所谓暗数据（dark data），Splunk给出的定义是：系统、设备和交互产生的公司内所有未知和未开发的数据。作为全球第一家上市的大数据公司，Splunk早期提出了机器数据（machine data）的概念并被业界广泛采用，随后提出的暗数据也正逐渐被重视和研究。
TRUE Global Intelligence的一份《暗数据现状报告》显示，企业机构总数据的一半以上（55%）属于暗数据，这意味着他们要么不知道这些数据的存在，要么不知道如何找到、准备、分析或使用这些数据。Splunk中国区总经理严立忠在接受e-works记者采访时甚至表示，暗数据可能是企业当今最大的未开发资源。
暗数据的挑战
在第三方的解读中，暗数据是指那些未被发掘或理解的数据，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收集、处理和存储但不具备特定用途的数据。它包括尚未应用于业务、形成有竞争力的情报或对商业决策产生帮助的所有数据对象与类型。
随着IT技术的发展，数据正塑造着一个企业的方方面面，它赋予人以灵感、解决问题、创造利润。当今的企业运营过程，几十亿互联设备与无数云服务进行通信，积累了来自服务器日志文件、GPS网络、安全工具、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，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，再到登录安全网络的时间和地点，所有一切都会被存储在某个地方。但这些数据大部分都分散和孤立，或者处于非结构状态，也没有被利用。简而言之，这些数据并没有发挥价值。
《暗数据现状报告》在全球7个国家调研的1300名企业领导人几乎一致认为，数据是现在和未来获得成功的关键，但几乎无人表示自己的组织能够充分利用自身所有数据的价值。这意味着有大量暗数据的存在，挑战无处不在。
在Splunk中国区总经理严立忠看来，“暗数据很难处理，是因为它正以惊人的速度增长，很难进行组织，这是其最大的挑战。因此，在这种混乱的环境中，企业很容易感到无助。而Splunk正在帮助企业应对这一挑战，帮助企业通过数据提出问题，获取答案并快速采取行动，实现业务价值。”
暗数据的机遇
从另一角度来说，尚未被发现和利用的暗数据可能含有潜在的机遇，这些数据可能会产生新的收益或降低企业内部成本。
严立忠以Splunk在能源电力行业的实践举例，传统MES系统管理企业的生产过程，可以实现结构化数据的管理，但期间还有很多过程数据并不能被记录和分析，这依然会引起产线的宕机或返工。Splunk的做法是将生产过程所有的数据记录下来，不仅仅是结果数据，还包括过程数据，这就包括所谓的暗数据。基于对企业业务的深刻洞察和人工智能技术，Splunk致力于帮助企业从暗数据中挖掘出更多的价值。
某种程度上，暗数据是由于业务和IT管理人员的忽视，成为了一种未被充分利用的资产，因此企业需要用更成熟的方式收集、管理和分析这些信息。在严立忠看来，在释放暗数据价值的过程中，人工智能技术正提供着越来越重要的支撑作用。《暗数据现状报告》显示，不管是提高企业运营效率、战略决策还是提升人力资源和客户体验，大约三分之二的人看到了人工智能的潜在价值，并有10%到15%的受访者说他们的组织正在部署人工智能技术。
另外，《暗数据现状报告》还显示，尽管受访者了解暗数据的价值，但他们承认没有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：企业需要培训更多的员工从事数据科学和分析，增加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能够自己分析数据。
中国对暗数据认知超全球平均水平
值得一提的是，《暗数据现状报告》报告还显示出，中国企业对暗数据的认知超过了全球平均水平。绝大多数中国受访者对人工智能表示出了极大的热情和信心，中国目前的采用率（20%）略高于全球平均水平（16%）。
报告显示中国市场最热衷于数据价值和数据整理技能。大多数IT和业务经理（81％，是所有市场中最高的）认为数据技能对未来的工作极为重要或非常重要，并且有助于解决人工智能方面的挑战。
其中：85%的中国受访者（所有市场中比例最高）认为，人工智能可以弥补IT方面的技能差距；中国是仅有的两个“绝大多数受访者（77%）都声称极为或非常了解人工智能”的市场之一；96%的中国受访者认为，人工智能是由数据推动的；91%的受访者认为，无论是现在还是将来，人类都处于人工智能的核心位置。
另外，82%的中国受访者认为，数据与企业机构的成功息息相关，91%的受访者认为“拥有最多数据的企业机构将在竞争中获胜”；87%的受访者认为数据在未来十年将变得更有价值。
作者：王阳
