本文摘要：所谓亮数据（dark data），Splunk得出的定义是：系统、设备和交互产生的公司内所有不得而知和并未研发的数据。
所谓亮数据（dark data），Splunk得出的定义是：系统、设备和交互产生的公司内所有不得而知和并未研发的数据。作为全球第一家上市的大数据公司，Splunk早期明确提出了机器数据（machine data）的概念并被业界普遍使用，随后明确提出的暗数据也于是以渐渐被推崇和研究。TRUE Global Intelligence的一份《亮数据现状报告》表明，企业机构总数据的一半以上（55%）归属于亮数据，这意味著他们要么不告诉这些数据的不存在，要么不告诉如何寻找、打算、分析或用于这些数据。Splunk中国区总经理严立忠在拒绝接受e-works记者专访时甚至回应，亮数据有可能是企业当今仅次于的未开发资源。
亮数据的挑战在第三方的理解中，亮数据是指那些并未被考古或解读的数据，来自于大数据的阴暗面，即信息资产企业在日常业务活动中搜集、处置和存储但不具备特定用途的数据。它还包括仍未应用于业务、构成有竞争力的情报或对商业决策产生协助的所有数据对象与类型。
随着IT技术的发展，数据于是以塑造成着一个企业的方方面面，它彰显人以启发、解决问题、建构利润。当今的企业运营过程，几十亿网络设备与无数云服务展开通信，累积了来自服务器日志文件、GPS网络、安全性工具、调用记录、网络流量等的数据；从后端信息系统，到客户前台操作者，每个数字都会被记录；从仓库货架上的货物到服务器室的温度，再行到指定安全性网络的时间和地点，所有一切都会被存储在某个地方。但这些数据大部分都集中和孤立无援，或者正处于非结构状态，也没被利用。
简而言之，这些数据并没充分发挥价值。《亮数据现状报告》在全球7个国家调研的1300名企业领导人完全完全一致指出，数据是现在和未来获得成功的关键，但完全无人回应自己的的组织需要充份利用自身所有数据的价值。这意味著有大量亮数据的不存在，挑战无处不在。
在Splunk中国区总经理严立忠显然，“亮数据很难处置，是因为它于是以以难以置信的速度快速增长，很难展开的组织，这是其仅次于的挑战。因此，在这种恐慌的环境中，企业很更容易深感绝望。
而Splunk正在协助企业应付这一挑战，协助企业通过数据明确提出问题，提供答案并较慢采取行动，构建业务价值。”亮数据的机遇从另一角度来说，仍未被找到和利用的暗数据有可能所含潜在的机遇，这些数据可能会产生新的收益或减少企业内部成本。严立忠以Splunk在能源电力行业的实践中举例，传统MES系统管理企业的生产过程，可以构建结构化数据的管理，但期间还有很多过程数据并无法被记录和分析，这仍然不会引发产线的宕机或返工。Splunk的作法是将生产过程所有的数据记录下来，某种程度是结果数据，还包括过程数据，这就还包括所谓的暗数据。
基于对企业业务的深刻印象洞察和人工智能技术，Splunk致力于协助企业从暗数据中挖掘出更好的价值。或许上，亮数据是由于业务和IT管理人员的忽略，沦为了一种并未被充分利用的资产，因此企业必须用更加成熟期的方式搜集、管理和分析这些信息。在严立忠显然，在获释亮数据价值的过程中，人工智能技术于是以获取着更加最重要的承托起到。
《亮数据现状报告》表明，不管是提升企业运营效率、战略决策还是提高人力资源和客户体验，约三分之二的人看见了人工智能的潜在价值，并有10%到15%的受访者说道他们的的组织正在部署人工智能技术。另外，《亮数据现状报告》还表明，尽管受访者理解亮数据的价值，但他们否认没可以利用这些数据的工具、专业知识或员工。因此，一个大势所趋是：企业必须培训更好的员工专门从事数据科学和分析，减少对数据整理的资金投入，以及部署软件，使技术水平较低的员工需要自己分析数据。
中国对暗数据理解超强全球平均水平值得一提的是，《亮数据现状报告》报告还表明出有，中国企业对暗数据的理解多达了全球平均水平。绝大多数中国受访者对人工智能回应出有了很大的热情和信心，中国目前的采用率（20%）略高于全球平均水平（16%）。报告表明中国市场最热衷数据价值和数据整理技能。
大多数IT和业务经理（81％，是所有市场中最低的）指出数据技能对未来的工作极为重要或十分最重要，并且有助解决问题人工智能方面的挑战。其中：85%的中国受访者（所有市场中比例最低）指出，人工智能可以填补IT方面的技能差距；中国是仅有的两个“绝大多数受访者（77%）都声称十分或十分理解人工智能”的市场之一；96%的中国受访者指出，人工智能是由数据推展的；91%的受访者指出，无论是现在还是将来，人类都正处于人工智能的核心方位。另外，82%的中国受访者指出，数据与企业机构的顺利息息相关，91%的受访者指出“享有最多数据的企业机构将在竞争中获得胜利”；87%的受访者指出数据在未来十年将显得更加有价值。
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