소기업 소유자를 위한 4가지 다크 데이터 마이닝 통찰력

집에서 열리는 파티에 수백 명의 손님을 초대한다고 상상해 보십시오. 입장하는 각 손님은 현관문 바로 안쪽에 있는 상자에 자신에 대한 정보를 넣습니다.

그 상자 안을 들여다보실래요?

대다수의 사람들은 "예"라고 대답할 것입니다.

그럼에도 불구하고 중소기업 소유주는 매일 자신의 다크 데이터를 마이닝 및 분석하지 않는다고 단호하게 "아니오"라고 말합니다.

소기업 소유자에게 있어 문 옆에 있는 은유적인 상자는 비즈니스에 대한 실행 가능하고 수익성 있는 통찰력을 제공하기 위해 기다리고 있는 풍부한 데이터입니다.

소규모 비즈니스 다크 데이터란 무엇입니까?

Gartner는 원래 이 용어를 만들고 다크 데이터를 "조직이 정규 비즈니스 활동 중에 수집, 처리 및 저장하지만 일반적으로 다른 목적으로 사용하지 않는 정보 자산"으로 정의합니다.

이제 당신이 그 상자를 현관문 옆에 두고 코를 킁킁거리는 이웃이 당신의 앞 창문을 통해 내부를 들여다본다고 상상해 보십시오. 또는 더 나쁜 것은 도둑이 집에 침입하여 상자를 훔치는 것입니다. 안에 무엇이 들어 있는지 알 수 있는 기회가 없었습니다.

중소기업의 기록 관리 직원에게 그 상자는 잠재적인 책임으로 가득 차 있습니다.

비즈니스 규모, 정보를 저장하는 기간, 수집된 데이터 양에 따라 하나의 데이터 "상자"가 더 많은 상자를 쌓아두는 것처럼 커질 수 있으므로 앞으로 다가가기가 불가능할 수 있습니다. 문.

상자 더미는 사용 여부에 관계없이 수집한 모든 데이터에 대해 법적 책임이 있기 때문에 문제가 됩니다.

2017년 Ponemon Institute의 연구에 따르면 도난당한 민감한 기밀 정보가 포함된 각 레코드는 비즈니스 수익 손실로 $141의 가치가 있으며 전 세계적으로 초당 58개의 레코드가 도난당합니다. 해커가 두 개 이상의 레코드를 가져갈 경우 추가될 수 있습니다.

또한 감사자가 위반 또는 불만 사항 이후 데이터 관리 기록을 조사할 때 데이터의 존재에 대한 무지 또는 데이터 사용을 무시하는 것은 용인되는 변명이 아닙니다. 궁극적으로 정보를 적절하게 처리, 저장 및 폐기하는 것은 귀하의 몫입니다. 그렇지 않으면 결과를 겪을 것입니다. 어떤 결과를 요구합니까?

• 미국: 미국에는 Lexology에 따른 전용 데이터 보호법이 없지만 데이터를 잘못 취급할 경우의 결과는 "금전적 처벌, 적극적 의무 ... 및 향후 위반을 금지하는 금지 명령"이 있는 과도한 주 및 연방법에 따라 다릅니다. ."

• 유럽 ​​연합: 2018년 5월에 EU의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)이 발효되며, 이는 그 기원과 달리 미국 기업이 데이터를 처리하는 방식을 변경합니다. GDPR 위반에 대한 벌금은 위반에 따라 수백만 유로의 비즈니스 수익을 감소시킬 수 있습니다.

4가지 다크 데이터 마이닝 통찰력

아래의 네 가지 팁은 데이터를 활용하고 벌금과 수익 손실로부터 자신을 보호하는 데 도움이 됩니다. 다크 데이터 관리를 통한 여정에서 우리는 다음을 논의할 것입니다.

• 마이닝 — 데이터에 대한 두려움을 해결하고 데이터를 조명하고 사용을 시작하기 위한 간단한 가이드를 개발합니다. 또한 도구 선택 프로세스에서 주의해야 할 주요 다크 데이터 마이닝 소프트웨어 기능입니다.

• 관리 —다양한 유형의 다크 데이터 및 다크 데이터 사용을 시작하기 위해 고용/교육할 수 있는 직업 및/또는 인증 식별.

• 보안 — 해킹이 많은 세상에서 다크 데이터 보안에 접근하는 방법과 다크 데이터 보안 및 거버넌스 도구에 필요한 주요 기능.

• 커뮤니케이션 — 다크 데이터에 빛을 비추고 인사이트를 공식화했다면 가장 중요한 이해 관계자에게 작업을 보여줄 때입니다.

1. 마이닝 팁: 어둠을 두려워하지 마세요(데이터)

"다크 데이터"라는 이름이 무섭습니다. 결국 나쁜 일(부기맨, 뱀파이어)은 어둠 속에서 나옵니다. 그러나 엄청난 양의 비정형 데이터가 무섭지 않아도 됩니다.

이제 어두운 데이터에 대해 밝힐 때입니다.

Gartner의 연구 책임자인 Alan Dayley는 "조직에서 수집하는 다크 데이터의 유형이나 저장 방법에 관계없이 데이터를 어둠 속에서 보호하는 핵심은 하나의 데이터에서 데이터를 변환할 수단을 확보하는 것입니다. 어떤 분석 플랫폼을 사용하든지 다른 플랫폼으로 쉽게 수집할 수 있습니다."

현재 귀하의 데이터는 구조화되지 않고 액세스할 수 없는 것처럼 보이지만 정보 구조를 약간만 조정하면 비즈니스에 대한 풍부한 새로운 가능성을 발견할 수 있습니다.

“비즈니스 인텔리전스 및 IT 도구와 관련된 새로운 기술을 활용함으로써 기업은 정형 및 비정형 데이터 세트를 결합하여 높은 가치의 결과를 제공할 수 있습니다. 올바르게 수행되면 다크 데이터 마이닝과 관련된 비용보다 이점이 쉽게 커질 것입니다."라고 Datumize의 작가는 말합니다.

다크 데이터 괴물에 대처하는 방법은 무엇입니까?

• 작게 시작하세요. 비즈니스 내에서 더 자세히 알고 싶은 문제점을 선택한 다음 해당 데이터를 가져와 평가하세요.

• 모든 데이터 소스(전통 및 비전통)를 감사합니다.

• 문제점에 대한 솔루션을 찾기 위한 최상의 정보를 제공하는 데이터 소스를 식별하십시오.

• 데이터 분석 도구 및 기술을 감사합니다. 이것들은 화려할 필요가 없습니다. 그들은 심지어 무료 일 수 있습니다.

• 새로운 정보를 사용하여 식별한 문제점을 더 작은 문제로 세분화하거나 문제를 완전히 해결하십시오.

핵심 정보: 데이터의 크기 때문에 비즈니스에 사용하기 시작하지 않도록 하십시오. 다크 데이터 이면의 비밀을 푸는 기업은 아직 어둠 속에 있는 기업보다 전략적 우위를 점할 것입니다.

다크 데이터를 더 빠르게 사용하는 과정을 시작하려면 다음 기능을 갖춘 데이터 마이닝 소프트웨어를 찾으십시오.

Capterra를 통한 데이터 마이닝 소프트웨어 기능

그러나 돌에서 물을 짜낼 수 없는 것처럼 쓰레기 데이터를 어둠 속에서 꺼낸다고 해서 가치 있는 데이터가 될 수는 없습니다. 데이터 해석에 신중하십시오.

2. 관리 팁: 다크 데이터는 혼자 처리할 수 없습니다

도움 없이 올바르게 관리하기에는 다크 데이터가 너무 많습니다.

Datumize를 통한 "The Databerg"

Harvard Business Review는 2012년에 "Walmart는 고객 거래에서 시간당 2.5페타바이트 이상의 데이터를 수집합니다."라고 추정했습니다.

이를 고려하면 "페타바이트는 1천조 바이트 또는 약 2천만 개의 파일 캐비닛에 해당하는 텍스트에 해당합니다."

