डार्क डेटा एक प्रकार का अनस्ट्रक्चर्ड, अनटैग और अनकैप्ड डेटा है जो डेटा रिपॉजिटरी में पाया जाता है और इसका विश्लेषण(Analysis) या प्रसंस्करण(Version) नहीं किया गया है। यह बड़े डेटा(Big Data) के समान है लेकिन यह इस बात में भिन्न है कि यह अपने मूल्य(value) के संदर्भ में व्यवसाय(business) और आईटी प्रशासकों(IT administrators) द्वारा ज्यादातर उपेक्षित(Ignored) है।

डार्क डेटा को डस्टी डेटा(Dusty Data) के रूप में भी जाना जाता है।

डार्क डेटा क्या है? [What is dark data? in Hindi]

संगठन(Organization) भारी मात्रा में डेटा इकट्ठा(Data Collect) करते हैं, जो उनका मानना है कि उनके उत्पादों और सेवाओं को बेहतर बनाने में मदद करेगा। उदाहरण के लिए, एक कंपनी डेटा एकत्र कर सकती है कि उपयोगकर्ता अपने उत्पादों का उपयोग कैसे करें, सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाओं(Software Development Process ) के बारे में आंतरिक आँकड़े(Internal data) और वेबसाइट पर जाएँ। हालांकि, एकत्रित डेटा का एक बड़ा हिस्सा कभी भी विश्लेषण नहीं किया जाता है। आईडीसी के अनुसार, 90% असंरचित डेटा(Unstructured data) का विश्लेषण कभी नहीं किया जाता है। इस तरह के डेटा को डार्क डेटा के रूप में जाना जाता है। गार्टनर के अनुसार, Dark Data है "नियमित रूप से व्यावसायिक गतिविधियों(Business Activity) के दौरान Information asset organization gather, process और स्टोर करते हैं, लेकिन आम तौर पर अन्य उद्देश्यों के लिए उपयोग करने में विफल होते हैं।" हालाँकि डार्क डेटा की श्रेणियां कंपनियों में भिन्न हो सकती हैं, लेकिन असंरचित डेटा(Unstructured data) की निम्न श्रेणियों को आमतौर पर डार्क डेटा माना जाता है:

डार्क डेटा क्या है? [What is dark data? in Hindi]
  • Customer Information
  • Log File
  • Previous employee information
  • Raw survey data
  • Financial statement
  • email correspondence
  • Account information
  • Notes or presentations
  • Older versions of relevant documents

डार्क डेटा को संभालने के बेहतर तरीके [Better ways to handle dark data, in Hindi]

किसी भी तरह से आप Dark Data को देखते हैं - एक अवसर या समस्याओं के प्रतिबिंब के रूप में, आप इसके महत्व से इनकार नहीं कर सकते। Dark Data को संभालने का आदर्श तरीका यह है कि इसे अच्छी तरह से उपयोग किया जाए। लेकिन निवेश(Investment) की जरूरत को देखते हुए यह आसान नहीं हो सकता है। फिर भी, एक शुरुआत की जरूरत है। अप्रयुक्त डेटा(Unused data) समय के साथ इसे निरर्थक प्रदान(Rendered redundant) कर सकता है। इसके अलावा, यह संभावना नहीं है कि सभी Dark Data मूल्यवान होंगे। तो, आपको न तो सभी Dark Data को टॉस करना चाहिए और न ही इसे सोने(Gold) की खान मानना चाहिए। Dark Data से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने के कुछ तरीके यहां दिए गए हैं।

  • डेटाबेस का नियमित रूप से ऑडिट और प्रून(Prune) करें। इसका मतलब यह है कि आपको पुराने डेटा की श्रेणियों को संरचित या असाइन करना चाहिए ताकि आप जान सकें कि किस तरह का डेटा संग्रहीत है और कहां है। आपको उस डेटा को डंप नहीं करना है। Storage cheaper होने के साथ, डेटा को डंप करने की आवश्यकता नहीं है। बाद में, आपको अचानक डेटा की आवश्यकता हो सकती है और चूंकि आपने डेटा को अच्छी तरह से व्यवस्थित किया है, आप इसे जल्दी से पा सकते हैं। डार्क वेब कैसे काम करता है?
  • डेटा पर मजबूत एन्क्रिप्शन मानकों को लागू करें। यह इन-हाउस सर्वर में बैठे डेटा और क्लाउड स्टोरेज दोनों के लिए लागू होना चाहिए। एन्क्रिप्शन डेटा के साथ बहुत सारे सुरक्षा मुद्दों को रोक सकता है।
  • जगह में डेटा प्रतिधारण(data retention) और सुरक्षित निपटान नीतियां(Safe Settlement Policies) हैं। नीतियों को रक्षा विभाग के नुस्खों के साथ जोड़ा जाना चाहिए। Eraser या Destroy के लिए डेटा की पहचान करने वाली नीतियों को सावधानीपूर्वक बनाएं। अच्छी अवधारण नीतियां आपको बाद के उपयोग के लिए मूल्यवान डेटा बनाए रखने में मदद करेंगी।
Reactions:

Post a comment

Blogger

Your Comment Will be Show after Approval , Thanks

Sponsorship Ad

 
[X]

Subscribe for our all latest News and Updates

Enter your email address: