다크 데이터(Dark Data)에 대해 알아보겠습니다.

Ⅰ. 다크 데이터(Dark Data)란?

 조직이 수집, 처리 또는 저장하고 있지만, 실질적으로 활용되지 않는 데이터를 의미합니다. 데이터의 가치와 잠재력을 인식하지 못하거나, 관리 및 분석이 어려워 방치된 데이터를 포함합니다. 빅데이터(Big Data)와 비슷하면서도 구조화되어 있지 않고, 사용하지 않는 ‘죽은’ 데이터를 의미한다. 일반적으로 정보를 수집해 저장한 이후 분석이나 특별한 목적을 위해 활용하는 데이터가 아니며,  저장공간만 차지하고 이러한 이유로 심각한 보안 위험을 초래할 수 있습니다.다크 데이터는 IT 인프라, 비즈니스 운영, 사용자 활동 등 다양한 출처에서 생성될 수 있습니다.

Ⅱ. 다크 데이터(Dark Data) 특징

 ⅰ. 활용되지 않음
  1) 저장만 되고 분석이나 의사결정에 사용되지 않습니다.
  2) 데이터의 가치는 인지되지 않거나 기술적 한계로 인해 방치됩니다.
 ⅱ. 다양한 데이터 형태:
  1) 구조화된 데이터: 데이터베이스에 저장된 표 형식의 데이터.
  2) 비구조화 데이터: 이메일, 로그 파일, 이미지, 동영상, 소셜 미디어 데이터.
  3) 반구조화 데이터: JSON, XML 같은 데이터.
 ⅲ. 무한히 증가
  1) 디지털 환경에서 데이터 생성 속도는 빠르며, 클라우드 저장소와 같은 기술로 인해 데이터 축적이 쉬워졌습니다.
  2) 많은 조직이 불필요한 데이터를 삭제하지 않고 무작정 저장합니다.

Ⅲ. 다크 데이터(Dark Data) 주요 예

유형 구분	설명
로그 데이터	서버, 네트워크 장치, 애플리케이션 등에서 생성되는 로그. 보안 분석이나 시스템 문제 해결에 사용될 수 있지만, 대부분 방치됩니다.
인수인계 데이터	이전 직원이 인수인계용으로 만든 데이터
비즈니스 문서	오래된 보고서, 계약서, 미처리된 이메일. 정리되지 않은 파일로 남아 있는 경우가 많습니다.
고객 데이터	고객 피드백, 소셜 미디어 상호작용 데이터 고객 행동 분석에 유용하지만 활용하지 않는 경우
센서 데이터	IoT 장치에서 수집된 환경 데이터. 분석되지 않은 채 저장 공간만 차지할 수 있습니다.

Ⅳ. 다크 데이터(Dark Data) 문제점

문제점 유형	설명
비용 부담	불필요한 데이터 저장으로 인해 서버, 클라우드 스토리지 비용이 증가합니다.
보안 위험	방치된 데이터가 해커의 표적이 될 가능성이 높습니다. 개인정보 보호법(GDPR, CCPA 등) 위반 가능성.
규모 확장 문제	데이터 관리와 분석의 복잡성이 증가하여, 인프라 부담이 늘어납니다.
환경적 영향	데이터 저장소 운영에는 많은 에너지가 필요하며, 이는 탄소 배출로 이어집니다.

Ⅴ. 다크 데이터(Dark Data) 잠재력

다크 데이터는 적절히 관리되고 분석된다면 유용한 정보를 제공하여 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

구분 유형	설명
의사결정 개선	과거에 사용하지 않았던 데이터로부터 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다.
비즈니스 효율성 향상	고객 데이터 분석을 통해 마케팅 전략 최적화 운영 데이터를 활용하여 비용 절감 방안 도출
새로운 제품 및 서비스 개발	로그 데이터 분석 및 IoT 센서 데이터 분석을 통해 새로운 서비스 모델을 도출.

Ⅵ. 다크 데이터(Dark Data) 관리 방안

관리 유형	방법
데이터 분류 및 정리	데이터를 구조화하고, 중요도를 기준으로 정리
주기적인 데이터 감사	데이터 활용 상태를 점검하고, 불필요한 데이터를 제거
자동화된 데이터 분석 도구 활용	AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 데이터에서 유의미한 정보를 자동 추출
보안 강화	방치된 데이터도 보호하고, 민감 데이터의 무단 접근을 방지
데이터 수명 주기 관리(DLM)	데이터의 생성, 저장, 활용, 삭제까지의 전 과정을 관리하여 불필요한 데이터 축적 방지