マーケティング戦略を考える上で、ビッグデータを存分に活用したいと思う人は多いのではないでしょうか。

しかし、ビッグデータの中には有効活用されていないダークデータが存在します。

そのダークデータへの理解を深め活用していくことで、新たな課題や活路が見出せる可能性があるでしょう。

今回は、そんなダークデータの活用や今後の動向について詳しくご紹介します。

ダークデータの位置付け

膨大な量のビッグデータの中にダークデータが含まれています。

ダークデータの活用例を見ていく前に、まずはダークデータへの理解を深めていきましょう。

ここでは、ダークデータの概要や位置付けをご紹介します。

ビッグデータは3種類に分類できる

ビッグデータといえば膨大な量のデータというイメージをもつ人もいるのではないでしょうか。

膨大で複雑化したデータという意味合いもありますが、ビッグデータを位置付ける要素があります。

• Volume：データの容量
• Variety：データの種類
• Velocity：データの処理頻度

これらの要素が集まることで、ビッグデータという位置付けになります。

さらに、ビッグデータは3種類に分類できることを押さえておきましょう。

• ダークデータ：長期保存されている未分析のデータ
• ROTデータ：古いデータ・ビジネス上無価値なデータ
• クリーンデータ：ビジネスで有効活用されるデータ

ダークデータはビッグデータの種類の1つですが、マーケティングを含めビジネス上で活用されていません。

しかし、ROTデータのように「古い」「無価値」という位置付けではないのです。

未分析と説明しましたが、分析できていないので価値があるかどうか分からないと捉えてください。

実は全体の半分以上がダークデータ

ビッグデータは3種類に分類され、全てのデータが有効活用されるというわけではありません。

無価値とされるROTデータが約30％、ダークデータが半数以上だといわれています。

つまり、明らかに活用価値のあるクリーンデータはビッグデータの20％程度ということです。

ビッグデータの収集方法や運用によっては、ダークデータが80％に上る場合もあります。

有効活用される・されないに関わらず、ビッグデータはデータベースに蓄積されていくことをご存じでしょうか。

データベースに蓄積されるということは、それだけで保存のためのコストがかかります。

ダークデータの注目背景

ダークデータは、ビッグデータの中でも「有効活用できるか」「価値があるか」まだ分からないという位置付けです。

ビッグデータという華々しい名称に対して、ダークデータは「危険そう」「不吉そう」というイメージを抱く人もいるかもしれません。

しかし、ダークデータの本来の意味を考えると「まだ日の目を見ていないデータ」だといえます。

つまりダークデータは、分析ができれば価値を見出せる可能性を秘めているのです。

そんなダークデータが注目されているのは、どのような背景があるのでしょうか。

従来のシステムでは、ダークデータの分析が難しく有効活用できるクリーンデータのみ分析・活用してきました。

しかし、AI技術やシステムの進展によりダークデータの分析が可能になってきたのです。

そのため、これまで日の目を見ることができなかったダークデータが注目されるようになりました。

未分析・価値が分からないからこそ、上手く分析することで有益になる可能性が期待されています。

 

 

