Schritt 1: Wo Dark Data steckt
Dark Data ist überall: CRM-Interaktionslogs, die niemand abfragt, Web-Analytics-Events jenseits von Page Views, Social-Signale, die beim Social-Team bleiben, Support-Ticket-Text, der kategorisiert, aber nie auf Überzeugungsmuster analysiert wird, IoT- und Sensordaten, die gespeichert, aber nie mit Geschäftsergebnissen korreliert werden. Der erste Schritt ist ein Datenlandschafts-Assessment: jede Datenquelle, ihr Volumen, ihre Aktualisierungsfrequenz und ihre aktuelle Nutzungsrate mappen. In den meisten Organisationen zeigt dieses Assessment, dass 60–90 % der erhobenen Daten Dark Data sind – gespeichert, aber nie für strategische Entscheidungen genutzt.
Schritt 2: Nach Geschäftsimpact priorisieren
Nicht alles Dark Data ist gleich wertvoll. Priorisieren Sie nach Geschäftsimpact: Welche ungenutzten Signale würden deine wertvollsten Entscheidungen am meisten verbessern? Im Einzelhandel könnten das Echtzeit-Nachfragesignale sein, die die Bestandsallokation verbessern. Bei FMCG regionale Verhaltensmuster, die Trade Spend informieren. Bei Medien Content-Engagement-Tiefe, die Programmentscheidungen verbessert. Mappen Sie Dark-Data-Quellen auf Geschäftsentscheidungen und priorisieren Sie die Verbindungen mit dem höchsten potenziellen Impact.
Schritt 3: Ohne Störung verbinden
Sentient OS verbindet sich mit Dark-Data-Quellen über Standard-Schnittstellen – REST APIs, SQL, Kafka, S3. Kein Rip-and-Replace. Keine Schema-Migration. Keine Störung bestehender Abläufe. Der Sensor nimmt Signale aus deiner bestehenden Dateninfrastruktur auf, normalisiert sie und speist sie in die 5-Layer-Architektur ein. Ihr Data Warehouse, CDP und BI-Tools funktionieren weiter. Sentient fügt eine Entscheidungsschicht darüber hinzu.
Schritt 4: Fokussierten Pilot laufen lassen
Starten Sie mit einem Anwendungsfall. Wählen Sie die Dark-Data-Quelle mit dem höchsten potenziellen Impact und der geringsten Integrationskomplexität. Führen Sie einen Pilot durch: Signale aufnehmen, die 5-Layer-Architektur verarbeiten lassen, Command-Center-Ausgaben an bekannte Ergebnisse validieren. Ein fokussierter Pilot – eine Datenquelle, ein Anwendungsfall, ein Satz Command Center Module – kann in Wochen live sein.
Schritt 5: Validieren und ausweiten
Validieren Sie die Pilot-Ergebnisse an deinen Erfolgsmetriken. Hat die Aktivierung von Dark Data die Zielentscheidung verbessert? Um wie viel? Wie war der ROI? Nutzen Sie diese Ergebnisse, um die Ausweitung auf weitere Datenquellen und Anwendungsfälle zu rechtfertigen. Jede neue Verbindung fügt dem Vektorraum Signale hinzu und verbessert Archetypen-Definitionen und Kausalmodelle im gesamten Stack. Das System verstärkt sich: mehr Daten führen zu besseren Entscheidungen, die mehr Datenintegration rechtfertigen.
Schritt 6: Kontinuierlich machen
Dark-Data-Aktivierung ist kein Einmal-Projekt. Neue Datenquellen entstehen. Bestehende entwickeln sich. Geschäftsprioritäten verschieben sich. Bauen Sie die Verbindung zwischen Datenquellen und der Entscheidungsschicht als fortlaufende Pipeline, nicht als Projekt mit Enddatum. Nami orchestriert den fortlaufenden Fluss. Der Sensor erfasst neue Signale, sobald sie erscheinen. Das System bleibt aktuell, weil die Architektur für kontinuierliche Aufnahme ausgelegt ist, nicht für Batch-Verarbeitung.