El Lado Oscuro de la Información: Dark data en las empresas

En la era de la información, las empresas se enfrentan a una paradoja: mientras acumulan cantidades ingentes de datos, una gran parte de ellos permanece sin explotar. Este "lado oscuro" de la información, conocido como Dark Data, representa un desafío y una oportunidad para las organizaciones. Este análisis profundiza en el concepto de Dark Data, explora las razones por las que las empresas lo acumulan, analiza los desafíos para su aprovechamiento y presenta casos de uso que demuestran su potencial para la toma de decisiones.

¿Qué es Dark Data?

Dark Data se define como el conjunto de datos que las organizaciones acumulan durante sus operaciones habituales, pero que no se utiliza para ningún fin específico, como el análisis o la monetización 1. Se trata de datos que permanecen "ocultos" o "en la sombra", sin estructurar ni etiquetar, ubicados en almacenes de datos a los que a menudo es complicado acceder 2. El auge de dispositivos conectados y el Internet de las Cosas (IoT) han contribuido significativamente al crecimiento de este tipo de datos 3.

Para comprender mejor la magnitud del Dark Data, podemos usar la analogía del "Data-Berg" 4. Al igual que un iceberg, donde solo una pequeña parte es visible sobre la superficie del agua, la mayor parte de los datos de una empresa permanecen ocultos y sin explotar.

Según su accesibilidad y organización, el Dark Data se puede clasificar en diferentes categorías 5:

¿Por qué las empresas acumulan Dark Data?

Diversos factores contribuyen a la acumulación de Dark Data en las empresas:

• Almacenamiento económico: La llegada del almacenamiento de datos a bajo coste ha facilitado que las empresas almacenen grandes cantidades de información "por si acaso", sin un propósito claro 6.
• Cumplimiento normativo: Las empresas a menudo almacenan datos durante largos periodos para cumplir con regulaciones y leyes, incluso después de que hayan dejado de ser útiles para la operación diaria 5.
• Falta de conocimiento: Muchas organizaciones desconocen la existencia o el valor potencial de los datos que acumulan 6.
• Silos de datos: La información puede quedar "atrapada" en diferentes departamentos o sistemas, sin que otros equipos tengan acceso a ella 6.
• "Acaparamiento digital": Los equipos de producto a menudo acumulan datos de clientes, como grabaciones, correos electrónicos e informes de errores, que no se eliminan después de su uso 7.
• Falta de herramientas y habilidades: La falta de herramientas adecuadas para procesar y analizar datos no estructurados, así como la falta de personal con las habilidades necesarias para gestionarlos, dificultan el aprovechamiento del Dark Data 2.

Desafíos para aprovechar el Dark Data

A pesar del potencial del Dark Data, su aprovechamiento presenta importantes desafíos:

• Identificación y clasificación: Es fundamental identificar qué datos se poseen, dónde se almacenan, qué tipo de información contienen y si son relevantes para el negocio 1.
• Seguridad y privacidad: El Dark Data puede contener información sensible que requiere medidas de seguridad y protección de la privacidad 8. La pérdida de información confidencial, como propiedad intelectual, puede tener consecuencias negativas para la empresa 9.
• Integración y estructuración: Para poder analizar el Dark Data, es necesario integrarlo con otros sistemas y estructurarlo de forma que sea accesible para las herramientas de análisis 10.
• Costes y recursos: El procesamiento y análisis del Dark Data requiere una inversión en tecnología, infraestructura y personal cualificado 11.
• Frescura de los datos: Es crucial evaluar la relevancia y la actualidad de los datos, ya que la información obsoleta puede no ser útil para la toma de decisiones 7.
• Análisis limitado: Las empresas solo analizan un 1% de los datos oscuros que acumulan, lo que indica un enorme potencial sin explotar 3.

A pesar de estos desafíos, algunas empresas han logrado convertir el Dark Data en una fuente de información valiosa, demostrando su potencial para la toma de decisiones.

