Data ：Dark Data 是什麼？你不可忽略的數據寶藏
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不少公司認為只要數據可能有用，都會先通通收集起來以策安全，練成囤積數據的習慣。不過數據如果沒有得到有效整合、分享和應用，它就只是一堆沒有用的數字，不知不覺為品牌帶來大量意外的成本。今天讓我們一起探討如何運用這些 Dark Data ！
內容大綱
Dark Data 是什麼
Dark Data （暗數據）指品牌收集了但沒有得到充分使用的數據，就像一個黑房間裡有許多寶藏，但因為沒有人去發現和使用，結果白白浪費了。數據也是一樣。最後讓數據過時、質量變差，也為品牌帶來額外的維護成本。
延伸閱讀︰Customer Data 也有保鮮期？
Dark Data 是怎樣產生的
根據 Seagate 的 “Rethink Data Report“ 中， 68% 數據都無法獲得充分利用。造成這種情況的主要原因包括：
數據孤島
數據被分散儲存在不同的系統和部門，導致資料分散、格式不協調和重複收集等情況，最後產生大量 dark data，無法為公司帶來實際價值。
舊系統問題
隨著公司的軟件和硬件不斷升級，舊系統可能會被淘汰或變得不太重要。如果舊系統無法與新平台整合，存放在舊系統的數據就會消失在新平台，讓數據缺乏完整性。
數據質量問題
如果數據沒有定期整理，數據就會變得不一致、不完整、過時或質量參差，會影響數據的可信度和可用性。使用者可能排斥使用這些參差不齊的顧客資訊，導致數據使用率下降。
Dark Data 太多會有什麼代價
不少人會覺得 dark data 放著也不會影響公司發展，從而忽略它們所帶來的隠性成本考量。
數據儲存成本
即使我們閒置這些數據，存放數據也需要數據基礎設施，例如伺服器、資料中心、雲端儲存、備份系統等。公司的數據生態系統有多少數據，就需要多少儲存容量，加上每天都會產生大量新的顧客數據，日積月累下令數據儲存成本無限增加。
低效率成本
電腦系統管理和處理數據需要時間和資源。海量的數據（包括 dark data ）可能會減慢資料檢索和分析過程， 電腦需要花費更多時間進行檢查和搜尋相關信息，導致生產力下降和工作時間成本增加。
機會成本
對公司來說，最好的營銷決策是根據數據結果所策劃。如果公司能從顧客數據洞察商機，找到顧客需求，計劃有效的銷售決策，會有效達到低成本高、成效的目標。相反，如果沒有充分利用手上顧客數據，可能無法找到市埸機會，規劃了低效的營銷策略，最終導致機會成本增加。
品牌可以怎樣做
正所謂 “ Garbage In, Garbage Out “ 公司可以採取數據品質管理來缓解 dark data 的問題。
找出問題根本
了解 dark data 在公司數據生態系統的藏身之處，例如電郵伺服器、雲端儲存系統、檔案共享服務、CRM 軟件等等，查出造成數據成為 dark data 的原因。當找出問題原因之後，就可以採取解決措施，確保它們之後不會再被製造出來。就好像水管一樣，把漏水的地方找出來，然後維修，把問題修好。
數據分類
把有用數據、閒置數摣、誰在使用這些數據、使用這些數據的方法等等幾個維度進行歸類。數據進行分類後，就可以開始建立流程來適當地收集、管理和使用它們。
延伸閱讀︰Data Cleansing 是什麼？
建立數據處理流程制度
每個人都有不同的工作方式，如果員工在調職時，沒有交代太多細節，例如如何收集和使用數據，就把手頭上工作交給其他人，數據就很容易漏掉，成為 dark data 。這時候就需要統一的數據處理流程制度來減少這問題發生。設立規則、政策和流程，來管理員工怎樣處理、收集、儲存和使用數據，確保數據能為公司創造最大價值，提升收益。
採用數據管理相關工具和技術
出現 dark data 的兩個主要原因是分散儲存和缺乏數據活用。為避免 dark data 為公司帶來的損失，品牌可以選擇使用數據管理相關工具和技術，例如 Customer Data Platform (CDP)、數據分析工具、市場營銷自動化。
定期評估和更新數據
想使用數據來規劃有效的營銷活動？那只有數據是準確可靠的情況下才能讓活動達到最佳效果。所以品牌需要定期檢查並更新過時的數據，以確保公司執行的活動都是根據準確可靠的數據所策劃。
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- 自動化客戶的生命周期旅程，提高運營效率。
- 觀察客戶行為變化，及早採取留客措施，減少客戶流失。
- 更安全、合規地管理數據。
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