Проливаем свет на темные данные

Light_on_dark_Data

Этот зловещий термин хорошо описывает важный класс информации, существующий в каждой компании. К темным данным попадают документы и файлы, которые забыли или потеряли в цифровых хранилищах компании. Как склад забытых вещей.

Темная природа данных

Под темными данными понимают информационные ресурсы, которые создаются и используются только единожды. Так, архивированные zip-папки, которые используются для сжатия и пересылки файлов, становятся первыми кандидатами на забвение. Их получают, сохраняют, распаковывают и… забывают о них навсегда.

Даже информация, которую активно используют, рискует «потемнеть» в пору организационных изменений, кадровых перестановок или смены требований на проекте. Если активную информацию ненадолго выключить из работы, она останется там, где ее сохранили в последний раз, и благополучно пролежит незамеченной.

Бывает еще хуже. Когда сотрудники не могут быстро найти старую версию документа, они заново воспроизводят файл, т.е. делают двойную работу. Дублирование и воссоздание файлов снова увеличивают объемы данных, которые постепенно погружаются в темноту.

Быстро растущая проблема

Забытая информация прибывает так же быстро, как и критичные для бизнеса данные.

Темные данные мешают анализу информации, который предполагает сортировку хранилищ данных. Результаты сортировки могут искажаться из-за фактических ошибок или устаревшей информации, и придется потратить дополнительное время на фильтрацию темных данных.

Метаданные против темных данных

Информационные системы по управлению корпоративной информацией (ECM), которые используют метаданные, способны избавить компанию от темных данных.

Если добавить атрибуты или теги к каждому файлу, ECM-решение на базе метаданных определит информацию, которая связана с другим контентом. Причем это может быть неструктурированный контент: документы, картинки, медиа-файлы и структурированные данные: из ERP и CRM-систем.

Например, добавим метаданные к коммерческому предложению (неструктурированный тип контента). Присвоим тег с атрибутом метаданных «Клиент А». Потом свяжем это коммерческое предложение с контактами Клиента А в CRM-системе (структурированный объект данных). Правда, удобно? История работы с клиентом и связанные документы отображаются в одной системе в контексте с другой релевантной информацией, что облегчает принятие решений.

Учимся видеть в темноте

Когда объемы информации продолжают стремительно увеличиваться, имеет смысл обратить внимание на темные данные. Поскольку часть темных данных может приносить пользу, если их вернуть в активное использование и наладить к ним доступ. Благодаря возможности распознавать и возвращать в работу темные данные компании улучшают использование корпоративной информации.

Текст – FTS Russia по материалам M-Files.

Фото – Foter.


Что дальше?

Читайте о решении, которое умеет бороться с темными данными


Также вам понравится статья:

Что скрывается в тени больших данных?


Понравилось? Поделитесь с коллегами:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *