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 almacenamiento de datos no utilizados consume recursos energéticos significativos. Según algunos estudio, los centros de datos generan aproximadamente el 2.5% de las emisiones totales de gases de efecto invernadero. Gran parte de esta energía se destina a mantener datos que nunca se utilizan, lo que representa un desperdicio considerable.
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.
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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.
