Изучение влияния темных данных
Изучите концепцию темных данных, их важность, риски и финансовые последствия. Узнайте, как снизить эти риски и раскрыть потенциал неиспользуемых данных.
Темные данные – что это?
Темные данные - это неиспользуемые, неструктурированные данные, которые организации собирают, обрабатывают и хранят в ходе обычной деятельности, но не используют их. К таким данным могут относиться записи о предыдущих сотрудниках, финансовая информация, журналы транзакций, конфиденциальные данные опросов, электронные письма, внутренние презентации, вложения при загрузке файлов и видеозаписи с камер наблюдения.
- Записи о сотрудниках: записи о предыдущих сотрудниках, которые могут включать в себя их личную информацию, историю работы, оценки эффективности и т. д. Они часто хранятся по юридическим причинам, но не используются в повседневной работе;
- Финансовая информация: журналы транзакций и другие финансовые данные, которые собираются и хранятся, но не используются для принятия решений или других целей;
- Конфиденциальные данные опросов: данные, собранные в ходе опросов, которые могут содержать конфиденциальную информацию. Они хранятся в организации, но не используются для дальнейшего анализа или принятия решений.
Почему темные данные так важны?
Темные данные могут дать ценную информацию о внутренних процессах и переписке с клиентами. Они могут помочь организациям определить, какому отделу принадлежат те или иные данные, улучшить процессы обеспечения качества информации, обнаружить и исправить ошибки в процессах, найти лазейки для защиты конфиденциальности данных и выявить уязвимые места в системе безопасности. Однако они могут стать и причиной излишних расходов: по некоторым оценкам, хранение темных данных может обойтись компании в 26 (!) миллионов долларов в год.
- Владение данными: четкое понимание того, кому именно принадлежат те или иные данные;
- Обеспечение высокого качества данных: темные данные можно использовать для улучшения процессов контроля качества информации, предоставляя дополнительные сведения контекст;
- Уязвимость безопасности: темные данные могут помочь выявить потенциальные угрозы в системе безопасности данных.
Риски, связанные с темными данными
Темные данные сопряжены со множеством рисков, включающих в себя потенциальную утечку личных данных клиентов и утечку конфиденциальной информации компании (например, касающейся исследований и разработок) . Риск утечки и кражи данных особенно высок в случае с использованием темных данных вследствие их неструктурированности и незащищенности.
- Кража личных данных: нарушение конфиденциальности данных клиентов может привести к краже личных данных, что нанесет значительный ущерб клиентам и репутации компании;
- Нарушение конфиденциальной информации: нарушение конфиденциальной информации, касающейся исследований и разработок, может привести к значительным финансовым и потерям и упущенной выгоде.
Как минимизировать риски, связанные с темными данными?
Организации могут снизить риски, связанные с темными данными, путем оценки и аудита полезности этих данных для организации, использования надежного шифрования и обеспечения безопасности, а также утилизации данных таким образом, чтобы их невозможно было восстановить.
- Оценка данных: регулярный аудит поможет Вам определить полезность данных и необходимость их сохранения или утилизации;
- Шифрование и безопасность: применение надежных методов шифрования и мер безопасности поможет защитить темные данные от взлома и утечки;
- Утилизация данных: правильные методы утилизации данных могут гарантировать то, что восстановить их будет невозможно, что снизит риск их попадания в чужие руки.
Каково финансовое влияние темных данных?
Согласно последним исследованиям, около 50 % данных компании являются «темными», что может привести к значительным расходам на хранение информации. По оценкам специалистов, темные данные могут стоить компании около 26 миллионов долларов в год в виде расходов на хранение.
- Затраты на хранение: стоимость хранения темных данных может быть значительной, особенно для крупных организаций, оперирующих огромными объемами данных;
- Операционные расходы: помимо затрат на хранение, темные данные могут привести к увеличению операционных расходов ввиду необходимости управления данными и обеспечения их безопасности;
- Затраты на использование потенциальных возможностей: знания и ценность, которые можно извлечь из темных данных, представляют собой альтернативные издержки, если данные не используются должным образом.
