ダークデータとは、組織が日常的に収集するが、分析や活用されていない大量のデータのことです。

解説

ダークデータ（dark data）は、企業や組織が日常業務で生成・蓄積するデータのうち、価値を引き出せないまま放置されているものを指します。例えば、顧客とのやり取りの記録、センサーデータ、ログファイル、旧データベースからの情報などが該当します。

これらのデータは、多くの場合、規模の都合や分析のコスト、データの関連性の認識不足により活用されていません。しかし、適切に分析することで、新たなビジネス機会の発掘や効率化のヒントが得られ、組織の戦略的な意思決定に寄与する可能性があります。

たとえば、コールセンターで収集されるすべての通話録音や待ち時間データは、適切に分析されると、顧客満足度向上や効率的なスタッフ配置計画に結びつくことができます。

ビッグデータとの違い

ビッグデータとの違いは、ビッグデータは多様で大量なデータを分析し価値を引き出すことを目的とするのに対し、ダークデータはまだその価値を発掘されていないデータを指します。

利用シーン

より簡単な説明

ダークデータとは、例えば学校や家でたくさんのメモを取っているのに、それを使わないまま放っておいている状態のことです。データ自体は情報の宝庫かもしれませんが、それをきちんと見たり使ったりしないと、もったいないままです。でも、もしそのメモを読み返して役立てると、新しいアイディアが生まれたり問題を解決する手がかりになったりすることがあります。

類義語・関連用語

未活用データ

読み方・表記

ダークデータは、英語で"dark data"と表現されます。国内でもそのまま「ダークデータ」として認識されています。

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