暗数据面面观 从挑战到机遇【皇冠官网手机版】

本文摘要:所谓DARK Data(DARK Data),是指公司内部所有未知和未开发的数据,这些数据是由系统、设备和交互引起的。

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所谓DARK Data(DARK Data),是指公司内部所有未知和未开发的数据,这些数据是由系统、设备和交互引起的。世界上第一家大型数据企业Splunk早期明确提出了机器数据(machine data)的概念,并被业界广泛使用,之后明确提出的黑暗数据也逐渐受到推崇和研究。根据TRUE Global Intelligence的《亮数据现状报告》,一半以上(55%)的企业数据被分类为明亮的数据。

也就是说,它不告诉您该数据是否存在,也不告诉您如何搜索、计划、分析或使用。Splunk中国区总经理严立忠拒绝接受e-works记者采访,回应称明亮的数据有可能是仅次于当今企业的未开发资源。

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明亮数据的挑战在第三方的理解中,明亮数据是考古学或未解释的数据,是指大数据的阴暗面,即信息资产企业在日常业务活动中收集、处理和存储,但没有特定用途的数据。它还包括尚未应用于业务的所有数据对象和类型,构成有竞争力的信息或帮助您做出业务决策。

随着IT技术的发展,数据形成了激发灵感、解决问题、创造利润的企业的各个方面。在当今企业运营过程中,数十亿个网络设备与众多云服务通信,积累服务器日志文件、GPS网络、安全工具、呼叫记录、网络流量等数据。

从后端信息系统到客户前端操作员,所有数字都将被记录下来。从仓库架子上的货物到服务器室温度,到指定安全网络的时间和地点,所有东西都存储在一个地方。但是大部分数据都是集中的、孤立的或无结构的,没有使用。简言之,这些数字没有充分发挥价值。

《亮数据现状报告》全球7个国家调查的1300名企业领导人完全一致地指出,数据是当前和未来成功的关键,但对自己组织完全没有反应的人,应该充分利用自己所有数据的价值。这意味着不存在大量明亮的数据,挑战无处不在。

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Splunk中国区总经理严立忠表示:“明亮的数据很难处理。因为它是一个难以置信的速度快速增长和展开的组织。

这是第二次挑战。”因此,在这种恐慌环境下,企业很容易陷入绝望。

Splunk正在帮助企业应对这些挑战,通过数据提出明确的问题,提供答案,并采取更慢的措施构建业务价值。“明亮数据的机会从另一个角度发现和未使用的黑暗数据可能包括创造新收入或减少企业内部成本的潜在机会。严立忠在能源电力行业的实践中,以现有MES系统管理企业的生产流程为例,可以建立结构化的数据管理,但在此期间仍有很多无法记录和分析的流程数据,不会导致生产线停机或返工。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),成功)Splunk的方法是将生产过程中的所有数据记录在一定程度上,作为结果数据和过程数据,即黑暗数据。

Splunk以对企业业务的深刻洞察力和人工智能技术为基础,致力于帮助企业从黑暗的数据中获得更好的价值。也许明亮的数据因业务和IT管理员的忽视而成为未充分利用的资产,因此企业需要以更加成熟的方式收集、管理和分析信息。很明显,严立忠在释放明亮的数据价值的过程中,人工智能技术受到了更重要的委托。

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根据《亮数据现状报告》,看到人工智能的潜在价值,包括提高企业运营效率、战略决策、人力资源和客户体验等,约三分之二的受访者表示,10%至15%的公司组织正在部署人工智能技术。《亮数据现状报告》还表示,受访者理解明亮数据的价值,但否认无法利用该数据的工具、专业知识或员工。因此,企业有一种趋势,即需要培训专门从事数据科学和分析的更好的员工,减少对数据整理的资本投资,分发软件,让技术水平较低的员工直接分析数据。

中国对黑暗数据的理解处于超强全球平均水平,《亮数据现状报告》报告也表明中国企业对黑暗数据的理解达到世界平均水平。绝大多数中国受访者对人工智能反应有热情和自信,中国目前的采用率(20%)略高于世界平均水平(16%)。报告显示,中国市场最热衷于数据价值和数据整理技术。大部分IT和业务经理(81%,所有市场最低)指出,数据技术对未来工作至关重要或最重要,有助于解决问题人工智能问题。

其中85%的中国受访者(所有市场中最低的比例)指出,人工智能可以填补IT领域的技术差距。中国是“绝大多数受访者(77%)主张非常理解人工智能的唯一市场之一”。96%的中国受访者指出人工智能是由数据推动的。

91%的受访者指出,现在和未来人类处于人工智能的核心地位。另一方面,82%的中国受访者表示,数据与企业组织的顺利息息相关,91%的受访者表示:“数据最多的企业组织将在竞争中获胜。”87%的受访者指出,在未来10年里,数据将显得更加有价值。

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