近期，一家中立的市場調查公司TRUE Global Intelligence在Splunk的指導下調查采訪了來自美國、英國、法國、德國、中國、日本和澳大利亞共7個國家的1300多名跨國企業的業務經理和IT領導，了解他們所在的企業機構如何收集、管理并使用數據，完成并發布了《暗數據現狀報告》。
本次調查的受訪者中一半為 IT 崗位，一半為業務崗位，30% 為高管和高級領導(副總裁/高級副總裁)，30% 為主管級別，40% 為管理人員。研究報告顯示，盡管企業高管認識到利用所有數據的價值，但企業機構總數據的一半以上(55%)是“暗數據”，他們忽視了這些有潛在價值的數據，并且缺乏資源去充分利用這些數據。
暗數據的認知
何謂“暗數據”?Splunk公司給出了準確的定義：暗數據是整個組織中，由系統、設備和交互生成的所有未知和未開發的數據。Splunk中國區總經理嚴立忠認為：“很多企業以為自己在用大數據，其實是、也不是，他只是把傳統的商業數據再挖掘，但那不是我們目標中的大數據，暗數據比這個范圍更廣，也更難。”他指出，很多數據是企業不知道也沒有被利用的，這些都屬于暗數據。例如，過去銀行的儲蓄部門和信用卡部門通常是分開的，部門之間沒有太多溝通，數據也是割裂的，對于信用卡中心來說，傳統銀行的數據是沒有被利用的數據，也是一種暗數據。暗數據可能是當前企業最大的未開發資源。
在大數據時代，數據是重要的資產，這一點毋庸置疑，在《暗數據現狀報告》中也得到了印證：
受訪者中有76%認為“擁有最多數據的企業機構將在競爭中獲勝”。 82%的受訪者認為，數據與企業機構的成功息息相關，91%的受訪者認為“擁有最多數據的企業機構將在競爭中獲勝”。 87%的受訪者認為數據在未來十年將變得更有價值。 超過半數(56%)的受訪者承認，“數據驅動”只是自己所在企業機構的一個空口號。
然而研究結果表明，盡管數據是首要考慮因素，但行動力遠遠沒有跟上：
在接受調查的國家中，60% 的受訪者稱組織中至少一半的數據為暗數據。
三分之一的受訪者稱，在其組織擁有的數據中，暗數據的比例達到 75%。 只有中國有略高于一半的受訪者表示組織中的暗數據低于一半。 77% 的受訪者(從全球來看)表示尋找和收集暗數據應是重中之重。 66%的受訪者認為缺乏高層領導的支持是收集數據的一大挑戰。
倍感欣慰的是，中國企業對暗數據的認知超過了全球平均水平，走在了最前面。
鑒別和收回暗數據的困難既涉及技術，也涉及組織問題：受訪者表示面對組織中的數據倉庫時，他們應接不暇，而且缺乏相關的人才、技能和工具，領導也缺乏興趣、反應遲鈍。數據戰略和對暗數據的追求不能只是一個“項目”，必須獲得內部領導和內部人才的推動，并著眼于對所有數據的端對端管理。
受訪者認定具有潛力的主要解決方案包括：對更多員工進行數據科學和分析培訓，使用新款軟件讓技術能力較弱的雇員也能用它來分析數據，以及將數據收集功能融入應用和設備開發中。另外，域名購買，大部分受訪者也注意到，利用人工智能收集和分析數據，對業務領導者進行數據價值教育，增加數據管理資金，聘用更多數據專家也頗具潛力。
暗數據與人工智能
全球受訪者都認為人工智能通常會增加機會，而不是取代人。盡管調查顯示，目前很少有企業機構正在使用人工智能，但大多數組織都看到了它的巨大潛力。例如，在一系列的用例中——包括運營效率、戰略決策、人力資源和客戶體驗，只有10%到15%的受訪者說他們的組織正在為這些用例部署人工智能，而大約三分之二的人看到了人工智能的潛在價值。
82%的受訪者表示人類現在和將來都將處于人工智能的核心地位。 大多數受訪者(71%)看到了使用人工智能分析數據的潛力。 73%的人認為人工智能可以彌補IT方面的技能差距。 82%的受訪者表示，人類永遠是人工智能的核心，國內服務器租用服務器托管，72%的人認為人工智能只是解決業務問題的工具。 只有12%的受訪者使用人工智能來指導業務戰略，61%的受訪者希望他們所在的企業機構在未來五年內以這種方式增加對人工智能的使用。
再來看一下中國受訪者的核心數據：
