Obsah
To však generuje nový koncept: temná data, což není nic jiného než data, která máme, data, která ukládáme, ale nikdy je nepoužíváme nebo jsou v jakémsi limbu, protože můžeme, ale nemusíme vědět, že je máme.S tím souvisí i další přístup temná data A je to tak, že se může vztahovat na data, která můžeme zachytit a která ne, pak se z toho stanou informace, které ztratíme, což způsobí, že naše nástroje pro shromažďování dat využíváme nedostatečně.
Podíváme se do tohoto konceptu trochu více a uvidíme typy temná data že můžeme identifikovat:
Údaje, které jsme shromáždili a jsou k dispozici, ale které jsme nevyužiliV tomto druhu temná data Chybí nám velmi zajímavá příležitost uplatnit informace, které již máme, při vývoji našich produktů, což může ovlivnit hloubku naší analýzy. V tomto okamžiku musíme vynaložit úsilí k nalezení informací, které existují v našich úložištích, a nebereme to v úvahu, protože bychom mohli mít skvělý zdroj potenciálních zákazníků to máme přímo pod nosem.
Údaje, které jsou shromažďovány, ale které neznáme, nebo ke kterým je obtížný přístupV tomto druhu temná data Mohli bychom být poškozeni právními problémy, protože pokud zachycujeme důvěrné informace o uživateli, aniž bychom o tom věděli nebo ne, můžeme vám poskytnout informativní část a včas bychom mohli vyhrát soudní spor; Ne všechno je ale tohoto druhu hrozné temná data„Mnohokrát je to chyba špatně navržené aplikace, ale pokud se nám podaří tyto překážky překonat, můžeme získat cenné informace z interakce našich klientů a naší služby.
Data, která nejsou shromažďovánaTento typ temná data Jedná se o nejsložitější aspekt procesu shromažďování informací, protože jsou to data, která existují, ale my jsme nevěděli, jak je shromažďovat, nebo které naše nástroje pro shromažďování možná ignorují, zde bychom mohli ovlivnit naši službu tím, že nebudeme schopni získat potřebné vede k přizpůsobení se realitě, ve které žijeme.
Pak to vidíme temná data V jejich různých typech nejsou vyloučeni, z každého v naší organizaci můžeme mít trochu a stále to nevíme, abychom mohli minimalizovat množství temná data Není to nemožná práce, ale vzhledem k tomu, že indikátory a informace jsou nekonečné, je toho mnoho, z čeho můžeme vystřihnout.
Prvním krokem ke zlepšení je provést analýzu toho, co získáváme a co potřebujeme k dosažení vynikající pozice na informační, obchodní nebo provozní úrovni. S ohledem na to určitě budeme mít nové proměnné, které můžeme najít v našich datech úložiště nebo co budeme potřebovat získat.
