雖然如今表面上似乎有更多數據供應，但綜觀現時很多企業內部均無視數據缺失（Missing Data）問題，因而令數據分析能力受限制。這些數據缺失包括有意或無意丟失的情況，例如在最近一次街頭投票中，紙本選票與電子投票的結果迥異，某些人的紙本得票較電子點票高出很多，可能正好說明了「暗數據」（Dark Data）帶來的不公平性，例如部分群體對電子投票欠熟悉導致數據偏差。在企業中這種情況一點都不罕見，而且有時很容易被忽略，造成的影響可大可小，有時甚至涉及訊息倫理的道德問題，並成為一種冷暴力。
隨着數據量激增，廣泛存在着一種技術樂觀主義者的看法，即所謂大數據能治「百病」的傳說。大數據在某程度上是指一個龐大數據集，多樣且動態變化，用上文的例子解釋，遭邊緣化的群體因為對技術應用的流利程度，被隔絕在數據收集行為之外，結果使數據分析的結果僅通過有偏見的數據模式，來再度呈現當中的歧視和排斥。因此儘管近年數據量有所增加，但潛在的已知或未知數據缺失放在一起，依然限制了包容性決策的能力。有學者把這種現象稱為「暗數據」，藉此說明它可能潛在的風險，「暗數據」的缺失或包含非隨機和系統性的遺漏，導致數據把邊緣事件或者人群（無論這一邊緣人群是由於貧困、地理環境還是生活方式造成）排除在外，形成代表性不足。
為了讓大家進一步理解「暗數據」的形成及風險，下面列舉三種情況：
暗數據一：倘淘寶想觸及新的用戶群（如銀髮族），淘寶希望收集他們的購買偏向，但由於少數群體的數據量不足，以及在很多品類覆蓋率低，為彌補缺失，可以使用較接近的相似群組作為替代補充，當然這也意味着噪音的出現。換句話說，在大數據的環境中，缺失值的問題會隨着「替代品」增加而失真，分析的準確性亦愈發難以揣摩。
暗數據二：大數據的價值提升，大部分情況都是因為數據得到共享和整合所致。但面對不同來源的整合（我更喜歡叫作穿針引線Stitch），數據會由於不同格式及收集的場景性質而產生偏差。譬如客戶在購物網站所填寫的性別和其社交網絡資料可能不一樣，又或金融機構收集到的職業類別會較購物網站更準確。這意味着類型及量級不平衡的數據來源愈多，排斥的現象會愈嚴重。為解決此問題，機構需要了解數據中的質量差距，還有數據背後隱含的收集動機。
暗數據三：因基礎數據收集時間不一，可能導致對數據代表性不足的錯誤推斷。如果沒有明確的方法來調整歷史數據，而數據挖掘依賴於數據作為基礎事實，當這些輸入數據的新鮮度存在問題，例如沒有定期更新CRM（客戶關係管理）資料，系統將產生不可靠甚至是完全偏差的結果。
車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員