Dark data

O que é Dark Data?

Refere-se a todos os dados não utilizados e não estruturados armazenados em uma organização para conformidade ou investigações forenses no futuro. A Gartner define Dark Datas como "os ativos de informação que as organizações coletam, processam e armazenam durante atividades de negócio regulares, mas geralmente não os utilizam para outros fins". Alguns exemplos incluem arquivos de logs do servidor, informações de ex-funcionários, registros de e-mail, versões mais antigas de arquivos atualmente em uso e muito mais.

Por que a Dark Data é importante?

• Obtenha insights inexplorados

  Use dados de negócio inativos para extrair insights e padrões essenciais em processos internos e correspondências com clientes para melhoria contínua. As organizações podem perder para os concorrentes ao ignorar informações importantes ocultas em Dark Data.

• Vulnerabilidades de segurança

  Quando a maior parte dos seus dados não está armazenada com segurança, eles ficam vulneráveis a vazamentos e roubos. É extremamente fácil para os hackers obterem acesso a dados com acesso público e a sistemas usando componentes de software desatualizados. Portanto, é importante saber se há alguma informação crítica para os negócios nos seus arquivos de Dark Data.

• Otimize o armazenamento de dados

  Arquivos antigos e obsoletos que não são mais usados devem ser eliminados do seu ecossistema de armazenamento. O custo de armazenar arquivos obsoletos e outros dados redundantes é muito alto. Use uma calculadora de dados redundantes, obsoletos e triviais (ROT) para ver quanto você pode economizar.  Calcule agora.

O que é gerenciamento de Dark Data?

Ele inclui a governança geral de informações subutilizadas em uma organização. Uma estrutura de como os dados serão coletados, processados, utilizados e descartados recebe atenção neste processo. Com o gerenciamento adequado desses dados, as organizações podem melhorar a experiência do cliente, entender as tendências de mercado e fortalecer suas operações de negócio para desenvolver e maximizar os lucros comerciais nos seus ecossistemas.

Tipos de Dark Data

Com base em como são utilizados e de onde são obtidos, a Dark Data é classificada como:

• Dados redundantes : Dados que são copiados várias vezes intencionalmente ou não em arquivos.
• Dados não utilizados : Dados coletados durante interações comerciais, mas deixados sem processamento em repositórios de arquivos.
• Dados espaciais : Dados coletados por dispositivos de IoT, como sensores e processadores, que interagem com outros dispositivos eletrônicos.
• Dados não estruturados : Dados brutos, não categorizados com base em determinados critérios e que não podem ser usados para tomada de decisões.
• Metadados : Informações ou dados secundários que descrevem ou adicionam contexto aos dados primários, como o formato, fonte e momento em que as informações foram coletadas.
• Dados sindicados : Conjuntos de dados capturados de empresas terceirizadas e não como parte das operações comerciais de uma organização.

Preocupações com a segurança de Dark Data

A Dark Data pode ser enorme e muitas vezes não é protegida pelas organizações. Ao não monitorar esses dados, as empresas enfrentam os seguintes riscos:

• Exposição ou violação de dados sensíveis , como informações de identificação pessoal (PII), dados comerciais confidenciais e informações de pagamento de clientes, deixados não identificados nos seus repositórios.
• Acesso desprotegido a dados internos, como arquivos de logs, senhas e informações de funcionários anteriores, que podem ser aproveitados por pessoas mal-intencionadas e hackers externos para realizar roubos ou violações de dados.
• Versões mais antigas de arquivos ou softwares podem permitir que hackers criem um backdoor na rede da organização.
• Dados não estruturados que não são monitorados quanto a picos repentinos de atividades de arquivos podem fazer com que ransomware e outras infecções de malware passem despercebidas.