그것은 많은 데이터 상자이며 6년 전의 일입니다.

Prowes는 어두운 데이터 상자에 포함될 수 있는 항목에 대해 좀 더 자세히 설명합니다.

비정형 또는 원시 데이터에는 원시 텍스트, 문자 메시지, 이메일(예: 내부 조직 이메일), 비디오(예: 감시 영상), 오디오(예: 콜 센터 녹음), 이미지 파일, 사물 인터넷(IoT) 데이터가 포함됩니다. 센서 및 지리적(지리적 위치) 데이터. 다크 데이터에는 데이터가 분석되지 않는다는 가정 하에 구조화된 데이터도 포함될 수 있습니다.

Prowess를 통한 데이터, Capterra를 통한 이미지

소규모 비즈니스에서 수집하는 데이터의 양은 확실히 Walmart보다 적지만 데이터가 모든 관련 법률 및 규정을 준수하는지 확인할 책임은 여전히 ​​있습니다.

"Gartner는 2021년까지 80% 이상의 조직이 사일로 전반에 걸쳐 통합 데이터 보안 정책을 개발하지 못해 잠재적인 규정 미준수, 보안 위반 및 재정적 책임을 초래할 것으로 예측합니다."

피할 수 있는 벌금으로 돈을 잃고 싶지 않은데 다크 데이터를 어떻게 관리하시겠습니까?

팀을 교육하고 적합한 사람을 고용하여 기록 관리 인프라에 다크 데이터 관리를 구축하십시오.

다크 데이터를 올바르게 처리한다는 것은 먼저 다크 데이터에 대해 교육을 받고 준비된 팀을 육성한 다음 데이터를 랭글링하여 제출하는 도구로 무장시키는 것을 의미합니다. 예를 들어, 기록 관리자(RM)를 고용하거나 기존 직원 중 한 명에게 해당 업무를 수행하도록 교육하는 것을 고려하십시오. 기록 관리자는 저장된 정보를 규제하는 연방법 및 주법을 알고 있으며 수집된 데이터의 양이 많을수록 규정상의 실수가 발생할 가능성이 높아진다는 사실을 알고 있습니다.

그런 다음 모든 데이터를 추적할 수 있는 올바른 문서 관리 소프트웨어를 제공하십시오.

뛰어난 RM 또는 CCO(최고 준수 책임자)를 사용하면 끊임없이 들어오는 데이터 스트림에도 불구하고 위험 관리 프로토콜을 효율적으로 구현할 수 있습니다.

주요 내용: 규정을 이해하고 다크 데이터를 처리하는 방법을 알고 있는 구성원으로 기록 관리 및 규정 준수 팀을 보완하십시오. 이러한 규제 전문가는 벌금이 쌓이는 것을 방지하고 다크 데이터를 관리 가능한 조각으로 구조화하는 방법에 대해 조명할 수 있습니다.

다음과 같은 직함 또는 인증을 가진 개인을 찾으십시오.

2018년 3월 29일자로 인디드닷컴을 통해

3. 보안 팁: 다크 데이터는 비즈니스를 위험에 빠뜨립니다.

IBM 조사에 따르면 데이터의 80% 이상이 다크 데이터이므로 사용되지 않습니다.

식별된 데이터는 이미 모니터링 및 보호되고 있습니다(희망).

다크 데이터가 나타내는 사이버 보안 위험에 대해 생각해 보십시오. "눈에 띄지 않고 마음에 들지 않는" 사고방식은 집중하지 않는 데이터가 안전하지 않고 따라서 해커에게 더 개방적이라는 것을 의미합니다. 이는 데이터 도둑의 주머니에 더 많은 돈이 있음을 의미합니다.

M-Files의 Mika Javanainen은 "보안 및 보호되지 않은 기밀 콘텐츠 형태의 다크 데이터는 보안 위험을 유발할 수 있으며, 이는 권한이 없는 개인이 부주의하게 액세스할 경우 법적 및 재정적 책임으로 이어질 수 있습니다."

