**Qorong‘u maʼlumotlar** ― bu kompyuter tarmoqlaridagi muntazam faoliyat davomida avtomatik ravishda yig‘iladigan, ammo maʼlumot olish yoki qaror qabul qilish uchun hech qanday tarzda foydalanilmaydigan maʼlumotlar. Tashkilotning maʼlumotlarni to‘plash qobiliyati maʼlumotlarni tahlil qilish qobiliyatidan oshib ketishi mumkin. Baʼzi hollarda, tashkilot maʼlumotlar to‘planayotganidan bexabar bo‘lishi ham mumkin. IBM ning hisob-kitoblariga ko‘ra, o‘lchagichlar va analog-raqamli konvertorlar tomonidan yaratilgan maʼlumotlarning taxminan 90 foizi hech qachon foydalanilmaydi.

Sanoat kontekstida qorong‘u maʼlumotlar o‘lchagichlar va telematika tomonidan to‘plangan maʼlumotlarni o‘z ichiga olishi mumkin.

Tashkilotlar koʻplab sabablarga koʻra yashirin maʼlumotlarni saqlaydilar va aksariyat kompaniyalar faqat 1 % maʼlumotlarini tahlil qilishadi. Foydalanilmayotgan maʼlumotlarni saqlashning sabablari normativ talablarga rioya qilish zaruriyati boʻlishi mumkin va arxivlarni saqlash. Baʼzi tashkilotlar, kelajakda ilg‘or tahliliy va biznes-tahliliy texnologiyalar paydo bo‘lganda, yashirin maʼlumotlar ular uchun foydali bo‘lishi mumkin deb hisoblashadi. Saqlash arzon bo‘lgani uchun maʼlumotlarni saqlash oson. Biroq, maʼlumotlarni saqlash va himoya qilish odatda potensial foydadan ko‘ra ko‘proq xarajatlarni talab qiladi.

London Imperial kolleji professori Devid Xend yetishmayotgan maʼlumotlarning manosini anglatish uchun „qorong‘u maʼlumotlar" atamasini: „qorong‘u maʼlumotlar — bu sizda mavjud bo‘lmagan maʼlumotlardir" deya izoh beradi.

Tahlil
------

Ko‘pincha biznes o‘zining qorong‘u maʼlumotlarini tahlil qilmasligining sababi unga talab qilinadigan resurslar miqdori va bu maʼlumotlarni tahlil qilish qiyinligidir. Computer Weekly maʼlumotlariga ko‘ra, tashkilotlarning 60 foizi o‘zlarining biznes-tahlil imkoniyatlarini „adekvat emas" va 65 foizi „kontentni boshqarishda biroz tartibsiz yondashuvlarga ega" deb hisoblashadi.

Muvofiqlik
----------

Vaqt o‘tishi bilan o‘z ahamiyatini yo‘qotgan foydali maʼlumotlar ham qorong‘u maʼlumotlar toifasiga kirishi mumkin.  Bu maʼlumotlarni qayta ishlash tezligining yetarli emasligi bilan bog‘liq. Misol uchun, agar mijozning geolokatsiyasi biznesga maʼlum bo‘lsa, kompaniya joylashuvga qarab taklif qilishi mumkin, ammo bu maʼlumotlar darhol qayta ishlanmasa, kelajakda bu muhimligini yo‘qotishi mumkin. IBM maʼlumotlariga ko‘ra, to‘plangan maʼlumotlarning taxminan 60 foizi o‘z qiymatini darhol yo‘qotadi.

Saqlash
-------

New York Times gazetasiga maʼlumotlariga ko‘ra, maʼlumotlarni qayta ishlash markazlarida foydalaniladigan energiyaning 90 % isrof qilinadi. Ortiqcha maʼlumotlarni saqlashdan voz kechish energiya xarajatlarini tejash imkonini bergan bo‘lardi. Bundan tashqari, maʼlumotlardan to‘liq foydalanmaslik va buning natijasida boy beriladigan imkoniyatlar bilan bog‘liq xarajatlar mavjud. „Datamation" maʼlumotlariga ko‘ra, EMEA ga aʼzo tashkilotlarida saqlanadigan maʼlumotlarning 54 % qorong‘u maʼlumotlar, 32 % ortiqcha, eskirgan va ahamiyatsiz maʼlumotlar va faqat 14 % maʼlumot qandaydir qiymatga ega. 2020 yil holatiga ko‘ra, ortiqcha maʼlumotlarni saqlash taxminan 900 milliard dollarga tushadi.

