Veröffentlichungsdatum: 1. Oktober 2019
Als Dark Data bezeichnet man alle unbekannten und ungenutzten Daten in einem Unternehmen, die bei den täglichen Online-Interaktionen von Benutzern mit zahllosen Geräten und Systemen erzeugt werden. Hierbei kann es sich um alle möglichen Daten handeln – von Maschinendaten über Serverprotokolldateien bis hin zu unstrukturierten Daten aus sozialen Medien.
Im Unternehmen gelten diese Daten eventuell als zu alt, um Mehrwert zu bieten, als unvollständig oder redundant, oder sie sind nur bedingt verwertbar, da sie in einem Format vorliegen, auf das mit den verfügbaren Tools nicht zugegriffen werden kann. Doch allzu oft ist noch nicht einmal bekannt, dass es diese Daten gibt.
Dark Data kann jedoch eine der größten ungenutzten Ressourcen eines Unternehmens darstellen. Daten entwickeln sich immer mehr zu einem wichtigen Asset und Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben möchten, müssen sich ihr volles Potenzial zunutze machen können. Außerdem können es strengere Datenschutzvorschriften notwendig machen, sämtliche Daten eines Unternehmens zu verwalten.
Der folgende Artikel befasst sich mit der Definition von Dark Data und den Auswirkungen auf Ihr Unternehmen. Außerdem wird beleuchtet, wie Unternehmen Dark Data aufspüren, darauf zugreifen und diese Daten analysieren sowie eine umfassende Strategie zur Vorbereitung auf eine neue datenbasierte Zukunft erarbeiten können.
Welcher Prozentsatz der Daten ist Dark Data?
Im globalen Durchschnitt sind etwa 55% der Daten eines Unternehmens „Dark Data“, also Daten, die unbekannt, unentdeckt, nicht quantifiziert, zu wenig genutzt oder völlig unerschlossen sind. Dies ergab der von TRUE Global Research im Jahr 2019 im Auftrag von Splunk erstellte Bericht „Der Status von ,Dark Data‘“. Im Einzelnen gab ein Drittel der Befragten an, dass über 75% ihrer betrieblichen Daten Dark Data sind, wohingegen gerade einmal 11% schätzten, dass weniger als ein Viertel ihrer Unternehmensdaten in diese Kategorie fallen.
Die Zahlen variieren in den sieben untersuchten Volkswirtschaften. So gaben beispielsweise 44% der chinesischen Befragten an, dass mindestens die Hälfte ihrer Daten Dark Data sind, von den französischen und japanischen Teilnehmern sagten dies 65%. (Globaler Durchschnitt: 60%)
Wie hängen Dark und Big Data zusammen?
Gartner definiert Big Data als hochvolumige und/oder variantenreiche Informationsbestände, die kostengünstige, innovative Formen der Informationsverarbeitung notwendig machen. Doch mit dem exponentiellen Wachstum von Big Data nimmt auch die Menge an versteckter Dark Data zu. Die Menge der Maschinendaten in Unternehmen steigt beispielsweise viel schneller als die der herkömmlichen Unternehmensdaten und beinhaltet dabei Informationen, die für strategische Geschäftsentscheidungen immer wichtiger werden. Es ist daher wahrscheinlich keine Überraschung, dass Maschinendaten auch eine wichtige Quelle für Dark Data sind.
Was ist die Dark Data-Analyse?
Die Dark Data-Analyse umfasst jede Software oder Lösung, mit der Unternehmen bisher unbekannte Daten besser lokalisieren, identifizieren und in kritische Geschäftsentscheidungen einfließen lassen können. Laut dem Bericht „Der Status von ,Dark Data‘“ sahen die meisten Befragten Analyse-Tools als die Lösung an, welche die zunehmenden Herausforderungen im Bereich Dark Data adäquat adressieren kann und es einer breiteren Schicht von weniger technikaffinen Mitarbeitern ermöglicht, die Anforderungen ihres Unternehmens zu verstehen. Konkret bedeutet das, dass eine Dark Data-Analyselösung zu einem umfassenderen, aussagekräftigeren und genaueren Verständnis der Benutzerdaten führt und ein Gesamtbild der Umgebung vermittelt.
