NộI Dung
- Dữ liệu tối là gì?
- Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và dữ liệu tối
- Lý do các công ty xây dựng kho dữ liệu tối
- Tiềm năng dữ liệu tối
- Dự đoán nhu cầu và giải quyết các vấn đề
- Xây dựng chuỗi cung ứng thông minh hơn
- Cải thiện chất lượng sản phẩm với phản hồi của khách hàng
- Phần kết luận
Nguồn: Agsandrew / Dreamstime.com
Lấy đi:
Dữ liệu tối là dữ liệu không bao giờ nhìn thấy ánh sáng trong ngày, nhưng dữ liệu bị bỏ qua từ lâu này có thể được sử dụng cho các tổ chức.
Có hai cách để xem tác động của dữ liệu tối trong thế giới dữ liệu lớn:
- Khi các cơ hội ẩn trong dữ liệu lớn
- Khi rủi ro dữ liệu tối đặt ra
Hầu như tất cả các công ty lưu trữ dữ liệu tối cho các khoảng thời gian khác nhau, mà không có bất kỳ phân tích. Trong khi họ làm như vậy, họ mất cơ hội để có được những hiểu biết mà dữ liệu không được phân tích có thể đã tiết lộ. Cũng có một số rủi ro trong việc lưu trữ dữ liệu tối trong một thời gian dài như pháp lý, tài chính, danh tiếng và mất lợi thế cạnh tranh. Các công ty cần sử dụng kho dữ liệu tối của họ tốt hơn, không chỉ để cải thiện kinh doanh, mà còn để giảm thiểu rủi ro.
Dữ liệu tối là gì?
Hầu hết mọi công ty đều thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ với ý định đạt được nhiều hiểu biết hơn về những thứ như hành vi của khách hàng, quy trình phát triển phần mềm, thời gian họp và năng suất cũng như khả năng sử dụng trang web. Những hiểu biết này giúp các công ty đáp ứng để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cải thiện. Tuy nhiên, có thể đáng ngạc nhiên khi một tỷ lệ lớn dữ liệu không được sử dụng trong thời gian dài. Các công ty chỉ lưu trữ nó mà không thực hiện bất kỳ phân tích. Danh mục dữ liệu này được gọi là dữ liệu tối và kích thước của danh mục này là rất lớn. IDC ước tính rằng 90% tổng số dữ liệu được tạo là dữ liệu tối - đó là một quan sát quan trọng. Gartner định nghĩa dữ liệu tối là,
Những loại dữ liệu còn lại không được phân tích? Các loại dữ liệu sau đây đã được tìm thấy đủ điều kiện cho danh mục dữ liệu tối:
- Đầu vào khảo sát thô
- Dữ liệu khách hàng
- Dữ liệu nhân viên trước
- Báo cáo tài chính
- cuộc hội thoại
- Bảng điểm trò chuyện
- Bảng điểm trung tâm cuộc gọi
- Dữ liệu tài khoản
Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và dữ liệu tối
Dữ liệu tối là một tập hợp con của dữ liệu lớn. Vì vậy, có hai phần của dữ liệu lớn được thu thập: phân tích và không phân tích. Dữ liệu không được phân tích là dữ liệu tối. Thật thú vị, dữ liệu không được phân tích cấu thành phần lớn nhất của dữ liệu lớn.
Lý do các công ty xây dựng kho dữ liệu tối
Danh sách các loại dữ liệu được cung cấp ở trên có khả năng cung cấp rất nhiều giá trị cho một công ty. Tuy nhiên, điều đáng ngạc nhiên là họ nói dối không giám sát. Có một số lý do cho việc này, nhưng dường như quan trọng nhất là thiếu đầu tư. Đưa ra dưới đây là một vài lý do chứng khoán dữ liệu tối đang xây dựng.
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Lý do này liên quan đến việc thiếu đầu tư. Nếu việc thu thập dữ liệu được thực hiện bởi các công nghệ không tương tác với nhau, điều này ngăn tổ chức tạo chính sách dữ liệu toàn diện. Nhiều tổ chức với các công nghệ lạc hậu đang vật lộn để tích hợp dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như bảng điểm trò chuyện của trung tâm cuộc gọi, dữ liệu nhấp vào trang web và dữ liệu hội nghị video. Để xử lý và tích hợp các định dạng khác nhau, bạn cần có công nghệ thích hợp.
