什么是暗数据？

暗数据（Dark Data）指的是一种存在于各类组织和机构中的、未经充分利用的数据。这些数据可以有很高的价值，但由于各种原因并没有被管理员或数据科学家们明确发现、组织和分析。通常，暗数据是和非结构化数据相关的，因为这类数据比较难以处理和分析。

为什么暗数据那么重要？

暗数据往往被忽视，但是如果你能发现并利用这些数据，你或许能够发掘出非常有用的信息，开启一扇新的商机之门。在竞争激烈的市场中，这点小小的先机也许就能够为你带来关键性的优势。

比如：在工业环境中，监测各种设备的状态和性能。由于设备监测传感器输出的数据庞杂而复杂，因此难以有效使用。但是，这些数据如果被清理，并通过适当的算法进行分析，那么就可以预测哪些设备在未来可能会出现问题，可以提高生产效率和可靠性。

如何发现暗数据？

发现暗数据需要技术和策略方法。下面是几种寻找和发现暗数据的方法。

1. 数据密度聚合

将多个数据源的数据线性聚合，可以发现新的数据变量，发现有用的信息。

2. 数据融合

将数据集合并，确保数据在逻辑上、格式上和时间上的一致性。数据集之间的关联能够揭示出数据的潜在价值。

3. 数据清洗

使用计算机算法对数据进行清洗，删除冗余、缺失、误差等不必要的信息。这样可以提高数据质量。

4. 资产追踪

了解组织中储存在各种存储设备、服务器、文档管理系统中数据的位置、格式、处理方式等，可以揭示潜在的价值。

总的来说，暗数据存在于组织中的各个角落，在很多情况下并不能孤立信息的圈定。只有进行有效的数据聚合，融合和清洗，才能真正发掘出数据中的潜在价值。

上述是有关什么是暗数据的介绍。希望它能对程序员有所帮助。