Es ist ziemlich wahrscheinlich, dass die Analyse von Dark Data in Zukunft KI-gestützt erfolgt, weil KI in der Lage ist, riesige Mengen unterschiedlicher Daten mit sehr hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Außerdem kann die KI mit großen Mengen an Informationen, einschließlich Dark Data, tiefgreifende, differenzierte und exakte unternehmerische Erkenntnisse liefern. Selbst wenn also die aktuelle KI die Denkweise und Kreativität des Menschen nicht ersetzen kann, so kann sie doch Daten in einem Umfang und einer Geschwindigkeit verarbeiten, wie es für Menschen nicht möglich ist. Es liegt daher nahe, dass die Verflechtungen zwischen KI und Dark Data zunehmen werden.
Wie führt man eine Dark Data-Bewertung durch?
Es gibt mehrere Möglichkeiten, eine Dark Data-Bewertung durchzuführen. Zum einen können Unternehmen unabhängige Berater damit beauftragen, ihre Umgebung zu bewerten und gründlich nach versteckter und übersehener Dark Data zu durchforsten.
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die gesamte Umgebung zu bewerten, um die Transparenz sowie die Effizienz und Effektivität der Datenverwaltung zu verbessern. Dies hilft Unternehmen zudem, Compliance-Verstöße zu erkennen und Sicherheitslücken, Schwachstellen und böswillige Aktivitäten zu finden, die die Daten eines Unternehmens gefährden könnten.
Da die meisten Unternehmen erst ganz langsam beginnen, sich diesen Herausforderungen anzunehmen, befinden sich konkrete Untersuchungen zu Dark Data gerade erst in der Entstehung. Das weltweit führende Analyseunternehmen Gartner, das den Begriff „Dark Data“ geprägt hat, beschäftigt sich derzeit unter anderem mit der Frage, wie Unternehmen das „Horten von Daten“ in den Griff bekommen können.
Noch bevor allgemein von „Dark Data" gesprochen wurde, wies das Beratungsunternehmen Deloitte auf bevorstehende Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten hin. Es veröffentlichte einen Bericht darüber, wie Unternehmen Nutzen aus unstrukturierten Daten ziehen könnten, und gab damit schon früh einen wichtigen Ausblick auf die branchenweiten Herausforderungen durch unbekannte Daten, mit denen Unternehmen später zu kämpfen hatten.
Die aktuellste Dark Data-Studie zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels ist der Bericht „Der Status von ,Dark Data‘“ aus dem Jahr 2019. Für diesen Bericht, der auf einer von TRUE Global Intelligence durchgeführten und von Splunk gesponserten Studie basiert, wurden weltweit mehr als 1.300 Führungskräfte aus Management und IT dazu befragt, wie in ihren Unternehmen Daten gesammelt, verwaltet und genutzt werden. Zusätzlich zu den oben bereits genannten Erkenntnissen lieferte die Studie noch weitere wichtige Ergebnisse:
- 76% der Befragten stimmten der Aussage zu, dass „sich das Unternehmen mit den meisten Daten durchsetzen wird.“
- 60 % der Befragten gaben an, dass mehr als die Hälfte der Unternehmensdaten Dark Data sind, und laut einem Drittel der Befragten fallen sogar mehr als 75 % der Unternehmensdaten in diese Kategorie.
- Bei der Frage nach den größten Hindernissen für die Verwertung von Dark Data nannten die Führungskräfte die schiere Masse der Daten, gefolgt von einem Mangel an notwendigem Knowhow und Ressourcen.
- Mehr als die Hälfte (56%) räumte ein, dass Formulierungen wie „datengetrieben“ in ihrem Unternehmen nur Slogans sind.
Der Bericht befasste sich zudem mit den Bedenken im Zusammenhang mit dem Aufstieg der künstlichen Intelligenz und den Herausforderungen der zunehmend datenorientierten Rollen im Arbeitsumfeld.
Ein wesentlicher Trend im Bereich Dark Data ist ein größeres Bewusstsein dafür, wie wichtig die effektive Verwaltung aller Daten eines Unternehmens ist. Obwohl klar ist, dass Daten die Triebfeder für den zukünftigen Erfolg darstellen, sind die meisten Unternehmen nicht darauf vorbereitet, die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen. Dies liegt zum einen an einem Qualifikationsdefizit und zum anderen an einer gewissen Selbstzufriedenheit. Es lassen sich folgende wichtige Trends im Zusammenhang mit Dark Data feststellen:
- Daten sind der Schlüssel zum künftigen Erfolg von Unternehmen: Über zwei Drittel der Unternehmen (71 %) gehen davon aus, dass Daten in den nächsten zehn Jahren wertvoller werden, und fast alle erwarten, dass Daten einen größeren Einfluss auf ihre Entscheidungsfindung haben werden.
