Dark Data: El lado oculto del Big Data

A día de hoy, seguro que ya has escuchado el término Big Data. Incluso puede ser que te suene Thick Data. Pero ¿alguna vez has oído hablar del Dark Data?

Sigue leyendo porque voy a explicarte qué es el dark data, por qué es importante, cuáles son sus inconvenientes y cómo puedes sacarle provecho para mejorar tu negocio.

¿Qué Es el Dark Data?

Dark data, también conocidos como datos ocultos o datos oscuros, son esos datos que una empresa recopila y almacena, pero que nunca llega a analizar ni utilizar.

Imagina la luna, siempre vemos la misma cara iluminada, pero sabemos que hay un lado oscuro que nunca miramos. Pues el dark data es igual: es esa parte de la información dentro del Big Data que está ahí, pero no la usamos ni la exploramos. Aunque está llena de datos que podrían ser muy útiles, simplemente se queda oculta, como ese lado de la luna que nunca vemos.

Analogía del Iceberg

Para entender el dark data, imagina un iceberg. La parte visible es lo que ya usas para tomar decisiones y análisis, mientras que la mayor parte, sumergida bajo el agua, es el dark data.

Este gran volumen de datos ocultos puede parecer menor en comparación con lo visible, pero en realidad, representa una gran oportunidad que puede estar esperando a ser descubierta.

¿Por Qué Es Importante el Dark Data?

El dark data puede parecer una molestia o un simple "ruido" en las operaciones diarias, pero en realidad, puede ser una mina de oro.

Dentro de esos datos olvidados pueden esconderse insights valiosos que te ayudarán a tomar decisiones más informadas y a descubrir oportunidades que antes parecían invisibles.

Por ejemplo, los archivos de registro de sistemas pueden tener información crucial sobre cómo mejorar tus operaciones o prever problemas futuros. Si aprendes a analizar los datos y a integrar esta información en tus procesos, puedes obtener una ventaja competitiva significativa.

Para abordar el enigma del Dark Data existen tres claves principales:

• Fomentar una cultura de datos: tratar los datos como activos valiosos y desarrollar capacidades relacionadas con ellos.
• Planificar una gobernanza de datos eficaz: democratizar los datos, etiquetarlos correctamente y trazar su origen.
• Descarbonizar el procesamiento de datos: reducir la huella de carbono asociada con la gestión de datos, depurar datos innecesarios y utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para una gestión eficiente.

Abordar el Dark Data de manera responsable es un desafío en el que avanzar hacia un uso más eficiente y sostenible de los datos.

¿Qué problemas llevan asociados estos datos?

A pesar de su potencial, el dark data tiene ciertos inconvenientes:

• Difícil acceso: muchos datos están guardados en formatos y lugares que no se utilizan habitualmente. Esto hace que sea complicado acceder a ellos y analizarlos.
• Costos: mantener grandes volúmenes de datos sin usar puede ser costoso. Los gastos de almacenamiento de datos se acumulan, y si esos datos no se exploran, es como pagar por algo que nunca usas.
• Calidad de los datos: los datos oscuros a menudo carecen de organización y metadatos, lo que dificulta su integración y análisis.

Fuentes y Tipos de Dark Data

El dark data puede venir de muchas fuentes diferentes, y es útil conocerlas para poder gestionarlas:

• Archivos de registro: son registros automáticos generados por sistemas y aplicaciones. Aunque contienen mucha información útil, a menudo se acumulan sin revisión.
• Datos de sensores: los dispositivos IoT y sensores recopilan datos en tiempo real. Estos datos pueden ser vastos y detallados, pero si no se revisan regularmente, terminan como dark data.
• Correos electrónicos y documentos: la información que se intercambia por correo electrónico o se almacena en documentos puede contener detalles importantes que nunca se revise y utilice.
• Datos no estructurados: imágenes, videos y textos también forman parte del dark data. Estos tipos de datos no encajan bien en las bases de datos tradicionales, por lo que a menudo se quedan sin analizar.

Razones por las que existe el Dark Data

¿Por qué existe tanto dark data? Aquí te expongo algunas razones:

• Falta de estrategia: muchas empresas no tienen un plan para gestionar todos los datos que recopilan. Sin una estrategia adecuada, estos datos se acumulan sin ser utilizados.
• Costos de procesamiento: analizar grandes volúmenes de datos puede ser caro y complicado. Las empresas a menudo eligen enfocarse en datos que ya les son útiles.
• Dificultad para integrar datos: integrar datos de diferentes fuentes y formatos puede ser un desafío, especialmente cuando los datos están en forma de datos oscuros.
• Confidencialidad y seguridad: los datos sensibles o personales a veces se mantienen en un estado oscuro para proteger la privacidad y seguridad.
• Cambio tecnológico: la tecnología cambia rápidamente y los datos antiguos pueden volverse obsoletos o difíciles de acceder.

Datos ocultos, pero con potencial

El dark data es una parte importante del panorama de datos, aunque a menudo se pasa por alto. Comprender cómo gestionarlo y aprovecharlo puede ofrecerte una ventaja competitiva.

Aprovechar este recurso oculto puede ser la clave para desbloquear nuevas oportunidades y mejorar tu toma de decisiones.

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