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ダークデータの種類と具体例

ダークデータと一言でいっても、その中身にはたくさんのデータがあります。

ここではダークデータの種類とその具体例をチェックしていきましょう。

ダークデータの種類を知っておくことで活用の幅が広がります。

テキスト系ダークデータ

ダークデータにはテキスト系データと呼ばれるものがあります。

テキスト系ダークデータの具体例はこちらです。

• 各種書類
• メール
• ログ
• 通知

これらのテキストで構成されるものをテキスト系ダークデータをいいます。

書類やメールなど、有効活用できそうな印象をもつ人は多いのではないでしょうか。

テキスト系のデータがダークデータになるのは、データベースへの紐づけが効果的でない場合があります。

そのため、本来ならクリーンデータになり得たデータがダークデータになってしまうのです。

この場合は、データベースとの紐づけや分析次第で有益な情報となることも少なくありません。

リッチメディア系ダークデータ

続いて、リッチメディア系ダークデータについてご紹介します。

• 画像
• ビデオ
• 音声

これらのデータは、従来の技術では有益な情報として認識されずにいました。

防犯カメラの映像を含むこのリッチメディアは、広く活用されていそうな印象をもつ人も多いでしょう。

リッチメディア系データがダークデータとなるのは、テキスト系ダークデータと違いコンピュータ技術の影響です。

しかし、AI技術の進化によってリッチメディア系ダークデータの分析が可能になりました。

今後はこれらのデータもクリーンデータとして有効活用される可能性が出てきたのです。

ディープウェブ系ダークデータ

ダークデータには、ディープウェブ系ダークデータという種類があります。

先ほどお伝えしたような種類とはまた異なるデータなので、ぜひ押さえておきましょう。

• 政府機関のデータ
• 学術機関のデータ
• 法的文書
• 医療機関の記録
• 各種組織のデータベース

これらがディープウェブに分類されるデータです。

ここで紹介したようなデータは、Web上に存在するものの一般の人が閲覧することはできません。

一部公開される情報もありますが、それは全体の20％以下といわれています。

公開されないということは、つまり検索エンジンを使っても検索結果に表示されないということです。

ディープウェブはその組織や機関で保存されることになりますが、それがどの程度有効活用されているか分かりません。

ダークデータの活用例

AI技術によってダークデータの活用が期待されるようになりました。

しかし、具体的にどのようなことに活用できるのか分からないという人もいるのではないでしょうか。

ここではダークデータの活用例についてご紹介します。

社員の生産性やモチベーションの可視化

ダークデータを活用することで、社員の生産性やモチベーションの可視化に繋がります。

なぜ有益かどうか不明な位置付けのダークデータが、そのようなことに活用できるのでしょうか。

その理由は、テキスト系ダークデータに分類される「ログ」にあります。

社内でコミュニケーションツールや端末を利用している場合、ログによって社員の生産性を可視化することができます。

社員の生産性が可視化されれば、それを社員評価に反映させることができるでしょう。

そして明確な基準による評価は、社員のモチベーションにも繋がるのです。

内部犯罪の抑止・抑制

社内で保存しているダークデータは、内部犯罪の抑止・抑制に活用できる可能性があります。

「価値が分からない」データにそのような抑止力があるのか疑問に思う人は多いでしょう。

社内でシステムトラブルが発生した時のことを想像してみてください。

原因究明や再発予防のためには多くの情報を必要とするでしょう。

そこで、ダークデータを活用することで複合的な情報分析が可能となるのです。

また、ダークデータによってこれまで以上に多くの情報分析ができることは「見られている」という意識に繋がります。

これによって、ダークデータは内部犯罪の抑止・抑制に活用できるのです。

効果的なIT資産管理

ダークデータとは、ビッグデータの中でも価値があるかどうか分からないデータです。

その価値があるともいえないし、ないともいえないという曖昧な位置付けといえます。

しかし、先ほどお伝えしたようにビッグデータの半分以上をダークデータが占めているのです。

この半分以上のダークデータを「有益」か「無価値」か分類できれば、情報としての価値を見出すことができるでしょう。

それによって、これまでダークデータという扱いだった情報もIT資産として有効活用することができます。

これまで見えなかった課題の発見

ダークデータを活用することで、新たな課題を発見できる可能性があります。

そもそもダークデータとは、これまで有益かどうかすら分からなかったデータです。

つまり、「未知の可能性」「未知の課題」がそこに潜んでいる可能性があるといっていいでしょう。

もしこれまで気づかなかったビジネス課題を見出すことができれば、それは企業にとって大変有益なことです。

 

