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Dark Data: la inesperada nueva fuente de beneficios empresariales

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En la actualidad, las empresas presenten en la esfera digital están expuestas a un titánico trabajo de recopilación y clasificación de datos. La enorme cantidad de información a procesar provoca que mucha de esta data no sea considerada como información rentable y se esconda en el fondo del armario de datos. A esta ingente cantidad de datos desordenados se la conoce como ‘Dark Data o datos oscuros.

Esta labor es uno de los aspectos negativos del lucrativo análisis de Big Data, que tantos beneficios y oportunidades de venta genera a dichas empresas. Sin embargo, ahora las empresas están comenzando a considerar la verdadera utilidad de los mismos, plantenado nuevos escenarios y técnicas para gestionarlos.

¿Es posible obtener rentabilidad de estos datos?

Los datos oscuros son un tipo de datos no estructurados, sin etiquetar y sin explotar que se encuentran en los repositorios de datos y no han sido analizados ni procesados. Podría considerarse parte de la Big Data, pero difiere en la forma en que son descuidados por los administradores de negocios y de TI en términos de su valor.

Estos datos se encuentran en archivos de registro y archivos de datos almacenados en grandes ubicaciones de almacenamiento de datos de clase empresarial.

IDC, DECLARÓ QUE HASTA EL 90 POR CIENTO DE LOS GRANDES DATOS SON DATOS OSCUROS

Estos datos se consideran una oportunidad económica para las empresas si pueden aprovecharlos para impulsar nuevos ingresos o reducir los costes internos.

Tipos de datos oscuros

Algunos ejemplos de datos que a menudo se dejan de lado incluyen archivos de registro del servidor que pueden dar pistas sobre el comportamiento de los visitantes del sitio web, registros detallados de llamadas de clientes que pueden indicar el sentimiento del consumidor y datos de geolocalización móvil que pueden revelar patrones de tráfico para ayudar en la planificación empresarial.

Los datos oscuros también pueden utilizarse para describir datos a los que ya no se puede acceder porque se han almacenado en dispositivos que han quedado obsoletos.

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Infografía Dark Data

El valor de los datos oscuros

El principal desafío que presentan los datos oscuros no es sólo almacenarlos, sino determinar su valor real. De hecho, muchos datos oscuros permanecen sin salir a la luz porque las organizaciones simplemente no saben lo que contienen. Destruirlo puede ser demasiado arriesgado, pero analizarlo puede ser costoso. Y es difícil justificar ese gasto si se desconoce el valor potencial de los datos.

Para determinar si sus datos oscuros merecen un análisis más profundo, las organizaciones necesitan un medio para clasificarlos, estructurarlos y visualizarlos de manera rápida y rentable.

En este sentido, entender que el dilema de los datos oscuros no se trata de un evento aislado es un factor importante a la hora de impulsar a las empresas a invertir en su clasificación.

¿Cómo clasificarlo los datos oscuros?

El primer paso para entender el valor de los datos oscuros es identificar qué información se incluye en los datos oscuros, dónde residen y su estado actual en términos de precisión, edad, etc. Llegar a este estado requerirá de los siguientes pasos:

1- Analizar los datos para entender lo básico, como cuántos hay, dónde residen y cuántos tipos (estructurados, no estructurados, semiestructurados) están presentes.

2- Clasificar los datos para empezar a comprender la cantidad y la naturaleza general de la información incluida, como el formato, la edad, etc.

3- Decidir que hacer con ella en función de su clasificación. ¿Será archivada? ¿destruida? ¿estudiada en profundidad?. Una vez que se hayan tomado esas decisiones, pueden enviar a los expertos para que profundicen en ellos.

Este proceso es muy esclarecedor y beneficioso ya que permite concentrar los esfuerzos en los datos que podrían proporcionar beneficios. Además, también aporta una idea más clara del panorama de datos completo en relación con el desempeño empresarial, de modo que permite establecer políticas de gobierno de la información.

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