BIMEX Analytics
31 de enero de 2025

Dark Data: sácale el máximo partido

Si eres una empresa, te interesa (y mucho) descubrir cómo puedes identificar, gestionar y extraer valor de datos que suelen pasar desapercibidos. En eso consiste, precisamente, el Dark Data o datos oscuros.

Se trata de todo el potencial oculto de la información no estructurada.

En un mundo donde los datos son considerados el nuevo ‘petróleo’, un gran porcentaje de estos datos, conocidos como «datos oscuros», permanecen sin analizar ni aprovechar. Representan así una fuente inexplorada de insights y oportunidades, pero también plantean desafíos significativos en términos de gestión y uso efectivo.

Esta información almacenada y rara vez utilizada puede convertirse en una gran oportunidad para las organizaciones dispuestas a aprovechar su potencial. 

Con una estrategia sólida y herramientas de business intelligence, es posible transformar estos datos en recursos muy valiosos.

¿Qué son los datos oscuros?

El Dark Data son todos esos activos de información que las empresas recopilan y almacenan durante sus actividades comerciales, pero que no se utilizan para ningún propósito específico, como análisis o monetización.

Según Gartner, al igual que la materia oscura en física, los datos oscuros constituyen una gran parte del universo de información de una organización, generalmente almacenados solo por razones de cumplimiento normativo.

Esto, en la práctica, supone costos y riesgos que podrían convertirse en valor si se gestionan adecuadamente.

Este tipo de datos puede proceder de diversas fuentes, como:

  • Registros de sistemas: Logs de servidores, historiales de transacciones, y datos de sensores que registran actividad sin ser analizados.
  • Interacciones del cliente: Grabaciones de llamadas, correos electrónicos, mensajes de chat y comentarios en redes sociales.
  • Datos internos: Informes generados automáticamente, documentación antigua y datos de empleados.

Estos datos suelen estar en formatos no estructurados, como texto, imágenes, videos o grabaciones de audio, complicando su organización y análisis mediante herramientas tradicionales.

Aunque representan entre el 60% y el 90% del total de los datos de una empresa, con frecuencia se dejan de lado debido a la percepción de que no tienen un valor claro o son demasiado complejos de procesar.

Tipos de Dark Data

Los datos oscuros varían según la industria y el sector. Los ejemplos más habituales son:

  • Recursos humanos: Datos de empleados y encuestas internas no analizadas.
  • Operaciones comerciales: Registros de actividad, logs de servidores y cambios en pedidos.
  • Marketing y ventas: Comentarios en redes sociales, datos de ubicación y patrones de consumo.
  • Material multimedia: Videos, imágenes y grabaciones sin categorizar.

Por cierto, si te preguntas la diferencia entre big data y dark data, ésta radica en que mientras el primero se usa para generar conocimiento accionable, el Dark Data a menudo se queda sin aprovechar debido a su formato no estructurado o a la falta de herramientas adecuadas.

Así, el Dark Data es un subconjunto del Big Data que representa una porción significativa del volumen total de datos recopilados por las empresas.

5 beneficios de aprovechar los datos oscuros

Cuando se gestionan adecuadamente, los datos oscuros ofrecen múltiples beneficios a las organizaciones:

  1. Mejora de la toma de decisiones

Los datos oscuros pueden revelar patrones y tendencias que no son evidentes en los datos estructurados. Por ejemplo, el análisis de los comentarios de los clientes puede proporcionar información sobre las necesidades no satisfechas, lo que permite a las empresas adaptar sus estrategias y productos.

  1. Optimización operativa

Los datos generados por sensores y registros de sistemas pueden utilizarse para identificar ineficiencias en procesos internos, reducir tiempos de inactividad y mejorar el rendimiento general.

  1. Innovación y desarrollo de productos

La información no estructurada, como las tendencias del mercado detectadas en redes sociales o foros, es capaz de inspirar nuevas ideas para productos o servicios.

  1. Personalización de la experiencia del cliente

El análisis de interacciones con los clientes permite ofrecer soluciones personalizadas y mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente.

  1. Ventaja competitiva

Las organizaciones que logran aprovechar sus datos oscuros pueden diferenciarse de sus competidores al tener acceso a insights exclusivos.

Problemas asociados a la gestión de datos oscuros

El uso de datos oscuros no está exento de retos. Los principales desafíos son:

  • Coste innecesario: El manejo de grandes volúmenes de datos requiere infraestructura avanzada, lo que puede resultar costoso para las empresas, especialmente si no se planifica adecuadamente.
  • Complejidad en el análisis: El formato no estructurado de los datos oscuros puede ser difícil de analizar sin herramientas especializadas y personal técnico capacitado.
  • Riesgos de seguridad, filtraciones y privacidad legal: Almacenar datos oscuros sin las medidas de seguridad adecuadas puede exponer a la organización a brechas de datos y sanciones regulatorias.
  • Falta de una estrategia clara: Sin una visión estratégica, las empresas corren el riesgo de invertir recursos en proyectos de datos oscuros sin obtener resultados tangibles.
  • Sesgos en los datos: El uso de datos oscuros no procesados adecuadamente puede introducir sesgos en los análisis 

Cómo tratar los datos oscuros 

Aprovechar el potencial de los datos oscuros exige un enfoque estructurado que abarque su identificación, gestión y análisis.

  1. Identificación de los datos oscuros

El primer paso es auditar y mapear los datos existentes dentro de la organización:

  • Localización de fuentes de datos: Identificar los sistemas, procesos y plataformas que generan o almacenan datos no utilizados.
  • Clasificación: Diferenciar los datos estructurados de los no estructurados para entender cuáles requieren atención especializada.
  • Evaluación del valor potencial: Determinar qué conjuntos de datos podrían ofrecer insights valiosos si se analizan adecuadamente.
  1. Limpieza y preparación de los datos

La calidad de los datos es vital para garantizar resultados útiles. En esta fase, se deben realizar tareas como:

  1. Uso de tecnologías avanzadas

Para analizar y extraer valor de los datos oscuros, las empresas deben adoptar herramientas tecnológicas avanzadas, como:

  1. Implementación de sistemas de gestión de datos

Las plataformas de gestión de datos modernas, como los sistemas de big data o data lakes, pueden almacenar y organizar datos oscuros de manera eficiente. 

Es importante establecer una estrategia clara para asegurar que estos sistemas se integren con los procesos de negocio existentes.

  1. Cumplimiento normativo y ético

Antes de aprovechar los datos oscuros, las organizaciones deben garantizar que cumplen con las regulaciones de protección de datos. 

Además, deben tener en cuenta cuestiones éticas, como la privacidad de los usuarios y el uso responsable de la información.

Una oportunidad única y diferencial

Los datos oscuros son una mina de oro de información.

Con el enfoque adecuado, transforman la manera en que las organizaciones operan, innovan y compiten. Por ello, el Dark Data, lejos de ser un problema, representa una oportunidad para mejorar el análisis y la gestión de información en las empresas.

Sin embargo, para desbloquear su potencial, hay que contar con herramientas tecnológicas avanzadas, equipos capacitados y una estrategia clara que garantice el cumplimiento normativo y la gestión ética.

Es decir: las organizaciones pueden transformar este recurso desaprovechado en una ventaja competitiva, optimizando procesos, mejorando la experiencia del cliente y generando valor tangible.

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