruluş, çağrı merkezi sohbet transkriptleri, web sitesi tıklama verileri ve video konferans verileri gibi farklı kaynaklardan toplanan verileri entegre etmek için mücadele ediyor. Farklı formatları işlemek ve entegre etmek için uygun teknolojiye ihtiyacınız var.
Karanlık Veri Potansiyeli
Büyük verilerin% 90'ının karanlık veri olması durumunda, potansiyel olarak keşfedilmemiş, ihmal edilmiş fırsatların bir ülkesi olduğunu anlamak bir dahi değildir. Yukarıdaki nedenlerin işaret ettiği gibi, şirketler çok az değer sundukları için karanlık veriler kullanmıyorlar, ancak şirketlerin kendi sınırlamaları var. Böylece, karanlık verilerin çok fazla potansiyele sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu potansiyeli imalat sektörünün yardımıyla anlamaya çalışalım.
Bir Frost & Sullivan çalışmasına göre, “şeylerin interneti, hizmetlerin interneti, büyük veri ve entegre endüstri, üretim değer zincirinin tüm bölümlerinde belirleyici bir etki yaratacaktır.” İmalat sektörü aşağıdakilerden değerli veriler alır:
- Makine kayıtları
- Ekipman sensörleri
- Ürün telematik
- Tüketici tıklaması
- Sosyal medya
Talebi Tahmin Et ve Sorunları Çöz
Şirketler, müşteri tıklama verilerini doğru bir şekilde analiz ederek ve ürün telematiği alarak, mal arzını optimize ederek talebi doğru bir şekilde tahmin edebilir ve uygun şekilde cevap verebilirler. Şirketler ayrıca sensörler ve telematik tarafından üretilen karanlık veriler yardımıyla bunları izole ederek sorunları çözebilirler.
Daha Akıllı Tedarik Zinciri Kur
Talebin zamanını ve hacmini doğru bir şekilde bilmek ve gereksinimlere uygun şekilde yanıt vermek için şirketlerin akıllı ve sağlam bir tedarik zincirine ihtiyacı vardır. Buna sahip olmanın bir yolu, tedarik zincirinin ayrı bileşenleri hakkında ayrıntılı bilgilere sahip olmaktır. Granüler bilgi, şirketlerin zamanında ve tam zamanında teslimat sağlamasını sağlar. Ve sadece karanlık veriler tedarik zinciri hakkında ayrıntılı bilgi sağlayabilir.
Müşteri Geri Bildirimi ile Ürün Kalitesini Artırma
Bu değişen zamanlarda, müşteri artık sadece ürünleri tüketen biri değildir. Bir anlamda, bir müşteri ürünü ağızdan, yönlendirmelerden ve sosyal medyadan tanıtabilecek bir marka elçisidir. Ürün yönetimi, tasarım ve mühendislik ekiplerinin müşteri geri bildirimlerinden yararlanma ve ürün kalitesini iyileştirmesi son derece önemlidir. Karanlık veriler, imalatçı firmalara ürünün 360 derecelik bir görünümünü ve pazarda nasıl görüntülendiğini sunarak yardımcı olabilir. Peki şirket ne yapabilir?
- Karanlık verileri kaldıran ve tüm paydaşlara çerçeveye erişim sağlayan iyi tasarlanmış bir analitik çerçeveye sahip olmak.
- Arızaları veya ürün arızalarını önceden tahmin edebilen sensör verileri ve telematikler sayesinde, planlanmamış, öngörülmeyen ürün geliştirme aksama sürelerini azaltın.
- Telematiği sosyal medya ile bütünleştirin, böylece müşteri geri bildirimleri gerçek zamanlı olarak yakalanabilir ve veriler ilgili departmana iletilebilir.
- Ürün özelliklerini çevik bir şekilde geliştirmek için verileri kullanın.
Sonuç
Karanlık verilerin potansiyeli şüphesizdir. Ancak, şirketlerin sınırsız depolama ve karanlık verilerin kötü kullanımıyla ilişkili riskleri de göz önünde bulundurmaları gerekir. Karanlık veriler hassas bilgiler içerebilir ve istemsiz veya kasıtlı bir bilgi sızıntısı sorun olabilir. Şirketlerin, verilerin tanımlanması ve sınıflandırılması için iyi etiketleme ve yapılandırma teknolojilerine sahip olmaları gerekir. Bu, işleri için analiz etmeyi düşünmese de gereklidir. Aksi takdirde, mali, düzenleyici, rekabet avantajı kaybı ve yasal sıkıntılar yakında takip edebilir.