Was ist Dark Data – und wie kann ich es für mich nutzen? - Wirtschaft

Dark Data Management ist der Schlüssel, um diese verborgenen Schätze zu heben und sie in wertvolle Einblicke und strategische Entscheidungen zu verwandeln. Wörtlich übersetzt bedeutet Dark Data &bdquo;dunkle Daten“. Gemeint sind damit verborgene, ungenutzte Daten, die oft übersehen werden. Das können zum Beispiel Audio- und Videodateien sein, Erfahrungsberichte von Kunden auf unabhängigen Online-Portalen, oder Sensorendaten von Produktionsmaschinen. Nehmen wir das Beispiel eines Einzelhändlers: Kundeninteraktionen, die in unzähligen E-Mails und Chats vergraben sind, könnten Hinweise auf sich verändernde Kaufgewohnheiten oder aufkommende Trends liefern. In den E-Mails tauschen Kunden mit dem Kundensupport Nachrichten über verschiedene Angelegenheiten aus. Einige fragen nach Produktinformationen, andere möchten Lieferdetails erfahren, und wieder andere suchen nach Rat bei der Auswahl eines passenden Angebots. Diese scheinbar alltäglichen Kommunikationen könnten jedoch weit mehr enthalten, als auf den ersten Blick ersichtlich ist. Daten identifizieren und kategorisieren Durch eine sorgfältige Analyse dieser Kundeninteraktionen mittels moderner Textanalysetechnologien können wertvolle Einblicke gewonnen werden. Wenn beispielsweise in den Chats vermehrt Anfragen nach nachhaltigen und ökologisch hergestellten Produkten auftauchen, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass Kunden verstärkt Wert auf Nachhaltigkeit legen. Diese Information kann dann dazu genutzt werden, die Produktpalette entsprechend anzupassen und umweltfreundliche Optionen zu betonen. Dasselbe gilt natürlich auch im gegenteiligen Fall, etwa wenn Ökologie und nachhaltige Rohstoffe keine Rolle in den Konversationen spielen. Dark Data Management beginnt mit der Identifikation und Kategorisierung dieser ungenutzten Daten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Muster, Trends und versteckte Zusammenhänge erkannt werden. Nehmen wir an, ein Unternehmen sammelt Sensordaten von Produktionsmaschinen. Durch die Analyse dieser Daten könnten frühzeitige Anzeichen von Wartungsbedarf erkannt werden, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. Die dazu nötigen Daten waren immer schon vorhanden, wurden aber einfach nicht beachtet. Allerorts gibt es verborgene Daten Verborgene Daten gibt es in jedem Unternehmen und in allen Branchen – auch im öffentlichen Sektor. Im Gesundheitswesen könnten beispielsweise ungenutzte Patientendaten aus medizinischen Geräten Fortschritte ermöglichen. Ein Beispiel ist die Entdeckung von Mustern, die auf bevorstehende gesundheitliche Probleme hinweisen und individuelle Gesundheitsrisiken vorhersagen. Stellen wir uns vor, dass die Herzfrequenz eines Patienten im Laufe der Zeit untersucht wird und dabei Abweichungen auftreten, die zuvor unbemerkt blieben. Durch die Identifizierung dieser Muster könnte das medizinische Team frühzeitig reagieren, um mögliche gesundheitliche Komplikationen zu verhindern. Wo die Herausforderungen liegen Weitere häufig unbeachtete Datenquellen sind Transaktionsabbrüche, etwa beim Buchungsprozess auf einer Hotel-Webseite: Diese können Einblicke in die Gründe liefern, warum Kunden den Kaufprozess nicht abgeschlossen haben. Im Logistikbereich ist es möglich, Fahrzeug- oder Standortdaten auszuwerten, die Details über den Zustand von Fahrzeugen, Fahrverhalten, Wartungsbedarf und Effizienz liefern. Auch in der Landwirtschaft gibt es eine Fülle von Daten, die zwar vorhanden sind, aber oft ungenutzt bleiben: Erntemengen und Erntezeitpunkte, Schädlingsdaten oder Bodenproben. Diese könnten dazu verwendet werden, die Entwicklung von Lager- und Vertriebsstrategien zu verbessern, die Produkthaltbarkeit zu steigern und Ernteausfälle zu minimieren. Die Herausforderung ist häufig die unstrukturierte Natur dieser Daten, welche die Analyse erschwert oder unmöglich macht: Manchmal werden handschriftliche Bestandslisten oder Krankenakten geführt und bestenfalls eingescannt. Andere verwenden Excel-Dateien, die auf einem lokalen Computer gespeichert sind. Datenschutz und Compliance sind ebenfalls kritische Faktoren, besonders wenn personenbezogene Informationen involviert sind. Eine klare Strategie ist nötig Was sollten Organisationen also machen, um die dunklen Daten zu finden und zu nutzen? Es ist von entscheidender Bedeutung, dass eine klare Strategie für die Identifikation, Extraktion, Analyse und Verwendung von Dark Data entwickelt wird. Dies erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Geschäftsprozesse des Betriebs. Häufig ist es zielführend, wenn Mitarbeiter auf allen Hierarchieebenen involviert werden, um möglicherweise wertvolle Datenquellen zu finden. Die größte Gefahr im Umgang mit Dark Data liegt nämlich in der fehlenden Erkennung und Nutzung des Potentials. Erst dann können die relevanten Archive zentral gespeichert und einfach zugänglich gemacht werden, um eine Analyse zu ermöglichen. * Thomas Aichner ist wissenschaftlicher Leiter der Südtirol Business School. www.business-school.bz