Qorong‘i maʼlumotlarni doimiy saqlash tashkilotni xavf ostiga qo‘yishi mumkin, ayniqsa maʼlumotlar maxfiy bo‘lsa. Maʼlumotlarning tarqalishi moliyaviy, huquqiy va obro‘ga taʼsir qiluvchi jiddiy oqibatlarga olib kelishi mumkin. Misol uchun, mijozlarning shaxsiy maʼlumotlarining tarqalishi shaxsiy maʼlumotlarning ommaviy o‘g‘irlanishiga olib kelishi mumkin. Yana bir misol qilib, tadqiqot va ishlanmalar bilan bog‘liq bo‘lgan kompaniyaning maxfiy maʼlumotlarining tarqalishini aytish mumkin. Tashkilot uchun maʼlumotlarga bo‘lgan ehtiyojni baholash va tekshirish, shuningdek ishonchli shifrlash va boshqa xavfsizlik choralarini qo‘llash orqali ushbu xavflarni kamaytirish mumkin. Keraksiz maʼlumotlarni o‘chirish ularni qayta tiklab bo‘lmaydigan tarzda amalga oshirilishi kerak.

Kelajak
-------

Umuman olganda, ilg‘or hisoblash tizimlari yaratilishi bilan qorong‘u maʼlumotlarning qiymati ortadi. Maʼlumotlar va uning tahlili yangi sanoat inqilobining asosiga aylanadi, degan fikr bor. Potensial foydali maʼlumotlarga ayni paytda „qorong‘u maʼlumotlar" deb hisoblangan maʼlumotlar ham kiradi, chunki ularni qayta ishlash uchun resurslar yetarli emas. Bu maʼlumotlarning barchasi kelajakda maksimal ish faoliyatini va tashkilotlarning mijozlar ehtiyojlarini qondirish qobiliyatini taʼminlash uchun ishlatilishi mumkin. Ayniqsa, katta hajmdagi maʼlumotlar bilan shug‘ullanadigan sog‘liqni saqlash va taʼlim tashkilotlari kelajakda foydalanilmagan maʼlumotlarni qayta ishlab katta foyda olishlari mumkin.

Manbalar
--------

1. 1 2  „Dark Data". *Gartner*.
2. ↑  *Tittel.* „The Dangers of Dark Data and How to Minimize Your Exposure". *CIO* (24-sentabr 2014-yil). 15-yanvar 2019-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 18-aprel 2022-yil.
3. ↑  *Brantley.* „The API Briefing: the Challenge of Government's Dark Data". *Digitalgov.gov* (17-iyun 2015-yil).
4. 1 2  *Johnson.* „Digging up dark data: What puts IBM at the forefront of insight economy" (en-us). *SiliconANGLE* (30-oktabr 2015-yil). Qaraldi: 3-noyabr 2015-yil.
5. 1 2  *Dennies.* „TeradataVoice: Factories Of The Future: The Value Of Dark Data". *Forbes* (19-fevral 2015-yil). 22-fevral 2015-yilda asl nusxadan arxivlandi.

 Wayback Machine saytida arxivlandi (2016-08-02).
6. ↑  *Shahzad.* „The big data challenge of transformation for the manufacturing industry". *IBM Big Data & Analytics Hub* (3-yanvar 2017-yil).
7. ↑  „Are you using your dark data effectively" (deadlink). 16-yanvar 2017-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 27-aprel 2021-yil.

 Wayback Machine saytida arxivlandi (2017-01-16).
8. ↑  *Miles.* „Dark data could halt big data's path to success". *ComputerWeekly* (27-dekabr 2013-yil). Qaraldi: 3-noyabr 2015-yil.
9. ↑  *Glanz*. „Data Centers Waste Vast Amounts of Energy, Belying Industry Image". *The New York Times* (22-sentabr 2012-yil). Qaraldi: 2-noyabr 2015-yil.
10. ↑  *Hernandez.* „Enterprises are Hoarding 'Dark' Data: Veritas". *Datamation* (30-oktabr 2015-yil). Qaraldi: 4-noyabr 2015-yil.
11. ↑  „DarkShield Uses Machine Learning to Find and Mask PII". IRI. Qaraldi: 14-yanvar 2019-yil.
12. ↑  *Tittel.* „The Dangers of Dark Data and How to Minimize Your Exposure". *CIO* (24-sentabr 2014-yil). 15-yanvar 2019-yilda asl nusxadan arxivlandi. Qaraldi: 2-noyabr 2015-yil.
13. ↑  *Prag.* „Leveraging Dark Data: Q&A with Melissa McCormack" (en-US). *The Machine Learning Times* (30-sentabr 2014-yil). Qaraldi: 4-noyabr 2015-yil.

Adabiyotlar
-----------

* *Qorong‘u ma’lumotlar. Yo'qolgan ma'lumotlar dunyosida to'g'ri qaror qabul qilish bo'yicha amaliy qo'llanma*. М.: Alpina Pablisher, 2021. ISBN 978-5-9614-4143-7. .