Las empresas generan y almacenan enormes cantidades de datos. Sin embargo, una gran parte de esta información permanece sin ser utilizada, representando un potencial desaprovechado. En este artículo veremos la importancia que tienen estos datos, cómo se denominan, y la manera en la que pueden convertirse en una ventaja estratégica cuando se gestionan y analizan de manera adecuada.
- Explicación
- Cualidades Del Dark Data
- Cómo Usarlo De Manera Correcta
- El Futuro De Estos Datos
- Conclusión
Explicación
El dark data son datos que se recopilan y almacenan pero que por diversas causas no se utilizan ni analizan. Estos datos pueden provenir de cualquier fuente y normalmente se les considera datos desestructurados, ya que no suelen estar organizados de una manera apta para su análisis.
Procedencia
El dark data proviene de diversas fuentes como publicaciones en redes sociales, registros de interacciones con clientes, datos de sensores, y muchos otros lugares. Un ejemplo de esto sería una empresa que recopila las interacciones de los clientes con su sitio web o servicio de atención al cliente. Estos datos contienen información útil como consultas, quejas y recomendaciones, pero si la empresa no dispone de las herramientas de software necesarias para analizarlos, estos pasarán a ser considerados dark data.
Un caso práctico podría ser el de una compañía de viajes que registra, pero luego no analiza, las consultas de búsqueda en su sitio web que no conducen a ninguna reserva. Al iluminar estos “datos oscuros”, la empresa podría descubrir nuevas tendencias o preferencias de los clientes y ajustar su oferta en consecuencia.
La Utilidad Que Tiene
Aunque el conjunto de dark data podría ser visto como datos prescindibles, en realidad, proporcionan información crítica para cualquier empresa que se tome el tiempo para analizarlos e interpretarlos. Analizar el dark data procedente de las publicaciones en la cuenta de una empresa en redes sociales podría dar información sobre la satisfacción de los clientes e incluso recomendaciones de cómo mejorar el negocio. Por otro lado, el analizar los datos oscuros procedentes de sensores da información sobre cómo mejorar el mantenimiento y durabilidad en los sistemas.
Como se mencionó en el anterior apartado, analizar el dark data de clientes nos permitiría mejorar la experiencia de estos e identificar áreas de mejora. Por ejemplo, la empresa de streaming Netflix puede analizar los patrones de visualización y preferencias no explícitas de los usuarios (como cuándo se detiene o rebobina un video) para mejorar sus algoritmos de recomendación y crear una experiencia más personalizada para cada usuario.
Cualidades Del Dark Data
Destacamos los siguientes:
- Mejor gestión: analizando dark data, las organizaciones obtienen información de alto valor que sirva de apoyo a la hora de tomar decisiones.
- Mayor eficiencia: gracias al dark data se identifican problemas de productividad y potenciales mejoras.
- Nuevas fuentes de ingresos: esta categoría de datos nos da a conocer nuevas oportunidades de ingresos y crecimiento.
Posibles Problemas
El dark data presenta ciertas problemáticas, entre ellas la cuestión de la calidad de los datos. Al tratarse de información desestructurada, puede carecer de la calidad requerida para un análisis efectivo. Sumado a esto, su voluminosidad puede complicar aún más su gestión. El gran acopio de estos datos implica un manejo meticuloso y análisis, tareas que demandan significativos recursos y habilidades especializadas.
Además de la gestión de la calidad de los datos y el volumen, existen consideraciones legales y de privacidad que las organizaciones deben abordar. La información que es almacenada y no utilizada puede contener datos personales o sensibles que están sujetos a leyes de protección de datos y privacidad.
Asimismo, la falta de experiencia y preparación en la gestión de estos datos puede ser una barrera para muchas organizaciones. Esto no solo abarca conocimientos técnicos, sino también la ausencia de una cultura de datos en la empresa. A ello se suma el compromiso de garantizar la seguridad de la información. La gestión del dark data requiere de sistemas y protocolos que protejan estos datos para evitar filtraciones o violaciones de seguridad que podrían exponer información personal o confidencial.
Cómo Usarlo De Manera Correcta
Se debe de considerar lo siguiente:
- Tener claramente identificados los objetivos que justifiquen usar el dark data: esto ayudará a que las empresas no pierdan el tiempo y utilicen los datos de la mejor manera posible.
- Disponer de una buena gobernanza de datos: es decir, la implementación de sistemas y procesos que garanticen que los datos se recopilen y almacenen de manera segura y organizada.
- Invertir en recursos para aprovechar el dark data: esto puede ser desde contratar a un científico de datos hasta adquirir software especializado y formar a los empleados ya existentes.
- Establecer una cultura de gestión basada en datos: lo que requiere incentivar a los empleados para que se apoyen en los datos a la hora de tomar cualquier decisión relacionada con un proceso empresarial.
- Utilizar el machine learning en combinación con el dark data: gracias al uso de algoritmos de machine learning, las empresas pueden automatizar la extracción y análisis de los datos oscuros; haciéndolos más fácil y rápidos de obtener. De hecho, muchas empresas están recurriendo a plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar y analizar grandes volúmenes de datos oscuros.
El Futuro De Estos Datos
El dark data tiene un gran potencial para influir en el futuro de las empresas y la sociedad en general. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning continúan avanzando, es probable que veamos una mayor capacidad para analizar y aprovechar los datos oscuros. Además, a medida que la conciencia sobre la privacidad y seguridad de los datos se intensifica, es probable que veamos nuevas leyes y regulaciones que podrían afectar la forma en que las organizaciones manejan el dark data. Las empresas que están preparadas para adaptarse a estos cambios y utilizar el dark data de manera efectiva estarán bien posicionadas para tener éxito en el futuro.
Conclusión
El dark data son datos que no suelen ser utilizados ni analizados, pero que pueden ser de gran valor para las empresas que los analizan y utilizan de manera efectiva. Estos datos provienen de diferentes fuentes y no presentan una estructura definida, lo que dificulta su análisis. Sin embargo, con los recursos y habilidades correctas, así como un enfoque centrado en la gestión basada en datos, las empresas pueden convertir este ‘sobrante’ en un activo que les ayude a mantenerse competitivos.
