Allein, wenn man den Begriff Dark Data hört, denkt man sofort an nichts Gutes. Die dunklen Daten bergen tatsächlich Risiken für Unternehmen. Die größte Gefahr besteht darin, dass Datenmassen unkontrolliert bleiben. Was genau verbirgt sich also hinter dem Begriff Dark Data und wie können Unternehmen darauf reagieren?
Autor: Roman Isheim, 19.03.2018, Thema: Dark Data
Update: Zu diesem Artikel gibt es einen Ergänzungsartikel, siehe Dark Data Studie April 2019.
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Dark Data | Definition
Dark Data sind betriebliche Daten, die allerdings ungenutzt sind. Unter Dark Data werden also typischerweise Informationen verstanden, die übersehen oder zu wenig genutzt werden. Das Unternehmen selbst weiß nicht, dass sie vorhanden sind, wie auf die Daten zugegriffen werden kann oder ob eine Erlaubnis für einen Zugriff vorhanden ist. Dark Data findet sich oft in klassischen Datenbanken, Data Warehouse und Data Lakes. Beispiele für Dark Data sind Server-Log-Dateien, die einen Hinweis auf das Verhalten der Website-Besucher geben könnte oder Anrufer-Aufzeichnungen, mit denen sich die Konsumstimmung widerspiegeln lässt.
Dark Data | Die 3 verschiedenen Kategorien von Daten
ROT-Daten
ROT steht hierbei für Redundant, Obsolet und Trivial und stellen Daten ohne Geschäftswert dar und sollten dementsprechend regelmäßig gelöscht werden. Zu solchen Daten zählen größtenteils Werbung, Spam oder Phishing-Mails. Sie entsprechen laut Databerg-Report rund 19 Prozent in Deutschland und machen im europäischen Schnitt 32 Prozent aus.
Geschäftskritische Daten
Geschäftskritische Daten sind wichtig für den Betrieb und den Unternehmenserfolg. Diese Daten werden am meisten genutzt, da sie sich leicht erheben und messen lassen. Sie machen nicht den größten Teil des Datenvolumens aus. Mit ungefähr 15 Prozent Anteil an der Gesamtdatenmenge sind sie noch vergleichsbar überschaubar.
Dark Data
Dark Data sind ungenutzte und unstrukturierte Daten, die in den Untiefen der Speicherplattformen schlummern. Der Wert dieser Daten ist noch nicht identifiziert. Erst im Nachhinein kann festgestellt werden, ob es sich um ROT-Daten oder um geschäftskritische Daten gehandelt hat.
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Gefahren durch Dark Data
Daten können für Unternehmen einen wirtschaftlichen Nutzen haben. Allerdings müssen Unternehmen auch die Risiken dieser Daten erkennen und minimieren. Dabei ist es wichtig diese Datenmassen zuerst vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Schließlich stellen die Daten auch für andere Unternehmen oder kriminelle Organisationen einen Wert dar, falls sie dies für das eigene Unternehmen tun. So könnten einige Datensätze brisante Informationen über die Organisation enthalten oder auch gegen bestehende Compliance-Regeln verstoßen. Unwissenheit über die eigenen Daten kann schlimme Auswirkungen auf ein Betrieb haben. Bestes Beispiel dafür ist der Dieselgate-Skandal, der einen Konzern ins Wanken brachte.
Vorsicht ist auch bei Personendaten geboten. Denn hier besteht die Pflicht diese Daten zu kontrollieren. Allein schon die Speicherung von Personendaten sollte mit den entsprechenden Experten wie beispielsweise einem Datenschutzbeauftragten besprochen sein. Auch die Nutzung und Auswertung dieser Daten sollte in enger Abstimmung mit den Mitbestimmungsgremien erfolgen. Denn unter Umständen führen die angefallenen Daten zu Informationen über Social Skills wie Teamfähigkeit oder kommunikative Kompetenzen von Mitarbeitern. Dadurch wird das Management in der Lage sein, eine ausgewogene HR-Strategie zu entwickeln.
Umgang mit Dark Data
Dark Data, die als Vorratsdaten umherschwirren wie Meteoriten durch Weltall, laufen Gefahr schädlich für das Unternehmen zu werden. Um den Gefahren aus dem Weg zu gehen, müssen spezielle IT-Strategien eingesetzt werden. Bisher haben die Strategien auf zusätzliche Ressourcen wie Speichervolumen gesetzt, die immer schneller verarbeitet werden konnten. Heutzutage setzt das Management verstärkt auf Lösungen wie Enterprise Search und die Entwicklung flexibler Information-Governance-Strategien. Dadurch werden die dunklen Daten transparent und messbar. Somit wird mit wertvollen Firmenressourcen effizienter umgegangen und IT-Risiken werden aktiv kontrolliert.