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. Según estudios recientes, hasta el 90% de los datos generados por una empresa pueden ser considerados “dark data”, lo que significa que una enorme cantidad de información valiosa permanece oculta y sin aprovechar. Estos datos no solo representan un desafío en términos de almacenamiento y gestión, sino también una oportunidad para obtener ventajas competitivas significativas cuando se analizan correctamente.
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. El concepto “Dark Data” se refiere específicamente a los datos que una organización genera, recoge o almacena, pero que no utiliza ni analiza para obtener ningún valor. Este término fue acuñado inicialmente por la empresa Gartner para destacar la gran cantidad de información no utilizada que yace en las empresas, similar a la materia oscura en el universo, que es invisible pero constituye una gran parte de la masa total.
El dark data también es conocido como “datos ocultos” y forma parte del ecosistema del big data. En muchos casos, las organizaciones ni siquiera son conscientes de la acumulación y colección de estos datos, lo que dificulta aún más su aprovechamiento. Según IBM, alrededor del 90% de los datos generados por sensores y por conversiones analógico-digitales no son utilizados, lo que representa una enorme cantidad de información potencialmente valiosa que permanece sin explotar.
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.
Estos datos pueden estar dispersos en múltiples sistemas y fuentes, incluyendo correos electrónicos antiguos, documentos no estructurados, registros de sensores, archivos de log, interacciones con clientes, datos de redes sociales, entre otros. En un contexto industrial, por ejemplo, la información recogida por sensores y telemáticas suele ser un claro ejemplo de datos oscuros que rara vez se aprovecha en todo su potencial.
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.
Otro ejemplo podría ser una empresa manufacturera que genera enormes cantidades de datos a través de sensores en sus equipos. Estos sensores registran constantemente información sobre el funcionamiento de las máquinas, pero si estos datos no se analizan para identificar patrones que podrían predecir fallos o mejorar la eficiencia, se convierten en dark data.
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.
El valor del dark data radica en su potencial para revelar información que puede transformar la forma en que las empresas toman decisiones. En el sector financiero, por ejemplo, puede ayudar a identificar posibles fraudes o realizar análisis de riesgo más precisos. En el ámbito de la salud, estos datos pueden contribuir a mejorar diagnósticos y tratamientos mediante el análisis de patrones no evidentes a simple vista.
Un aspecto fundamental relacionado con el dark data es el factor tiempo. El valor de estos datos puede disminuir rápidamente si no se procesan con prontitud. Si no se actúa con rapidez, los datos oscuros pierden su valor y, por lo tanto, el retorno de inversión en la recopilación y almacenamiento de esos datos disminuye. Esto hace que sea esencial para las empresas no solo recoger los datos, sino optimizar el tiempo de procesamiento para aprovecharlos lo más rápido posible.
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.
El dark data también puede ser crucial para la mejora continua de los procesos. Cuanto más rápido pueda una empresa analizar y aplicar los insights obtenidos de estos datos, más rápidamente podrá optimizar la producción y mejorar la calidad del servicio. Esto es especialmente relevante en entornos industriales donde pequeñas mejoras en la eficiencia pueden traducirse en importantes ahorros de costos.
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. Esta información puede revelar patrones ocultos y tendencias que no serían evidentes mediante el análisis convencional de datos estructurados.
- Mayor eficiencia: gracias al dark data se identifican problemas de productividad y potenciales mejoras. Por ejemplo, los datos generados por sensores en máquinas industriales pueden analizarse para predecir fallos antes de que ocurran, permitiendo realizar mantenimiento preventivo y reduciendo el tiempo de inactividad.
- Nuevas fuentes de ingresos: esta categoría de datos nos da a conocer nuevas oportunidades de ingresos y crecimiento. Al analizar datos de comportamiento de clientes que normalmente no se utilizan, las empresas pueden identificar nuevos nichos de mercado o desarrollar productos y servicios adaptados a necesidades no satisfechas.
- Mejora de la personalización: el análisis de grandes volúmenes de datos oscuros puede ayudar a crear experiencias más personalizadas para los clientes, lo que se traduce en mayor satisfacción y fidelidad.
- Ventaja competitiva: las organizaciones que logran extraer el valor de sus datos oscuros obtienen decisiones más acertadas, mayor eficiencia y una ventaja competitiva al anticiparse a cambios en el mercado.
- Detección de tendencias: el valor de los datos oscuros también depende de cuán rápidamente una empresa pueda detectar tendencias y adaptarse a ellas. Si se analizan los datos rápidamente, la organización puede identificar oportunidades de negocio antes que la competencia.
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.
