다크 데이터(Dark Data)
기업이나 조직이 업무 과정에서 수집·저장은 해두었지만, 분석이나 활용을 하지 않은 채 그대로 방치되어 있는 데이터를 뜻하며, 저장 비용과 보안 위험만 키우는 경우가 많습니다.
한눈에 보는 정의
다크 데이터(Dark Data)는 기업이나 조직이 업무 과정에서 수집·저장은 해두었지만, 분석이나 활용을 하지 않은 채 그대로 방치되어 있는 데이터를 뜻합니다.
자세히 알아보기
- 예문: "고객센터 통화 녹취 파일이 몇 년째 서버에 쌓여 있지만 한 번도 분석된 적이 없다면, 이는 전형적인 다크 데이터다."
- 로그 파일, 오래된 이메일, 사용하지 않는 설문 응답처럼, 어딘가에 저장은 되어 있지만 그 존재조차 잊혀진 데이터가 조직 안에 상당량 쌓여 있는 경우가 많습니다.
- 이런 데이터도 데이터 마이닝(Data Mining) (데이터 마이닝)이나 머신러닝(Machine Learning) (머신러닝)으로 분석하면 새로운 통찰을 얻을 수 있는 잠재적 자산이 될 수 있습니다.
- 반대로 활용하지 않으면서 저장 비용만 계속 발생시키고, 민감한 정보가 방치되어 있다면 유출 시 보안·법적 위험으로 이어질 수도 있어 관리가 필요합니다.