数据分析专家对冠状病毒到暗数据的分析与探讨

Mann说：“这是我们真正感兴趣的东西。Splunk公司是一家分析和处理数据的公司，客户使用我们提供的数据分析平台处理他们的数据。因此，数据确实非常重要，并且我们有一个理论，即无论使用什么数据，使用的数据越多，就越能做得更好。因此，我们与一家独立分析机构Enterprise Strategy Group合作，要求他们验证我们有关此暗数据的一些想法。收集更多数据，使业务做得更好，这是我们的基本假设，这成为了事实。

ESG公司分析师考察了企业如何更好地经营。因此，他们着眼于收入、盈利能力和效率之类的指标，研究了使用和查找数据的含义。他们还围绕企业的IT预算和支出用于数据分析的问题，对发现暗数据的承诺，以及对其进行操作的效率提出了疑问。因此，当查看可以在组织中使用更多数据的团队与最后使用且对数据的忠诚度较低团队之间的差异时，确实有显著的不同结果。

当我们谈到这些人使用他们的暗数据时，所有这些隐藏在数据库、日志流或边缘设备、或各种涡轮机、生产线中的数据，就会发现，当收集更多的数据时，就可以更多获得，并且花费更少。而用更少的钱做更多的事，这很适合。

他们也能够领先于竞争对手，开发和推出产品的可能性是竞争对手的两倍。而且，在未来几年内，超过客户关注目标的可能性是竞争对手的两倍，从新产品和服务中获得20%以上收入的可能性是竞争对手的10倍。所以数据直接推动了创新。这很吸引人。”

这都是关于挖掘未使用的数据，但问题是如果数据已经被使用了，那么如何找到资源来挖掘那些额外的数据呢?

Mann说: “我们实际上是与我们的客户一起进行数据源评估。例如数据在哪里，有什么数据，用途是什么。而且，不一定非得寻求外部机构的帮助来处理。可以让组织内部的数据科学家解决诸如此类的问题，因为正如之前所讨论的那样，数据科学家的作用在于发现尚未获得的见解。因此，能够使其数据科学家找到暗数据，并开始围绕如何利用这些未知因素使组织的业务更好地制定策略，这是另一种看待世界的方式。”

Schmarzo说：“在有关暗数据的话题上，有一些非常有趣的事情。如何确定数据是否有价值?怎么知道应该尝试返回并找到这些数据源并将其引入?我们发现，如果让用例驱动它，这些用例将帮助人们区分哪些数据具有价值。它最终将帮助区分数据中的噪声和信号。因此，许多方法都非常以用例为中心。

（编辑：西安站长网）

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