如今，很多公司的領導者基本都可以認定一個事實：你的公司有很多數(shù)據(jù)。但有一個非常重要問題是，任何組織內部，可能都會有大量數(shù)據(jù)從來沒有被收集、處理或使用過，當然造成這種現(xiàn)象的原因有很多。

我們可以把這些數(shù)據(jù)稱為“暗數(shù)據(jù)”。

這些信息丟失的原因是它們粒度太細，(如日志文件數(shù)據(jù))，或者是因為它們本質上是非結構化的(如語音、視頻文件以及電子郵件)。

也有可能是因為沒有合適的管理工具來對數(shù)據(jù)進行收集和分類，所以所有這些數(shù)據(jù)所蘊含的信息都有丟失的可能，因而失去價值。

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信息時代已經到來

我們已經步入信息時代，數(shù)據(jù)的產生隨處可見，包括我們日常工作中，通過對各種工作系統(tǒng)的使用都有可能產生新的以數(shù)據(jù)為中心的信息流，但我們卻很少會捕捉到這些信息流——其中可能存在強大的數(shù)據(jù)洞察力，能夠幫助我們優(yōu)化工作效率。這樣的情況在許多地方都很常見，由此可見，即便是現(xiàn)在，我們所真正利用到的數(shù)據(jù)也是少之又少。

那么問題是，我們如何處理暗數(shù)據(jù)以及信息丟失的問題呢?這里有三個或許可行的方案：

• DataOps
• 無代碼軟件平臺
• 協(xié)作工具

DataOps

DataOps是一種協(xié)作數(shù)據(jù)管理實踐方法，旨在幫助用戶挖掘每個級別數(shù)據(jù)的全部潛力。DataOps其實就是通過使用數(shù)據(jù)分析挖掘手段對內部海量的運維數(shù)據(jù)進行集中分析處理，從而為運維平臺以及管理者提供決策的運維方式。

DataOps需要創(chuàng)建一個中央數(shù)據(jù)中心、存儲庫和管理區(qū)域，用于收集、組織和分發(fā)數(shù)據(jù)，以便在整個組織中更廣泛地普及數(shù)據(jù)分析。

使用DataOps，我們可以確保數(shù)據(jù)以盡可能低的成本存儲在與其相關的業(yè)務用例的正確服務級別上。我們還可以使用DataOps來確保我們的數(shù)據(jù)是可搜索的、可訪問的和適當管理的。通過這種方式，我們可以獲得更具可操作性的見解，并獲取數(shù)據(jù)的全部商業(yè)價值。

• 無代碼軟件平臺

解決企業(yè)數(shù)據(jù)信息流失問題的另一個可行的辦法是無代碼軟件平臺。

與低代碼平臺(基于模板的快捷開發(fā)方式，但仍然需要軟件工程專業(yè)知識)相比，無代碼軟件平臺更簡單，管理人員可以使用無代碼軟件平臺通過拖放控件來創(chuàng)建應用程序。

這是獲取信息的一個關鍵途徑，因為“非技術人員”可以使用無代碼平臺構建基于表單的應用程序，用于詢問用戶、客戶、潛在客戶，并開始獲取以前未被利用的信息。

• 協(xié)作工具

幾乎每個人都已經使用了某種形式的基于軟件的協(xié)作工具，最簡單的，幾乎所有人都在工作中使用過郵件。

許多人更進一步，使用Skype、Slack、微軟團隊、谷歌Hangouts、Trello、Flock或該領域提供的其他流行解決方案之一。

在目前廣泛被用戶采用的各種協(xié)作平臺中，存在一些明顯的差異。

有些是高度協(xié)作的基于討論的工具，具有“永久聊天”功能，并可用于文本和視頻會議。有些以項目管理為中心，具有多個用戶一起處理文檔的功能。

其他有些工具的目標仍然是提供特別緊密管理的用戶支持和維護選項，或對移動端使用的擴展。因此，盡管協(xié)作工具的定義仍然比較寬泛，但關鍵的一點是，所有這些產品其實都在做一件事，也就是收集、整理和標簽化我們的數(shù)據(jù)，幫助我們對抗暗數(shù)據(jù)影響，在信息時代獲取更多有價值的信息。

沒有萬能的方法

實話說，關于如何解決暗數(shù)據(jù)問題的這種討論是有局限性的。即使是DataOps、無代碼軟件平臺、協(xié)作工具三種工具也無法幫助我們解決組織中所有暗數(shù)據(jù)的收集、管理和使用。但至少我們應該更積極一些，隨著技術的發(fā)展，我們當然可以做得更好，更好地挖掘數(shù)據(jù)的價值。