ダークデータの調査方法

ダークデータは様々なことに活用できると分かっても、どのように調査すればいいか分からない人は少なくありません。

ビッグデータの半数以上を占めるといわれる程なので、ダークデータの量は膨大です。

そんなダークデータは、どのように調査していくのでしょうか。

企業のデータベースに保存されている情報の中から、ダークデータを探し出す必要があります。

しかし、膨大かつ複雑化した情報の中からダークデータを抽出するのは簡単ではありません。

そもそも、ダークデータが活用されずにいたのは「情報の複雑化」「情報量が膨大すぎる」「スキル不足」が原因です。

ダークデータの調査にはそれだけの知識やスキルが必要といえるでしょう。

また、AI技術を活用することで効率よくダークデータの調査ができることが分かっています。

これらのことから、ダークデータの調査は自社ではなくデータ分析を扱う企業に外注することが多いのが特徴です。

ダークデータの活用でやるべきこと

ダークデータがこれまで活用されてこなかった理由に、データ量の膨大さと分析に必要なスキル不足が挙げられます。

それでは、今後ダークデータを活用するために企業はどのようなことを行えばいいのでしょうか。

ダークデータの活用でやるべきことを見ていきましょう。

データの整理と洗い出し

ダークデータを活用するためには、社内で保管するデータの整理と洗い出しが必要です。

どのようなデータを保管・運用しているのか把握しておきましょう。

そしてデータを整理することで、そのダークデータが有益かどうか分類していきます。

これまで活用せずに放置してきたダークデータだからこそ、整理して状況を把握してください。

既存ソリューションの活用

ダークデータが注目されるようになり、データ分析のためのソリューションを提供する企業も増えてきました。

先ほどお伝えしたように、ダークデータの分析にはAI技術の活用や高いスキルが必要です。

効率的に進めていくために、既存ソリューションの活用を検討することをおすすめします。

 

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ダークデータの実際の活用事例

ダークデータは様々な分野で注目され、コスト削減や業務の効率化を可能にしてきました。

ここでは、ヘルスケア業界におけるダークデータの活用事例をご紹介します。

医療機関では患者情報や診察記録・検査データなど膨大な量の情報を保管しています。

その膨大な情報の中には、これまでダークデータとされてきたものもあるでしょう。

そんなダークデータを分析することで、システムの効率化やセキュリティ対策の強化に繋げることができました。

これによって、業務の効率化だけでなく患者の信頼を得ることも可能になるのです。

ダークデータ活用の今後の動向

ダークデータの活用によって様々なメリットが期待されます。

そんなダークデータ活用の今後の動向は、どのようになっていくのでしょうか。

IoTのさらなる進化

企業が抱えるデータが蓄積していくにつれて、よりダークデータ活用の必要性が出てくるでしょう。

しかし、ダークデータを活用するにはシステムやスキルが求められます。

システムが整っていないことや、ダークデータを扱う人材のスキル不足が課題となる可能性があるのです。

膨大かつ複雑化したデータを組織が一括管理するために、IoTのさらなる進化が期待されるでしょう。

AIの活用

ダークデータ活用の動向を考える上で欠かせないのがAIの存在です。

そもそもダークデータが注目された背景には、AI技術の進展があります。

そのため、ダークデータの活用とともにAIの活用も進んでいくでしょう。

 

ダークデータは宝の山

ダークデータは「価値があるか分からない」「分析されていない」ということで、これまで放置されてきました。

しかし分析されておらず有益かどうか分からないということは、「価値がある」可能性を秘めているのです。

ビッグデータの半数を占めるといわれるダークデータを分析すれば、有益な情報を見出せるかもしれません。

ダークデータはそんな可能性を秘めた「宝の山」だといえるでしょう。

 

ダークデータ活用に向けて取り組むなら

企業が保管するダークデータを活用したいと思う人は多いのではないでしょうか。

データベース上に膨大な量のデータがどんどん蓄積していくと、それだけコストがかかっていきます。

その中に、ダークデータとして分析されないままのデータが残っているのは勿体ないことです。

しかし、ダークデータの分析や活用にはシステムやスキルが必要なので悩む人も少なくありません。

ダークデータの活用に向けて取り組みを始めるなら、デジマクラスのコンサルタントにご相談ください。

データ分析やシステムに関することなど、最適な方法を一緒に考えていきます。

 

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まとめ

今回はダークデータの活用例についてご紹介しました。

ダークデータはビッグデータの中でも「価値があるか分からない」という位置付けのデータです。

分析されずそのままになっているデータですが、その理由はシステムやスキル不足にあります。

しかし、ダークデータはビッグデータの半分以上を占めるともいわれており無視できない存在です。

そんなダークデータを活用すると、業務の効率化やビジネス課題の発見に繋げることができるでしょう。

ダークデータの活用を検討するのであれば、ぜひデジマクラスのコンサルタントにご相談ください。