મહાન વ્યવસાયો ડેટા પર બનેલ છે. તે અદૃશ્ય શક્તિ છે જે નવીનતાને શક્તિ આપે છે, નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા બનાવે છે અને કંપનીઓને સ્પર્ધાત્મક ધાર આપે છે. ઑપ્ટિમાઇઝ ઑપરેશન્સ માટે ગ્રાહકની જરૂરિયાતોને સમજવાથી, ડેટા એ કી છે જે સંસ્થાના દરેક પાસાઓની આંતરદૃષ્ટિને અનલૉક કરે છે.
છેલ્લા કેટલાક દાયકાઓમાં, કાર્યસ્થળે ડિજિટલ રૂપાંતરણ થયું છે, જ્ઞાન કાર્ય હવે કાગળ પરના બદલે બિટ્સ અને બાઈટ્સમાં અસ્તિત્વમાં છે. પ્રોડક્ટ ડિઝાઇન્સ, વ્યૂહરચના દસ્તાવેજો અને નાણાકીય વિશ્લેષણો અસંખ્ય રિપોઝીટરીઝ અને એન્ટરપ્રાઇઝ સિસ્ટમ્સમાં ફેલાયેલી ડિજિટલ ફાઇલોમાં રહે છે. આ પાળીએ કંપનીઓને તેમની કામગીરી અને બજારની સ્થિતિને વેગ આપવા માટે વિશાળ માત્રામાં માહિતી મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવ્યું છે.
જો કે, આ ડેટા-સંચાલિત ક્રાંતિ સાથે એક છુપાયેલ પડકાર આવે છે જેને ઘણી સંસ્થાઓ ફક્ત સમજવાની શરૂઆત કરી રહી છે. જેમ જેમ આપણે કોર્પોરેટ ડેટામાં ઊંડાણપૂર્વક જોઈએ છીએ, સંસ્થાઓ એક એવી ઘટનાને ઉજાગર કરી રહી છે જે તેટલી વ્યાપક છે જેટલી તે ગેરસમજ છે: શ્યામ ડેટા.
ગાર્ટનર ડાર્ક ડેટાને કોઈપણ માહિતી સંપત્તિ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે સંસ્થાઓ નિયમિત વ્યવસાયિક પ્રવૃત્તિઓ દરમિયાન એકત્રિત કરે છે, પ્રક્રિયા કરે છે અને સંગ્રહિત કરે છે પરંતુ સામાન્ય રીતે અન્ય હેતુઓ માટે ઉપયોગ કરતી નથી.
નિશાંત દોશી
સામાજિક લિંક્સ નેવિગેશન
ચીફ પ્રોડક્ટ એન્ડ ડેવલપમેન્ટ ઓફિસર, સાયબરહેવન.
શું ડાર્ક ડેટાને કપટી બનાવે છે?
ડાર્ક ડેટામાં મોટાભાગે કંપનીની સૌથી સંવેદનશીલ બૌદ્ધિક સંપદા અને ગોપનીય માહિતી હોય છે, જે તેને સંભવિત સુરક્ષા ભંગ અને અનુપાલન ઉલ્લંઘન માટે ટિકીંગ ટાઈમ બોમ્બ બનાવે છે. સક્રિય રીતે સંચાલિત ડેટાથી વિપરીત, શ્યામ ડેટા પૃષ્ઠભૂમિમાં છુપાયેલો હોય છે, અસુરક્ષિત અને ઘણીવાર ભૂલી જતો હોય છે, તેમ છતાં જેઓ જાણે છે કે ક્યાં જોવું છે તેમના માટે હજી પણ સુલભ છે.
આ સમસ્યાનું પ્રમાણ ચિંતાજનક છે: ગાર્ટનરના જણાવ્યા મુજબ, એન્ટરપ્રાઈઝ ડેટાનો 80% જેટલો “અંધકાર” છે, જે બિનઉપયોગી સંભવિત અને છુપાયેલા જોખમોના વિશાળ જળાશયનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે.
