다크 데이터

다크 데이터(dark data)는 다양한 컴퓨터 네트워크 운영을 통해 얻는 데이터이지만 의사 결정이나 이해를 위한 수단으로 사용되지는 않는다.[1][2] 데이터를 수집하는 조직의 능력은 조직이 데이터를 분석할 수 있는 스루풋을 초과할 수 있다. 일부의 경우 조직은 데이터가 수집되고 있는 것조차 모를 수 있다.[3] IBM센서아날로그-디지털 변환회로가 수집한 데이터의 대략 90%가 사용되지 않는다고 추산한다.[4]

산업 부문에서 다크 데이터는 센서와 텔레매틱스가 수집한 정보를 포함할 수 있다.[5]

여러 이유로 조직은 다크 데이터를 보유하며 대부분의 기업은 자신들의 데이터 중 1%만을 분석하고 있다고 추산된다.[6] 규제 순응과 기록 유지를 위해 저장되기도 한다.[7][1] 일부 조직은 정보 처리를 위해 더 나은 분석 및 비즈니스 인텔리전스 기술을 보유한다면 다크 데이터가 미래에 유용할 것으로 믿는다.[3] 스토리지의 가격이 저렴하기 때문에 데이터 저장은 쉬운 편이다. 그러나 데이터를 저장하고 확보하는 일은 보통 잠재적인 이익보다는 더 큰 비용(심지어는 리스크)이 잇따를 수 있다.[1]

각주편집

  1. “Dark Data”. 《Gartner》. 
  2. Ed Tittel (2014년 9월 24일). “The Dangers of Dark Data and How to Minimize Your Exposure”. 《CIO》. 2019년 1월 15일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 12월 13일에 확인함. 
  3. “The API Briefing: the Challenge of Government’s Dark Data”. 《digitalgov.gov》. 
  4. “Digging up dark data: What puts IBM at the forefront of insight economy | #IBMinsight”. 《SiliconANGLE》 (미국 영어). 2015년 11월 3일에 확인함. 
  5. Teradata. “TeradataVoice: Factories Of The Future: The Value Of Dark Data”. 《Forbes》. 2016년 8월 2일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 12월 13일에 확인함. 
  6. The big data challenge of transformation for the manufacturing industry
  7. “Are you using your dark data effectively”. 2017년 1월 16일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 12월 13일에 확인함.