Nhắc lại về Dark data

Dark data về cơ bản chỉ là Big Data chưa được nhận diện rõ ràng và không được công ty hoặc tổ chức thu thập, lưu trữ và sở hữu dữ liệu đó sử dụng hay phân tích. Và điều này buộc chúng ta phải nhìn nhận lại về khái niệm Big Data.

Để hiểu một cách đơn giản, Big Data là dữ liệu phi cấu trúc mà doanh nghiệp hoặc tổ chức tạo ra thông qua các hoạt động của DN/tổ chức đó. Dữ liệu không cấu trúc thường là các loại dữ liệu như tài liệu, bảng tính, bản thuyết trình, bản đồ, hình ảnh, file ghi âm, video, dữ liệu trên các truyền thông xã hội, đánh giá sản phẩm trực tuyến, nhận xét trên website, email, tin nhắn realtime, tin nhắn văn bản bao gồm biểu tượng cảm xúc, ghi âm thoại, nhật ký hoạt động trên các thiết bị mạng, nhật ký từ máy chủ, bản ghi từ camera an ninh, dữ liệu từ cảm biến, dữ liệu từ thiết bị Internet of Things (IoT), v.v. Hầu như tát cả những thông tin không thể hoặc không được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ thường có thể được gọi là Big Data.

Và bạn hãy đoán xem? Hầu hết trong số đó là Dark data.

Điều này cũng có thể được hiểu là các nguồn Big Data khác nhau mà một công ty tích lũy với số lượng lớn và lưu trữ ở nhiều địa điểm khác nhau chưa được đánh giá đúng mức, chưa được khai phá và sử dụng đến. Bởi vì ngay cả những người có thể tận dụng nguồn lực này thậm chí còn không hề ý thức được về sự tồn tại của chúng.

Những cơ hội mới từ Dark data

Khái niệm mới mẻ này thực tế là là điểm mấu chốt nảy sinh những cơ hội tuyệt vời này. Đó là bởi vì:

Nếu như team sale biết cách tận dụng các dữ liệu thu thập đó, công ty hoàn toàn có thể tạo chương trình bán hàng hiệu quả hơn, qua đó, team làm việc có thể dự đoán được nhu cầu khách hàng vào năm tới và bắt đầu phát triển kế hoạch.

Nếu thông tin liên quan đến hành vi mua của khách hàng chỉ có team của bạn biết, bạn sẽ có cơ hội tiếp cận tốt hơn trước khi các đối thủ cạnh tranh kịp cải tiến các sản phẩm và dịch vụ của họ.

Nếu chỉ có bạn biết về các dữ liệu đó, bạn sẽ có thể tạo ra một loại giá trị kỹ thuật số và từ đó đưa ra dự báo các nhu cầu cung cấp tốt hơn trong tương lai, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng.

Quản lý dark data

 

Việc quản lý Dark data trong doanh nghiệp cũng cần được chú trọng như đối với quản lý bất kỳ hoạt động kinh doanh tiềm ẩn lợi ích hay rủi ro nào khác. Việc tìm kiếm và xác định bất kỳ Dark data nào có thể đã bị bỏ qua chắc chắn là bước đầu tiên cần thực hiện trong quá trình.

Rà soát lại toàn bộ dữ liệu đã được khai thác từ kho dữ liệu lớn sẽ là bước tiếp theo. Và trong bước này, bạn sẽ cần thực hiện phân tích các lợi ích chi phí để xác định xem nguồn dữ liệu tìm được là có ích hay tiềm ẩn rủi ro cần khắc phục. Việc phân tích lợi ích chi phí này cũng cho phép xếp hạng giá trị của các loại dark data khác nhau để từ đó có đối sách hợp lý.

Dựa trên các đặc điểm đã phân tích được từ nguồn dữ liệu, bước tiếp theo là lựa chọn dữ liệu nào sẽ sử dụng và dữ liệu nào cần bỏ qua. Nhưng bạn cũng không nên xóa bất kỳ dark data nào mà bạn cho là không cần thiết. Thay vào đó, cần phải giải thích lý do tại sao phải xóa dữ liệu và sau đó định tuyến dữ liệu vào kế hoạch lưu trữ để xử lý trong tương lai vào một thời điểm thích hợp. Và sau đó hãy xác minh chắc chắn rằng dữ liệu trên thực tế đã được xử lý đúng cách.

Cuối cùng, đôi khi bạn nên định kỳ xem xét lại liệu dark data mà bạn đã lấy ra, giữ lại và sử dụng trên thực tế có mang lại lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp của bạn hay không mà nó bù đắp chi phí bạn phải chịu khi tìm và phân tích dữ liệu.