Un aspecto que frecuentemente se pasa por alto es el impacto ambiental significativo del dark data. Aunque la mayoría de los datos forman parte de la “nube”, los servidores donde se almacenan requieren grandes cantidades de electricidad para funcionar. Además, el consumo de energía también demanda una cantidad significativa de agua para mantener el nivel de enfriamiento que estos servidores necesitan. Se calcula que los datos oscuros representan más de la mitad de los datos almacenados en el mundo, lo que hace que su huella de carbono sea considerable.
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. Esto representa un riesgo significativo, ya que los datos almacenados pero no gestionados adecuadamente podrían ser vulnerables a violaciones de seguridad.
Los costos de almacenamiento constituyen otro problema relevante. Aunque el costo de almacenamiento de datos ha disminuido con el tiempo, los gastos asociados con el almacenamiento y la seguridad de los datos suelen superar los posibles beneficios que estos aportan cuando no se analizan adecuadamente. A medida que las empresas acumulan más datos, estos costos pueden aumentar significativamente, especialmente con el avance tecnológico y el uso creciente de IA y modelos de machine learning que requieren más recursos computacionales.
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.
La analogía del iceberg resulta muy acertada para comprender la magnitud del problema: de la base de datos que recopila una empresa, se aprovecha solo una pequeña parte, aproximadamente un 10%, y el 90% restante son datos que permanecen ocultos. De ese 90%, solo un 20% son datos sin valor para ser analizados, mientras que el 70% restante constituye el dark data, información potencialmente valiosa que no se está aprovechando.
Cómo Usarlo De Manera Correcta
Se deben de considerar las siguientes 8 recomendaciones:
- 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. Es fundamental establecer metas claras antes de embarcarse en el análisis de datos oscuros, ya que esto permitirá enfocar los esfuerzos en aquellos datos que realmente pueden aportar valor.
- 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. Esto incluye la clasificación y etiquetado de los datos, lo que facilitará su posterior análisis y utilización.
- 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. Las herramientas de análisis avanzado, como las plataformas de big data, pueden ayudar a procesar grandes volúmenes de datos no estructurados y extraer información valiosa.
- 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. Esto implica no solo proporcionar las herramientas necesarias, sino también fomentar una mentalidad que valore y priorice el uso de datos en la toma de decisiones.
- 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.
- Reducir la latencia en el análisis de datos: la latencia (el tiempo que tarda un dato en ser procesado) tiene un impacto directo en la capacidad de tomar decisiones informadas. Cuanto más rápido se puedan obtener insights de los datos, más ágil será la adaptación a los cambios del mercado o la corrección de posibles errores.
- Utilizar herramientas específicas para convertir dark data en datos útiles: existen diversas soluciones tecnológicas diseñadas específicamente para ayudar a las organizaciones a identificar, organizar y analizar sus datos oscuros. Estas herramientas pueden automatizar gran parte del proceso de extracción de valor de los datos no utilizados.
- Clasificación y priorización de datos: el primer paso crucial es organizar y priorizar el dark data según su potencial valor para la organización. No todos los datos oscuros tienen el mismo valor potencial, por lo que es importante identificar aquellos que pueden ofrecer los mayores beneficios.
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.
Las empresas están cada vez más conscientes del valor potencial que reside en sus datos no utilizados. Según diversos estudios, las organizaciones que utilizan datos en su toma de decisiones son más competitivas y logran mejores resultados financieros. Esta realidad está impulsando una creciente inversión en tecnologías y capacidades que permitan extraer valor del dark data.
El crecimiento exponencial de los datos generados gracias a la proliferación de dispositivos IoT (Internet de las Cosas), sensores inteligentes y la digitalización de procesos tradicionalmente analógicos, está creando un escenario donde el volumen de dark data aumentará significativamente. Esto representa tanto un desafío como una oportunidad para las organizaciones que buscan mantener su competitividad en un entorno cada vez más orientado a los datos.
Las tecnologías emergentes como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y los algoritmos de aprendizaje profundo están haciendo posible analizar tipos de datos que antes eran imposibles de procesar a escala, como imágenes, videos, audios y textos no estructurados. Esto abre nuevas posibilidades para extraer valor del dark data que hasta ahora permanecía completamente inexplorado.
Otro aspecto importante a considerar es la creciente preocupación por la sostenibilidad ambiental. Como se mencionó anteriormente, el almacenamiento de datos oscuros tiene un impacto ambiental significativo debido al consumo de energía que requieren los centros de datos. En el futuro, es probable que veamos un mayor énfasis en la gestión eficiente de los datos, no solo por razones económicas sino también ambientales.
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, mejorar su eficiencia operativa, personalizar experiencias de cliente y descubrir nuevas oportunidades de negocio que de otra manera permanecerían ocultas.