Casos de Éxito: empresas que usan Dark Data

• Gas Natural: Mediante la instalación de dispositivos que extraen datos de contadores eléctricos antiguos, Gas Natural ha logrado personalizar la oferta y el servicio para cada cliente 12.
• Reale Seguros: Esta compañía utiliza el Dark Data para mejorar la atención al cliente, optimizar procesos y obtener una visión más completa de las necesidades de sus clientes 12.
• Hoteles: El análisis de los datos de las redes wifi permite a los hoteles comprender el comportamiento de los clientes en sus instalaciones, como las horas de mayor afluencia a la piscina o las zonas más visitadas 4.
• Empresas de Manufacturing: El análisis de las rutas que siguen los operarios en almacenes con dispositivos móviles permite optimizar la logística y la gestión de inventarios 4.
• Ryanair: A finales de 2010, Ryanair utilizó Dark Data para aumentar las ventas de seguros de viaje. Analizando los datos de interacción de los clientes durante el proceso de reserva, la compañía optimizó la ubicación de las ofertas de seguros, lo que llevó a un aumento de las ventas 13.
• LinkedIn: LinkedIn ha utilizado el "friend spam" para hacer crecer su red de usuarios. Mediante el análisis de los datos de los usuarios, la plataforma identifica conexiones y sugiere contactos potenciales, lo que ayuda a los usuarios a expandir su red profesional 13.

Tecnologías y estrategias para estructurar Dark Data

Para convertir el Dark Data en información útil, las empresas pueden utilizar diversas tecnologías y estrategias:

• Software de gestión de contenido empresarial (ECM): Permite almacenar, gestionar y acceder a la información de forma centralizada, facilitando la clasificación y el análisis del Dark Data 14.
• Herramientas ETL: Permiten extraer, transformar y cargar información de múltiples fuentes, facilitando la integración y estructuración del Dark Data 14.

Tecnologías y estrategias para estructurar Dark Data

El Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) juegan un papel fundamental en el aprovechamiento del Dark Data:

• Análisis de datos no estructurados: El ML y la IA pueden ayudar a analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos de texto o imágenes, para identificar patrones y extraer información relevante 10.
• Automatización de procesos: El ML puede automatizar tareas como la clasificación de datos, la detección de anomalías o la predicción de eventos, lo que facilita la gestión y el análisis del Dark Data.
• Cumplimiento de la privacidad de datos: La IA puede ayudar a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos mediante la redacción automática de información confidencial en los datos almacenados.

Estrategias para la gestión de Dark Data

Para gestionar eficazmente el Dark Data, las empresas deben adoptar un enfoque integral que involucre a las personas, los procesos y las herramientas 7:

• Personas: Fomentar una cultura de datos en la organización, donde los empleados comprendan la importancia de la gestión de datos y se comprometan con las mejores prácticas de higiene de datos.
• Procesos: Establecer políticas claras sobre la reutilización, retención y clasificación de datos, así como flujos de trabajo de aprobación para el uso de datos.
• Herramientas: Invertir en tecnologías de gestión de datos que permitan recopilar, organizar, clasificar e identificar datos, y proporcionar opciones para su consumo.

Monetización del Dark Data

El Dark Data no solo puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones internas, sino que también puede monetizarse de diversas formas:

• Venta de información: Una vez anonimizada y agregada, la información extraída del Dark Data, como datos demográficos o patrones de comportamiento de los clientes, puede venderse a otras empresas o instituciones que puedan utilizarla para investigación de mercado, desarrollo de productos o estrategias de marketing 15.
• Creación de nuevos productos y servicios: El análisis del Dark Data puede revelar nuevas oportunidades de negocio y permitir la creación de productos y servicios innovadores. Por ejemplo, una empresa podría analizar los datos de uso de sus productos para identificar nuevas funcionalidades o mejoras que satisfagan mejor las necesidades de los clientes 1.
• Mejora de la eficiencia operativa: La optimización de procesos y la reducción de costes gracias al análisis del Dark Data pueden generar un impacto positivo en la rentabilidad de la empresa. Por ejemplo, una empresa podría analizar los datos de sus operaciones logísticas para identificar ineficiencias y optimizar las rutas de entrega, lo que reduciría los costes de transporte y mejoraría los tiempos de entrega 16.

Casos de Uso de Dark Data en la toma de decisiones

El Dark Data puede utilizarse para la toma de decisiones en diferentes áreas de la empresa:

• Marketing y ventas: El análisis de las interacciones de los clientes en redes sociales, correos electrónicos y otros canales puede ayudar a personalizar las campañas de marketing, mejorar la segmentación de clientes y aumentar las ventas 6.
• Operaciones: El análisis de los datos de los sensores de las máquinas puede ayudar a predecir fallos, optimizar el mantenimiento y mejorar la eficiencia de la producción 12.
• Recursos humanos: El análisis de los datos de los empleados puede ayudar a identificar patrones de rotación, mejorar la selección de personal y optimizar las políticas de recursos humanos 6.
• Finanzas: El análisis de los datos financieros históricos puede ayudar a identificar tendencias, predecir riesgos y mejorar la toma de decisiones financieras 6.
• Relación con el cliente: El análisis de las interacciones con los clientes, como correos electrónicos, chats de atención al cliente y comentarios en redes sociales, puede proporcionar información valiosa sobre sus preferencias, necesidades y expectativas. Esto permite a las empresas personalizar sus ofertas, mejorar el servicio al cliente y construir relaciones más sólidas 4.