ચાલો વાર્ષિક પ્રદર્શન સમીક્ષાઓમાંથી માહિતીને ઉદાહરણ તરીકે ધ્યાનમાં લઈએ. જ્યારે સત્તાવાર ડેટા HR સૉફ્ટવેરમાં સંગ્રહિત થાય છે, ત્યારે અન્ય સંવેદનશીલ માહિતી વિવિધ સ્વરૂપોમાં અને વિવિધ સિસ્ટમોમાં સંગ્રહિત થાય છે: અનૌપચારિક સ્પ્રેડશીટ્સ, ઇમેઇલ થ્રેડ્સ, મીટિંગ નોંધો, ડ્રાફ્ટ સમીક્ષાઓ, સ્વ-મૂલ્યાંકન અને પીઅર પ્રતિસાદ. આ વેરવિખેર, વારંવાર ભૂલી ગયેલો ડેટા સંસ્થાઓમાં શ્યામ ડેટાના જટિલ અને સંભવિત જોખમી પ્રકૃતિનું સ્પષ્ટ ચિત્ર દોરે છે.
આ માહિતીને ખુલ્લી પાડતા એક જ ભંગથી કાનૂની જવાબદારીઓ અને વ્યક્તિગત ડેટાને ખોટી રીતે હેન્ડલ કરવા માટે નિયમનકારી દંડ થઈ શકે છે, કર્મચારી ટ્રસ્ટને નુકસાન થાય છે, સંભવિત મુકદ્દમાઓ, જો વ્યૂહાત્મક યોજનાઓ અથવા પગારની માહિતી લીક થાય છે તો સ્પર્ધાત્મક ગેરલાભ, અને પ્રતિષ્ઠાનું નુકસાન જે ભરતી અને જાળવણીને અસર કરી શકે છે.
AI ના અણધાર્યા પરિણામો
સંસ્થાઓ ડાર્ક ડેટાને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે તે AI બદલી રહી છે, તકો અને નોંધપાત્ર જોખમો બંને લાવી રહી છે. મોટા ભાષાના મોડલ હવે અસંરચિત ડેટાના વિશાળ ભંડારમાંથી બહાર કાઢવામાં સક્ષમ છે, અગાઉની અપ્રાપ્ય માહિતીને મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિમાં ફેરવે છે.
આ સિસ્ટમ્સ ઈમેલ કમ્યુનિકેશન્સ અને મીટિંગ ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સથી લઈને સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ્સ અને ગ્રાહક સેવા લોગ સુધીની દરેક વસ્તુનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે. તેઓ પેટર્ન, વલણો અને સહસંબંધોને ઉજાગર કરી શકે છે જે માનવ વિશ્લેષકો ચૂકી શકે છે, જે સંભવિતપણે સુધારેલ નિર્ણય લેવામાં, ઉન્નત કાર્યકારી કાર્યક્ષમતા અને નવીન ઉત્પાદન વિકાસ તરફ દોરી જાય છે.
જો કે, ડેટાને ઍક્સેસ કરવાની આ નવી ક્ષમતા સંસ્થાઓને સુરક્ષા અને ગોપનીયતાના જોખમોમાં પણ વધારો કરી રહી છે. જેમ AI ડિજિટલ ઇકોસિસ્ટમના ભૂલી ગયેલા ખૂણાઓમાંથી સંવેદનશીલ માહિતી મેળવે છે, તે ડેટા ભંગ અને અનુપાલન ઉલ્લંઘન માટે નવા વેક્ટર બનાવે છે. બાબતોને વધુ ખરાબ કરવા માટે, આ ડેટા કે જે AI સોલ્યુશન્સ દ્વારા અનુક્રમિત કરવામાં આવી રહ્યો છે તે ઘણીવાર અનુમતિશીલ આંતરિક ઍક્સેસ નિયંત્રણો પાછળ હોય છે. AI સોલ્યુશન્સ આ ડેટાને વ્યાપકપણે ઉપલબ્ધ કરાવે છે. જેમ જેમ આ સિસ્ટમો માહિતીના વિભિન્ન બિટ્સને એકસાથે જોડવામાં વધુ પારંગત બની જાય છે, તેમ તેઓ એવી આંતરદૃષ્ટિ જાહેર કરી શકે છે જે ક્યારેય શોધવા અથવા શેર કરવાનો હેતુ ન હતો. આ ગોપનીયતા ઉલ્લંઘન અને વ્યક્તિગત માહિતીના સંભવિત દુરુપયોગ તરફ દોરી શકે છે.
