Das Generieren von Daten geht Hand in Hand mit der Digitalisierung. Aber es werden nicht nur sichtbare Daten, wie Umsatz und Gewinn generiert. Stattdessen werden in der Ära der digitalen Transformation auch weniger offensichtliche Daten erzeugt, die unter dem Begriff „Dark Data“ zusammengefasst werden. 👩💻
Was ist Dark Data überhaupt?
„Dark Data“ bezieht sich auf digitale Informationen, die zwar gesammelt und gespeichert, jedoch nicht genutzt werden. Manchmal sind diese Daten auch komplett im Dunkeln versteckt und Organisationen wissen nicht einmal, dass sie existieren. Bei diesen „dunklen Daten“ kann es sich um so ziemlich alles, das in den Archiven verschwindet, handeln. Alte Emails, unstrukturierte Dokumente, etc. gehören z.B. dazu. Die versteckten Daten werden in jedem Unternehmen erzeugt, aber niemand analysiert sie, um einen Mehrwert zu erzeugen. Im Endeffekt beschreibt „Dark Data“ die Daten, die erzeugt werden, irgendwo gespeichert und dann nie wieder angehrührt werden. 😓
Konsequenzen und Potenziale
Daten treiben die digitale Welt an. Laut dieser Studie zu der Thematik von Dark Data gaben 76% der Befragten zu, dass sie denken, dass Organisationen mit den meisten Daten „gewinnen“. Trotzdem wird in einigen Unternehmen mehr als die Hälfte der generierten Daten nicht genutzt. Ob es nun an mangelnden Skills oder einer zu großen Datenmenge liegt; Das Nicht-Nutzen von diesen Daten hat Konsequenzen. Datenüberlastung, allgemeines Chaos und sogar Probleme mit dem Datenschutz können auftreten. Man kann schließlich nichts schützen, von dem man nichts weiß…
Aber Dark Data birgt auch Potenziale, die ausgeschöpft werden sollten. Durch effektive Analyse und Verarbeitung können versteckte Muster, Trends und andere Erkenntnisse ans Licht kommen. Mit diesen kann man dann informierte Entscheidungen treffen. „Data-Driven“ (zu Dt. datengetrieben) ist mittlerweile ein Begriff, den wir vermutlich alle kennen. Außerdem ist es ein Grundsatz, den man ernst nehmen sollte. Dark Data verursacht reelle Kosten (Server-Nutzung ist schließlich nicht günstig) und das Nutzen der Daten senkt nicht nur diese Kosten, sondern kann auch echten Mehrwert für Organisationen generieren. 📈
Tipps zum richtigen Umgang mit Dark Data
- Führe regelmäßig Bestandsaufnahmen durch: Um versteckte Daten ans Licht zu bringen, sollte man regelmäßig die generierten Daten checken. Dabei wird dann geklärt, welche Daten wo wie gespeichert sind. So entwickelt Dark Data kein Eigenleben.
- Beachte den Datenschutz: Bevor Dark Data analysiert wird, muss sichergestellt werden, dass alle Datenschutzrichtlinien eingehalten werden! Gibt es irgendwelche sensiblen Informationen, müssen diese geschützt werden.
- Analyse-Tools sind hilfreich: Um Muster und Erkenntnisse aus den versteckten Daten zu erkennen, können Tools oder auch KI genutzt werden. Oft handelt es sich bei Dark Data um große Mengen an Daten und die digitalen Helfer finden schnell und einfach Zusammenhänge.
- Aussortieren ist besser als Horten: Der Lebenszyklus von Daten sollte festgelegt und umgesetzt werden. Wie sollen Daten erstellt, verwendet, archiviert und schließlich gelöscht werden? Gibt es hierfür eine implementierte Antwort, verschwinden die meisten Daten erst gar nicht im Dunkeln.
- Eine Struktur beugt vor: Ist die Datenspeicherung von Anfang an gut durchstrukturiert, ist es unwahrscheinlicher Daten aus den Augen zu verlieren. Die Daten können nach Relevanz sortiert werden und Metadaten können herangezogen werden, um sicherzustellen, dass keine nichts ungenutzt bleibt oder verloren geht.
In einer Welt, in der Daten das „neue Gold“ sind, ist die effektive Nutzung von Dark Data besonders wichtig und kann auch ein Wettbewerbsvorteil sein. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Schätze aus der Dunkelheit in das Licht zu holen, können nicht nur informierte Entscheidungen treffen, sondern so auch einen Mehrwert für sich schaffen.