Tiềm năng dữ liệu tối
Không cần phải là một thiên tài để hiểu rằng nếu 90% dữ liệu lớn là dữ liệu tối, thì đó có khả năng là vùng đất của những cơ hội chưa được khám phá, bị bỏ quên. Như những lý do trên chỉ ra, các công ty không sử dụng dữ liệu tối vì họ cung cấp ít giá trị, nhưng vì những hạn chế riêng của công ty. Vì vậy, nó được thiết lập rằng dữ liệu tối có rất nhiều tiềm năng. Chúng ta hãy cố gắng hiểu tiềm năng này với sự giúp đỡ của lĩnh vực sản xuất.
Theo nghiên cứu của Frost & Sullivan, Internet của vạn vật, Internet dịch vụ, dữ liệu lớn và công nghiệp tích hợp sẽ để lại tác động quyết định trên tất cả các phần của chuỗi giá trị sản xuất.
- Nhật ký máy
- Thiết bị cảm biến
- Sản phẩm viễn thông
- Dòng nhấp chuột của người tiêu dùng
- Truyền thông xã hội
Dự đoán nhu cầu và giải quyết các vấn đề
Bằng cách phân tích chính xác dữ liệu nhấp chuột của khách hàng và nhận được viễn thông sản phẩm, các công ty có thể dự báo chính xác nhu cầu và đáp ứng một cách thích hợp bằng cách tối ưu hóa việc cung cấp hàng hóa. Các công ty cũng có thể giải quyết các vấn đề bằng cách cách ly chúng với sự trợ giúp của dữ liệu tối được tạo ra bởi các cảm biến và viễn thông.
Xây dựng chuỗi cung ứng thông minh hơn
Để biết chính xác thời gian và khối lượng nhu cầu và đáp ứng các yêu cầu một cách thích hợp, các công ty cần một chuỗi cung ứng thông minh và mạnh mẽ. Một cách để có đó là có thông tin chi tiết của các thành phần riêng lẻ của chuỗi cung ứng. Thông tin chi tiết cho phép các công ty đạt được chất lượng cũng như giao hàng đúng lúc. Và chỉ có dữ liệu tối mới có thể cung cấp thông tin chi tiết về chuỗi cung ứng.
Cải thiện chất lượng sản phẩm với phản hồi của khách hàng
Trong những thời điểm thay đổi này, một khách hàng không còn là người chỉ tiêu thụ sản phẩm. Theo một nghĩa nào đó, khách hàng là một đại sứ thương hiệu có thể quảng bá sản phẩm thông qua truyền miệng, giới thiệu và phương tiện truyền thông xã hội. Điều cực kỳ quan trọng đối với đội ngũ quản lý sản phẩm, thiết kế và kỹ thuật để thúc đẩy phản hồi của khách hàng và cải thiện chất lượng sản phẩm. Dữ liệu tối có thể giúp các công ty sản xuất bằng cách cung cấp cái nhìn 360 độ về sản phẩm và cách nó được xem trên thị trường. Vậy công ty có thể làm gì?
- Có khung phân tích được thiết kế tốt, tận dụng dữ liệu tối và cung cấp quyền truy cập vào khung cho tất cả các bên liên quan.
- Giảm thời gian ngừng phát triển sản phẩm không lường trước, không lường trước được với sự trợ giúp của dữ liệu cảm biến và viễn thông có thể lường trước sự cố hoặc lỗi sản phẩm.
- Tích hợp viễn thông với phương tiện truyền thông xã hội để phản hồi của khách hàng có thể được ghi lại trong thời gian thực và dữ liệu được truyền đến bộ phận liên quan.
- Sử dụng dữ liệu để cải thiện các tính năng sản phẩm một cách nhanh nhẹn.
Phần kết luận
Tiềm năng của dữ liệu tối là không thể nghi ngờ. Nhưng các công ty cũng cần lưu ý những rủi ro liên quan đến việc lưu trữ vô thời hạn và xử lý dữ liệu tối kém. Dữ liệu tối có thể chứa thông tin nhạy cảm và bất kỳ sự rò rỉ thông tin vô ý hoặc cố ý có thể có nghĩa là rắc rối. Các công ty cần phải có công nghệ gắn thẻ và cấu trúc dữ liệu tốt để dữ liệu được xác định và phân loại. Điều này là cần thiết ngay cả khi họ không có ý định phân tích nó cho doanh nghiệp của họ. Mặt khác, tài chính, quy định, mất lợi thế cạnh tranh và rắc rối pháp lý có thể sớm theo sau.