Conclusiones

El Dark Data representa un recurso valioso, pero a menudo desaprovechado, para las empresas. Más de la mitad de los datos de una organización corresponden a esta categoría 17. Si bien su aprovechamiento presenta desafíos, las organizaciones que logren superarlos podrán obtener una ventaja competitiva significativa 18. La clave está en implementar estrategias y tecnologías adecuadas para identificar, clasificar, estructurar y analizar el Dark Data, convirtiéndolo en una fuente de información útil para la toma de decisiones y la creación de valor.

Recomendaciones para líderes empresariales

• Priorizar el gobierno de datos: Implementar políticas claras de gestión de datos, incluyendo la clasificación, retención y eliminación de datos, para minimizar la acumulación de Dark Data y garantizar la seguridad y privacidad de la información.
• Invertir en tecnología: Adquirir e implementar herramientas que permitan el análisis de Dark Data, como software ECM, herramientas ETL y soluciones de ML e IA.
• Fomentar una cultura de datos: Promover la alfabetización de datos entre los empleados y crear una cultura organizacional que valore el uso de datos para la toma de decisiones.
• Explorar casos de uso relevantes: Identificar las áreas de la empresa donde el Dark Data puede tener un mayor impacto y desarrollar estrategias para su aprovechamiento en función de los objetivos específicos del negocio.

Obras citadas

1. Dark Data o Datos oscuros: ¿Qué es y cuál es su potencial? - Coldview https://coldview.com/dark-data-que-es-y-cual-es-su-potencial/

2. Dark Data, el lado oscuro del Big Data - Insight - Keyrus https://keyrus.com/sp/es/insights/dark-data-el-lado-oscuro-del-big-data

3. La parte oscura del Big Data, Dark Data https://www.campusbigdata.com/blog/la-parte-oscura-del-big-data-dark-data/

4. ¿Qué es el Dark Data? - Vandalytic - tu blog de Power BI y más en español https://vandalytic.com/que-es-el-dark-data/

5. Qué es el dark data y cómo se gestiona | Blog UE - Universidad Europea https://universidadeuropea.com/blog/dark-data/

6. ¿Qué son los datos oscuros? - IBM https://www.ibm.com/es-es/topics/dark-data

7. Dark Data: Concept, Challenges, and Ways to Manage It - Atlan https://atlan.com/dark-data-101/

8. Desafíos de la Dark Data Claudia Cardoso1 Catherine Collins2 https://derecho.udd.cl/cdre/files/2024/06/2-6-claudia-cardoso_catherine-collins.pdf

9. ¿Qué es el dark data y cómo puede afectar a tu empresa? - Blog Avantika https://blog.avantika.mx/que-es-dark-data-como-puede-afectar-empresa

10. Qué es el Dark Data: Descubre su potencial para empresas - Capterra https://www.capterra.es/blog/1170/la-era-del-dark-data-sabes-lo-que-almacenas

11. Dark Data, un gran obstáculo para el aprovechamiento real del Big https://haycanal.com/noticias/12827/dark-data-un-gran-obstaculo-para-el-aprovechamiento-real-del-big-data

12. 7 ejemplos de cómo utilizar el, hasta ahora desconocido, Dark Data - Insight - Keyru https://keyrus.com/sp/es/insights/7-ejemplos-de-como-utilizar-el-hasta-ahora-desconocido-dark-data

13. Dark patterns: uso en diseño de UX y ejemplos - IONOS https://www.ionos.com/es-us/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/que-son-los-dark-patterns/

14. Dark Data y su impacto en la seguridad de la información - Coldview https://coldview.com/dark-data-seguridad-informacion-latam/

15. Cómo los ciberdelincuentes monetizan los datos de ransomware - TrustDimension https://www.trustdimension.com/como-los-ciberdelincuentes-monetizan-los-datos-de-ransomware

16. ¿Cómo monetizar su oferta de análisis de datos? | Reveal B, https://www.revealbi.io/es/blog/how-to-monetize-data-analytics-offering

17. The State of Dark Data | Splunk https://www.splunk.com/en_us/form/the-state-of-dark-data.html

18. Dark Data, en busca del dato perdido - ITELLIGENT https://itelligent.es/dark-data/