Los datos son considerados uno de los activos más valiosos para las organizaciones. Sin embargo, existe un tipo de información que se encuentra en la sombra, subutilizada y desaprovechada: el dark data.
En este artículo, exploraremos qué es el dark data, su origen, los desafíos asociados, y el potencial que tiene para generar conocimientos y ventajas competitivas.
Contenidos
¿Qué es Dark Data?
El dark data se refiere a aquellos conjuntos de datos que son recopilados y almacenados por las organizaciones pero no son utilizados para generar información o conocimientos. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, y se encuentran dispersos en diferentes sistemas y repositorios.
Origen y Generación
El dark data se genera en diversas fuentes dentro de una organización, como transacciones comerciales, interacciones con clientes, registros de servidores, datos de sensores o correos electrónicos. A menudo, estos datos son considerados irrelevantes o no prioritarios para su análisis inmediato, lo que lleva a su subutilización.
El mayor desafío asociado a estos datos oscuros es su falta de estructura y contexto. Dado que no se ha llevado a cabo un proceso de organización y clasificación adecuado, puede resultar difícil extraer información valiosa de estos conjuntos de datos. Además, la privacidad y seguridad de los datos también son preocupaciones importantes al trabajar con dark data.
El potencial de aprovechar dark data
A pesar de los desafíos, el dark data tiene un gran potencial para generar conocimientos valiosos y ventajas competitivas. Al analizar y extraer información relevante de estos datos, las organizaciones pueden descubrir patrones ocultos, identificar oportunidades de mejora, y tomar decisiones más informadas. Esto puede conducir a la optimización de procesos, el desarrollo de productos innovadores y la mejora de la experiencia del cliente.
Algunos datos, muestran su utilidad no en el momento en el que se recogen, sino en el futuro. A través de procesos de análisis y mediante herramientas de Business Intelligence podrán aportar el valor que la organización necesita.
Por ejemplo, en el sector financiero, puede ayudar a identificar posibles fraudes o realizar análisis de riesgo más precisos. En el ámbito de la salud, el aprovechamiento de estos datos puede llevar a descubrimientos médicos y mejorar la calidad de la atención al paciente. Otros casos de uso incluyen la optimización de cadenas de suministro, la personalización de marketing y la mejora de la ciberseguridad.
Privacidad y Seguridad
Cuando se trabaja con dark data, es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de los datos. Dado que estos conjuntos de datos pueden contener información confidencial, es necesario implementar medidas de protección y gobierno adecuadas, como el enmascaramiento de datos, la anonimización y el cumplimiento de regulaciones como el GDPR.
Preguntas frecuentes (FAQs)
¿Qué significa dark data?
El dark data se refiere a los conjuntos de datos que son recopilados y almacenados pero no utilizados para generar información.
¿Por qué el dark data es importante?
El dark data tiene el potencial de generar conocimientos valiosos y ventajas competitivas para las organizaciones.
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