આ વધતી સમસ્યાનો સામનો કેવી રીતે કરવો
ચાવી તમારા ડેટાના સંદર્ભને સમજવામાં રહેલ છે: તે ક્યાંથી આવ્યો, કોણે તેની સાથે સંપર્ક કર્યો અને તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે થયો.
દાખલા તરીકે, દેખીતી રીતે નિરુપદ્રવી સ્પ્રેડશીટ વધુ જટિલ બની જાય છે જો આપણે જાણીએ કે તે CFO દ્વારા બનાવવામાં આવી હતી, બોર્ડ ઓફ ડિરેક્ટર્સ સાથે શેર કરવામાં આવી હતી અને ત્રિમાસિક કમાણી કૉલ્સ પહેલાં વારંવાર ઍક્સેસ કરવામાં આવી હતી. આ સંદર્ભ તરત જ દસ્તાવેજના મહત્વ અને સંભવિત સંવેદનશીલતાને વધારે છે.
આ સંદર્ભિત સમજ મેળવવાનો માર્ગ ડેટા વંશ દ્વારા છે. ડેટા વંશ ડેટાના સંપૂર્ણ જીવન ચક્રને ટ્રૅક કરે છે, જેમાં તેના મૂળ, હલનચલન અને પરિવર્તનનો સમાવેશ થાય છે. તે સંસ્થા દ્વારા ડેટા કેવી રીતે વહે છે, તેની સાથે કોણ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે અને તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તેનો વ્યાપક દૃષ્ટિકોણ પ્રદાન કરે છે.
મજબૂત ડેટા વંશ પ્રથા અમલમાં મૂકીને, સંસ્થાઓ સમજી શકે છે કે તેમનો સૌથી સંવેદનશીલ ડેટા ક્યાં સંગ્રહિત છે અને તેને કેવી રીતે એક્સેસ અને શેર કરવામાં આવી રહ્યો છે: તે કેવી રીતે એક્સેસ અને શેર કરવામાં આવી રહ્યું છે તેના સંદર્ભ સાથે AI આધારિત સામગ્રી નિરીક્ષણને જોડીને (એટલે કે ડેટા વંશ), સંસ્થાઓ કરી શકે છે. ડાર્ક ડેટાને ઝડપથી ઓળખો અને તેને બહાર કાઢવાથી અટકાવો.
અમે શ્રેષ્ઠ ડોક્યુમેન્ટ મેનેજમેન્ટ સોફ્ટવેરની યાદી તૈયાર કરી છે.
આ લેખ TechRadarPro ની નિષ્ણાત આંતરદૃષ્ટિ ચેનલના ભાગ રૂપે બનાવવામાં આવ્યો હતો જ્યાં અમે આજે ટેક્નોલોજી ઉદ્યોગમાં શ્રેષ્ઠ અને તેજસ્વી દિમાગ દર્શાવીએ છીએ. અહીં વ્યક્ત કરાયેલા મંતવ્યો લેખકના છે અને જરૂરી નથી કે તે TechRadarPro અથવા Future plcના હોય. જો તમને યોગદાન આપવામાં રસ હોય તો અહીં વધુ જાણો: https://www..com/news/submit-your-story-to–pro