Informatica幫助您釋放“暗資料”潛能

文章講的是<b>Informatica幫助您釋放“暗資料”潛能</b>，在自然界中有一種物質叫做“暗物質”，從實體學家的解釋來看，“暗物質”是自然界當中最充滿能量的部分，如何發揮“暗物質”的作用是當代自然科學研究的話題。而在資料科學領域，人們都在讨論如何發掘隐藏在企業内部和整個網際網路上巨量的“暗資料”，怎樣發揮“暗資料”的價值。

　　有一種說法，人類隻要利用大腦的 10%，就可以實作長生不老。即便在無數神經學家将其斥為胡編亂造的無稽之談，多年以後，我們還是不會放棄這種念頭，因為我們知道自身還有很多潛力沒有發揮，隻是有待發掘。同樣，許多企業也僅利用了資料的一小部分，而把經過巨大的開銷存儲着的關于流程、員工、客戶和産品的寶貴資料放在資料孤島中，無法有效利用。我們對資料的挖掘還處在一個非常初級的階段，可将其稱之為“黎明前的黑暗”階段。

　　定義“暗資料”

　　“暗資料”是指企業已付費購買、收集以及存儲在各種系統和資料存儲中，但實際上目前并未使用、分析甚至通路的所有資料。我們可以将“暗資料”視為大資料的子集，它可以包括存儲在 CRM 資料倉庫的結構化資料、日志檔案甚至來自于社交媒體的非結構化資料等所有資料。

　　“暗資料”産生

　　顯而易見， 沒有任何組織主動采取低效、 昂貴和不明智的措施。但一系列新應用程式和大量新資料已使很多公司忽視了他們已經擁有和付費購買的資料。為何會有這麼多“暗資料”存在?我們從以下四點來解釋：

　　1、企業甚至沒有意識到資料的存在

　　企業不止有IT部門，還有更多的業務人員、管理決策人員，當他們嘗試解答疑難問題或改進工作方式時，會回避尋找并分析自己不熟悉的資料集的挑戰，這種情況十分常見。不幸的是，往往由于缺乏技能、時間或能力，他們很難将正确的資料公諸于世，這在日常的工作當中是非常典型的一種場景。舉例說明，有些企業表示不清楚到底有多少客戶，這是真的嗎?回答是否定的，因為現在的企業IT已非常完善，每一筆客戶的交易資訊都會存在系統當中，或許有些資料品質不是很好，但它們都是存在的，隻是企業自己沒有意識到。如果這些資料以整個組織都能通路的方式存儲，就能為更多業務部門、項目團隊提供支援，進而制定更明智的決策，并對更多假設進行測試。

　　2、企業意識到資料的存在，但不知道具體位置，利用的手段和方法也不足

　　企業已經建設了很多資料管理系統，知道資料是存在的，但如果組織的資料體系結構或複雜的資料流程起到阻礙作用，那就很難通路資料。如果各個部門都在資料孤島中工作，并且資料儲存在遺留資料存儲中，那麼即使是求知欲最強的團隊也會徒然碰壁。如果沒有制定關于存儲和管理所有這些資料的整個企業範圍的戰略，那麼組織的決策品質仍将受制于内部組織架構和過時的技術。

　　3、實際利用資料過于昂貴阻礙了資料使用的效果

　　即使企業已經發現了所需的“暗資料”，通常也必須面對與在遺留系統上處理這些資料相關的一連串成本問題，如資料利用的環節過長。即便他們通過使用Hadoop此類的新軟體架構，在價格較低廉的硬體上複制這些資料來努力避免這些成本，但與遷移流程和擷取新技能相關聯的初始成本對于單個項目而言，通常仍顯得過高。這也造成了很多的資料其實仍然是未被充分使用的狀态，仍然隐藏在我們的IT系統和日常流程當中。為了充分利用企業已擁有的資料，需要為更現代化的資料體系結構奠定基礎，否則，您仍會繼續為資料支付巨額費用，卻無法承擔對其進行分析産生的成本。

　　4、某些資料存在遵守法律的問題

　　如金融、電信、醫療等行業的資料量非常多，但無法将某些資料提供給任何人分析，最重要的原因之一是害怕違反法律法規的要求。對于企業而言，要使其擁有的資料具有意義，需要部署明确定義的流程和工具，以保證這些資料的安全性。Informatica 有專門的解決方案，叫做資料脫敏(Data Masking)，保證資料隐私不被洩露的情況下充分利用資料。

　　公開“暗資料”

　　既然我們面臨着非常多的“暗資料”，那麼公開就是它的對立面，叫做資料的透明化，我們期望的結果是企業中所有資料，對企業的任何一個參與者——IT、業務、決策、财務——都是透明的，在他們想分析的時候都能找到所需的資料。

　　任何企業在發掘資料價值的時候，往往包括三種典型的角色：內建商、IT部門和業務部門。人們常常讨論誰才是資料的主人，一般認為是業務部門，但完成實際操作過程的卻是內建商，似乎所有的報表都是內建商來做，所有的分析也是內建商完成。在資料分析資料使用中有一個常常被大家忽略的過程，被稱為資料的探索和探查的過程也是由內建商來完成。這其實是業務模式的一個緻命弱點，由內建商完成資料探查工作，再根據業務或者IT提的報表分析需求來使用這些資料，使用資料的主體——業務部門并沒有參與探索資料，并沒有親身體驗分析資料的過程。

　　業務部門參與資料挖掘對資料價值的實作大小關系密切。如果找內建商來做大資料平台可能也叫BIG DATA，但這個“BIG”很小;假如IT部門能充分參與架構設計和資料的探索過程，這個“BIG”會變得大一點;假如業務部門也參與可能使“BIG”變得更大，資料在企業中的流程也會縮短，業務部門會知道資料的存放位置，“暗資料”問題能夠更快解決。

　　業務部門如何才能自我分析資料，實作自助服務?他們需要一個有效的IT支撐手段，需要IT把暗資料透明化，變成透明的資料。實作資料透明化的一個基礎是資料标準化，建立标準化平台。暗 數 據存在于不同系統中，需要重新格式化、解析、篩選、标準化、整合以及細 化， 使 其 為 輸 入 到 任何分 析 工 具 和 應 用 程 序 中 做 好準備。

　　真正釋放“暗資料”潛能，讓資料見光需要一定的政策變化，除了上述的要啟動業務部門的自助服務的能力，以及啟動IT部門的标準化建構，還有一個關鍵點是啟動可重複利用“暗資料”的流程。大多數公司所犯的最大錯誤是認為他們隻需對其“暗資料”進行一次深入探究，這可不止是一個一次性的流程。資料隻會不斷增長，無論是規模、多樣性還是價值，提供資料的應用程式的數量和類型也會不斷變化，是以，與其一遍又一遍地解決單個“暗資料”項目，應該考慮建立一個可重複的流程。這意味着采用所需技術，建立現代化的基礎架構，以使您的所有資料随時可供通路并保持一緻，使其保持潔淨、安全、互聯互通。

　　“暗資料”并非僅僅表明技術開支效率低下，它還表明企業難以利用其積累起來的豐富知識，“暗資料”是一個有待發掘的潛在金礦。在我國目前新型工業化程序中，提倡大資料的前奏叫數字化，數字化能夠貫通各個環節，把原來可能隐藏在工業流程當中的資料釋放出來，用資料來描述工業流程，這也成為衆多領先企業希望征服“暗資料”的原因所在。

作者:崔月

來源：IT168

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