暗數(shù)據(jù)是企業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)中收集、存儲(chǔ)和處理的資料，但通常不會(huì)用于可能有益的目的。暗數(shù)據(jù)有多種方法影響企業(yè)分析和使用數(shù)據(jù)的方式。

1.暗數(shù)據(jù)有助于進(jìn)一步研究當(dāng)前的歷史數(shù)據(jù)

例如，美國(guó)和其他一些國(guó)家公共資助研究的一部分收集的數(shù)據(jù)必須保存在公共數(shù)據(jù)庫(kù)中。然而，一項(xiàng)研究調(diào)查了在20世紀(jì)70年代和80年代收集的關(guān)于浮游動(dòng)物的材料是如何在該技術(shù)不可用于公布該數(shù)據(jù)的時(shí)候存在的。

科學(xué)家們知道，這種黑暗的數(shù)據(jù)可以提供有關(guān)海洋自過(guò)去幾代由于氣候變化而發(fā)生變化的寶貴信息。因此，有一個(gè)現(xiàn)代化的努力來(lái)挖掘那些黑暗的數(shù)據(jù)，并用它來(lái)激勵(lì)正在進(jìn)行的研究。

2.它使企業(yè)思考暗數(shù)據(jù)如何適應(yīng)GDPR法規(guī)

2018年5月，“通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例”（GDPR）將生效，并對(duì)所有存儲(chǔ)和收集歐盟公民數(shù)據(jù)的企業(yè)產(chǎn)生影響。

其中最有趣的組成部分是消費(fèi)者可以行使所謂的被遺忘權(quán)，并要求企業(yè)在特定情況下刪除其數(shù)據(jù)。但是，如果企業(yè)繼續(xù)忽略暗數(shù)據(jù)，那么履行這些要求可能會(huì)變得耗時(shí)且成本高昂。

IBM公司在2016年收集的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，所有數(shù)據(jù)中有80％是暗數(shù)據(jù)，上非結(jié)構(gòu)化的變體。毫不奇怪，分析人士指出，在GDPR法規(guī)下，如果在違規(guī)期間暗數(shù)據(jù)泄露，除了客戶要求刪除他們暗數(shù)據(jù)之外，沒(méi)有關(guān)注暗數(shù)據(jù)的企業(yè)可能面臨GDPR罰款的風(fēng)險(xiǎn)。這將遇到明顯的挑戰(zhàn)。

3.它為創(chuàng)新技術(shù)創(chuàng)造更多的用途

數(shù)據(jù)虛擬化是連接企業(yè)所有數(shù)據(jù)源并將其呈現(xiàn)在統(tǒng)一儀表板中的流程，可讓人們實(shí)時(shí)或盡可能接近地查看編譯的材料。它還為數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了靈活性，并且一些產(chǎn)品廠商認(rèn)為他們的數(shù)據(jù)虛擬化解決方案可以為暗數(shù)據(jù)帶來(lái)可見(jiàn)性。

人工智能（AI）可以促進(jìn)幫助企業(yè)開(kāi)始構(gòu)建暗數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和可用性，這是另一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)企業(yè)依靠人工智能來(lái)揭示暗數(shù)據(jù)時(shí)，相關(guān)算法和自然語(yǔ)言處理可能使得這項(xiàng)任務(wù)比沒(méi)有這種技術(shù)的工作人員更容易實(shí)現(xiàn)。

4.它有助于企業(yè)更多地了解人

Deloitte發(fā)布的名為“暗數(shù)據(jù)分析：照亮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隱藏在2017年技術(shù)趨勢(shì)中的機(jī)會(huì)”的報(bào)告討論了一些醫(yī)療設(shè)施如何使用暗數(shù)據(jù)采取更全面的病人護(hù)理方法。

例如，在咨詢期間，醫(yī)生可以采取手寫(xiě)筆記并錄音，并在電子郵件或基于云計(jì)算的應(yīng)用程序中做筆記。收集所有信息并使其可用，可以改善治療和見(jiàn)解，減少不正確的診斷或干預(yù)措施以及更合適的選擇。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的人們也希望暗數(shù)據(jù)能夠分析人口群體。以前未使用的數(shù)據(jù)可能會(huì)預(yù)測(cè)未來(lái)的需求和疾病趨勢(shì)，最終可能影響個(gè)人與醫(yī)療專業(yè)人員的交互，并幫助當(dāng)?shù)匦l(wèi)生部門了解其員工最有可能遇到的情況。

德勤公司報(bào)告重點(diǎn)關(guān)注正在調(diào)查暗數(shù)據(jù)如何幫助他們更多了解客戶需求的零售商。獲得許可后，一家名為StitchFix的在線服裝訂購(gòu)公司進(jìn)行了一項(xiàng)客戶調(diào)查，以獲取關(guān)于服飾偏好的詳細(xì)信息，但隨后查看受訪者的社交媒體Feed和Pinterest董事會(huì)以挖掘更多數(shù)據(jù)。

大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到他們擁有可訪問(wèn)的內(nèi)容，可幫助他們了解客戶。通過(guò)擴(kuò)大他們的方法并查看暗數(shù)據(jù)，他們可以開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的受眾圖片并學(xué)習(xí)那些本來(lái)不為人知的東西。例如，暗數(shù)據(jù)可以通過(guò)強(qiáng)調(diào)未在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中捕獲的模式來(lái)提供強(qiáng)烈地表明產(chǎn)品概念不適合市場(chǎng)需求的內(nèi)容。

5.如果遺留非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它會(huì)增加數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)可能不知道暗數(shù)據(jù)的價(jià)值至關(guān)重要，但這并不意味著黑客并不關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)犯罪專家表示，黑客攻擊策略發(fā)生了變化，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)犯罪分子比以往任何時(shí)候都更加明確地查找到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

還有其他與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)，例如無(wú)法知道它包含什么以及組織中的哪些員工應(yīng)該訪問(wèn)它。如果出現(xiàn)意外的情況，這兩個(gè)問(wèn)題都可能使企業(yè)承擔(dān)責(zé)任。

此外，企業(yè)持有的數(shù)據(jù)可能包括其提供的法庭傳票提供的敏感細(xì)節(jié)，但如果將需求數(shù)據(jù)歸類為暗數(shù)據(jù)，并不總是很容易找到。例如，一家公司花費(fèi)了600萬(wàn)美元搜索法院案件所需的暗數(shù)據(jù)，說(shuō)明如何優(yōu)先考慮以實(shí)際方式對(duì)暗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方式有多重要。

通過(guò)制定調(diào)查暗數(shù)據(jù)的計(jì)劃，而不是像不存在那樣行事，企業(yè)可以采取主動(dòng)而的策略。否則，他們可能錯(cuò)過(guò)機(jī)會(huì)，并且遇到不必要的復(fù)雜情況。