- Datenkompetenz ist wichtig für die Berufe der Zukunft: Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen gibt an, dass Datenkompetenz für Arbeitnehmer in sämtlichen Rollen innerhalb ihres Unternehmens an Bedeutung gewinnen wird, nicht nur in der IT. Darüber hinaus ist der Großteil der Befragten der Ansicht, dass Datenkompetenz erforderlich sein wird, um eine leitende Führungskraft in einem Unternehmen zu werden.
- Unternehmen fehlen die Tools für die Datennutzung: Trotz der wachsenden Bedeutung von Daten räumen Unternehmen ein, dass es ihnen an den notwendigen Ressourcen, Tools und Qualifikationen fehlt, um die Fülle an Daten nutzbar zu machen oder ihre Vorteile auszuschöpfen.
- Unternehmen haben bei Dark Data Kompetenzlücken: Viele Mitarbeiter in Unternehmen zögern, sich neue Qualifikationen anzueignen. 69 % geben an, dass sie damit zufrieden sind, ihren bisherigen Aufgabenbereich zu behalten, auch wenn dies keinen weiteren beruflichen Aufstieg bedeutet.
Wie kann Dark Data genutzt werden?
Eine bedeutende Verwendung von Dark Data wird ihre Rolle als „Futter“ für KI-gestützte Lösungen sein: Mehr Daten erhöhen die Fülle an Informationen, die KI analysieren kann, und sollten es KI-Tools ermöglichen, noch tiefere und noch genauere Erkenntnisse zu gewinnen.
Es gibt eine Vielzahl spezifischer Use Cases. Einer der wichtigsten Anwendungsfälle wird die Erstellung und Entwicklung neuer, produktiverer Geschäftsstrategien für Unternehmen sein. Dazu gehört die Unterstützung von Unternehmen bei der Bestimmung, welche Abteilung im Unternehmen welche Daten besitzt, welche Art von Daten dem Management und der Geschäftsführung gehören und für welche Daten sie zuständig sein sollten. Dark Data kann auch dazu verwendet werden, Qualitätssicherungsprozesse zu verbessern, Prozessfehler zu erkennen und zu korrigieren sowie nach Datenschutzlücken, sicherheitsrelevanten Schwachstellen und potenziellen Compliance-Verstößen zu suchen.
In Zukunft kann Dark Data proaktiv genutzt werden, um neue Datenmanagement-Strategien rund um schnell wachsende Technologien wie IoT zu entwickeln und „Futter“ für kurz- und langfristige Trendanalysen zu liefern, damit Managern, Geschäftsführern und Führungskräften quantifizierbare Ergebnisse vorgelegt werden können.
Welche Use Cases für Dark Data gibt es im Gesundheitswesen?
Da effiziente Prozesse – sowie ein vollständiges Datenbild und innovative Ansätze – im Gesundheitswesen äußerst wichtig sind, wird das Ausschöpfen des Potenzials von Dark Data einen enormen, langfristigen Einfluss auf die Gesundheitsbranche haben. Eine wirkungsvollere Datennutzung kann Krankenhäuser, Arztpraxen und Spezialisten dabei unterstützen, die medizinische Erfahrung von Patienten äußerst individuell auszurichten, was zu einer besseren Versorgung führt und die Sicherheit rund um persönliche medizinische Daten verbessert.
Die Grundlage für eine neue Datenkultur schaffen
Unternehmen sehen sich mit widersprüchlichen Herausforderungen konfrontiert: Es ist ihnen bewusst, dass Dark Data und KI ein fast unbegrenztes Potenzial für die Transformation ihres Unternehmens bergen und Datenkompetenz unabdingbar für praktisch jede Position im Unternehmen sein wird. Gleichzeitig haben sie aber auch nur begrenztes Vertrauen in ihr Knowhow bei der Datenverwertung, ihre KI-Expertise und ihre Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der zur Verfügung stehenden Daten zu treffen.
