暗數據是企業在日常運營中收集、存儲和處理的資料，但通常不會用于可能有益的目的。暗數據有多種方法影響企業分析和使用數據的方式。

1.暗數據有助于進一步研究當前的歷史數據

例如，美國和其他一些國家公共資助研究的一部分收集的數據必須保存在公共數據庫中。然而，一項研究調查了在20世紀70年代和80年代收集的關于浮游動物的材料是如何在該技術不可用于公布該數據的時候存在的。

科學家們知道，這種黑暗的數據可以提供有關海洋自過去幾代由于氣候變化而發生變化的寶貴信息。因此，有一個現代化的努力來挖掘那些黑暗的數據，并用它來激勵正在進行的研究。

2.它使企業思考暗數據如何適應GDPR法規

2018年5月，“通用數據保護條例”（GDPR）將生效，并對所有存儲和收集歐盟公民數據的企業產生影響。

其中最有趣的組成部分是消費者可以行使所謂的被遺忘權，并要求企業在特定情況下刪除其數據。但是，如果企業繼續忽略暗數據，那么履行這些要求可能會變得耗時且成本高昂。

IBM公司在2016年收集的統計數據發現，所有數據中有80％是暗數據，上非結構化的變體。毫不奇怪，分析人士指出，在GDPR法規下，如果在違規期間暗數據泄露，除了客戶要求刪除他們暗數據之外，沒有關注暗數據的企業可能面臨GDPR罰款的風險。這將遇到明顯的挑戰。

3.它為創新技術創造更多的用途

數據虛擬化是連接企業所有數據源并將其呈現在統一儀表板中的流程，可讓人們實時或盡可能接近地查看編譯的材料。它還為數據處理帶來了靈活性，并且一些產品廠商認為他們的數據虛擬化解決方案可以為暗數據帶來可見性。

人工智能（AI）可以促進幫助企業開始構建暗數據結構化和可用性，這是另一項技術進步。當企業依靠人工智能來揭示暗數據時，相關算法和自然語言處理可能使得這項任務比沒有這種技術的工作人員更容易實現。

4.它有助于企業更多地了解人

Deloitte發布的名為“暗數據分析：照亮非結構化數據隱藏在2017年技術趨勢中的機會”的報告討論了一些醫療設施如何使用暗數據采取更全面的病人護理方法。

例如，在咨詢期間，醫生可以采取手寫筆記并錄音，并在電子郵件或基于云計算的應用程序中做筆記。收集所有信息并使其可用，可以改善治療和見解，減少不正確的診斷或干預措施以及更合適的選擇。

醫療保健領域的人們也希望暗數據能夠分析人口群體。以前未使用的數據可能會預測未來的需求和疾病趨勢，最終可能影響個人與醫療專業人員的交互，并幫助當地衛生部門了解其員工最有可能遇到的情況。

德勤公司報告重點關注正在調查暗數據如何幫助他們更多了解客戶需求的零售商。獲得許可后，一家名為StitchFix的在線服裝訂購公司進行了一項客戶調查，以獲取關于服飾偏好的詳細信息，但隨后查看受訪者的社交媒體Feed和Pinterest董事會以挖掘更多數據。

大多數企業已經意識到他們擁有可訪問的內容，可幫助他們了解客戶。通過擴大他們的方法并查看暗數據，他們可以開發一個完整的受眾圖片并學習那些本來不為人知的東西。例如，directadmin安裝，暗數據可以通過強調未在結構化數據中捕獲的模式來提供強烈地表明產品概念不適合市場需求的內容。

5.如果遺留非結構化數據，它會增加數據安全風險

企業可能不知道暗數據的價值至關重要，但這并不意味著黑客并不關注。網絡犯罪專家表示，黑客攻擊策略發生了變化，導致網絡犯罪分子比以往任何時候都更加明確地查找到非結構化數據。

還有其他與非結構化數據相關的安全風險，歐洲服務器租用 云服務器，例如無法知道它包含什么以及組織中的哪些員工應該訪問它。如果出現意外的情況，這兩個問題都可能使企業承擔責任。

此外，企業持有的數據可能包括其提供的法庭傳票提供的敏感細節，但如果將需求數據歸類為暗數據，并不總是很容易找到。例如，一家公司花費了600萬美元搜索法院案件所需的暗數據，說明如何優先考慮以實際方式對暗數據進行分類的方式有多重要。

通過制定調查暗數據的計劃，而不是像不存在那樣行事，企業可以采取主動而的策略。否則，他們可能錯過機會，并且遇到不必要的復雜情況。