다크 데이터 공백에 빠지는 고객 또는 비즈니스 거래에 대해 회사에서 저장할 수 있는 귀중한 정보의 양을 고려하십시오. 해커는 그것이 있다는 것을 알고 있고 당신이 보고 있지 않다는 것을 알고 있습니다.

쉬운 따기.

핵심 정보: 데이터를 구조화할 수 있는 데이터 거버넌스 솔루션과 해커의 잠재적 대상을 식별하는 데이터 보안 솔루션을 찾으십시오. 이 두 가지를 완벽하게 조합해야만 소규모 기업이 규정 위반 벌금을 피하고 회사 데이터를 보호할 수 있습니다.

다음 기능을 제공하는 데이터 거버넌스 및 데이터 보안 소프트웨어 솔루션을 찾으십시오.

캡테라를 통해

4. 커뮤니케이션 팁: 발견한 내용을 이해 관계자에게 알리십시오.

당신은 당신의 다크 데이터를 식별했고 당신의 사용자들에 대해 훌륭한 것을 배우고 있습니다.

엄청난! 하지만 지금은?

이제 해당 데이터를 이해하기 쉽고 실행 가능한 방식으로 관련 이해 관계자에게 제공해야 합니다. 이는 데이터를 이해하고 사용하기 "쉽게" 만드는 것을 의미합니다. 예를 들어, 다음 중 이해 관계자가 더 이해하기 쉬운 것은 무엇입니까?

Dundas를 통해 데이터 시각화를 사용해야 하는 이유 먼저 이해 관계자가 누구인지 고려하십시오.

• 마케팅 팀 - CMO에서 소셜 미디어 팀에 이르기까지 마케팅 전략을 담당하는 모든 사람을 포함합니다. 다크 데이터의 통찰력은 캠페인을 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 재무 팀 - 재무 위험 관리자는 해킹을 당할 경우 손실이 얼마나 되는지 알려줄 수 있으므로 "데이터 평가"의 일부로 "플랜 B"를 공식화하는 데 도움이 되며 데이터를 대차 대조표에 추가할 수 있습니다. . 재무 팀 구성원은 또한 데이터를 저장하는 데 드는 비용을 파악하고 다크 데이터 마이닝 전략에서 공식화하는 새로운 전략에 대한 예산을 책정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 정보 보안 팀 —IT 팀이 현재 보유하고 있는 데이터의 양을 파악하여 데이터 보안을 유지할 수 있기를 바랍니다.

핵심 정보: 다크 데이터를 사용하여 비즈니스 결정에 대한 정보를 얻으십시오. 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터가 말하는 내용을 팀에 전달하세요. 다음 데이터 시각화 기능이 있는지 확인하여 마케팅 및 영업 팀의 주요 구성원이 다크 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

캡테라를 통해

다크 데이터 마이닝 및 관리 전략을 수립한 시간은 어제였습니다.

IDC의 Data Age 2025 보고서에 따르면 “2025년까지 전 세계 데이터 영역은 163제타바이트(조 기가바이트)로 성장할 것입니다. 이는 2016년에 생성된 16.1ZB의 데이터의 10배입니다.”

소규모 비즈니스가 해당 데이터의 일부만 차지하더라도 적절하게 저장하고 폐기해야 할 정보는 여전히 많습니다. 신뢰할 수 있는 비즈니스 소유자로서 데이터 거버넌스를 팀 구조 및 트랜잭션에 고려해야 합니다.

다크 데이터를 자세히 살펴보지 않음으로써 놓치고 있는 통찰력을 고려하십시오. 특히 경쟁업체가 이미 살펴보고 있다는 사실을 알면서 해당 정보를 무시할 수 있습니까?

이제 유일한 질문은 다크 데이터를 사용 하여 어떻게 경쟁을 따라잡고 극복할 것인가입니다.

빅 데이터와 다크 데이터에 대해 더 알고 싶으십니까? 다음 기사를 읽으십시오.

• 다크 데이터는 중소기업에 어떤 역할을 합니까?
• 빅 데이터란 무엇이며 어떻게 중소기업에 힘을 실어줄 수 있습니까?
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