Vor dem Hintergrund dieses Dilemmas folgen hier nun einige grundlegende Empfehlungen für Unternehmen, die versuchen, die vielen Fragezeichen rund um Daten hinter sich zu lassen und in eine datengetriebene Zukunft zu starten.
Seien Sie bereit für KI: Behalten Sie kommende Technologien wie KI und Machine Learning im Auge und suchen Sie gleichzeitig geeignete Anwendungsfälle für Ihre Branche und Ihr Unternehmen. Führungskräfte aus Geschäftsführung und IT sollten unter anderem die allgemeine Entwicklung der KI verfolgen und sich ein Bild davon machen, wie diese Technologien in verschiedenen Märkten relevanter werden. Prüfen Sie zudem, inwieweit Automatisierung die Effizienz und Genauigkeit steigern könnte, und verbessern Sie Ihre Möglichkeiten, größere Datenvolumina wirkungsvoll auszuwerten.
Bauen Sie eine datenorientierte Kultur auf: Der Aufbau der nötigen Infrastruktur ist der erste Schritt, um eine datengetriebene Zukunft Wirklichkeit werden zu lassen. Lassen Sie diesem Schritt Maßnahmen folgen, um Ihre Daten zu verstehen, und machen Sie es sich zur Aufgabe innerhalb Ihrer Geschäftsstrategie, mehr Daten aufzuspüren und zu nutzen. Sie sollten außerdem Themen wie Automatisierung und KI auf Ihre IT-Roadmap setzen und Daten und Analysen in strategische Entscheidungen einfließen lassen.
Suchen Sie Mitarbeiter mit Datenkompetenz: Angesichts des branchenweiten Mangels an Fachkräften mit Datenkompetenz müssen Sie die Rekrutierung neuer Mitarbeiter mit entsprechenden Qualifikationen verstärken. Das bedeutet, einen Talent-Pool zu schaffen, mit lokalen Hochschulen zusammenzuarbeiten und an Jobmessen, Technologietagungen und anderen Veranstaltungen teilzunehmen. Die Konkurrenz um qualifizierte, datenkundige Arbeitskräfte ist groß. Um sich von Ihren Mitbewerbern abzuheben, sollten Sie das Profil Ihres Unternehmens als zukunftsorientiertes Unternehmen schärfen, um für Top-Talente attraktiv zu sein und diese dann auch zu halten.
Bieten Sie Schulungsmöglichkeiten: Sorgen Sie dafür, dass Ihre bestehenden Mitarbeiter die notwendigen Schulungen erhalten, damit sie mit den neuen Technologien Schritt halten können, die zur Umgestaltung Ihres Unternehmens beitragen werden. Bieten Sie Weiterbildungsmöglichkeiten, indem Sie mit Online-Lernportalen zusammenarbeiten, Mitarbeiter zu Konferenzen und Veranstaltungen schicken und Nachlässe auf Kursgebühren gewähren. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, ihre berufliche Entwicklung und ihre beruflichen Ziele selbst in die Hand zu nehmen, geben Sie ihnen dann aber auch die Tools an die Hand, mit denen sie ihre Ziele umsetzen können.
Bereiten Sie sich auf eine datengetriebene Zukunft vor
Es herrscht nahezu vollkommene Einigkeit darüber, dass Daten in bisher unbekanntem Maß Einfluss auf alle Bereich nehmen – von der Produktentwicklung und der Lieferkette bis hin zur Kundenerfahrung und allgemeinen Geschäftsstrategie. Dennoch sind viele der heutigen Führungskräfte noch nicht vollständig auf diesen Wandel vorbereitet. Dies stellt eine Herausforderung für Unternehmen dar, birgt aber auch Chancen.
Ganz ohne Zweifel werden Unternehmen hart daran arbeiten müssen, eine datenkompetente Belegschaft zu finden, einzustellen und zu schulen, um sich auf die Realität einer datenorientierten Zukunft vorzubereiten. Unternehmen werden sich auch anstrengen müssen, um eine datengetriebene Kultur zu schaffen. Und schließlich werden sie Maßnahmen ergreifen müssen, um alle ihre Daten nutzbar zu machen. Daten sind eine zunehmend wertvolle Ressource und Unternehmen benötigen die richtigen Mitarbeiter, Prozesse und Technologien, um wirklich alle Daten verwalten und den größten Mehrwert daraus generieren zu können.
