El dark data es un conjunto de datos que, comúnmente, las empresas recopilan, en algunos casos procesan y almacenan, pero luego no los utilizan para ningún fin específico.
Son datos que no están estructurados y que no sólo no tienen uso, sino que tampoco son visibles por la organización.
Abundan los ejemplos. Grabaciones de llamadas con clientes, filmaciones de las cámaras de seguridad, datos de geolocalización o publicaciones en redes sociales sobre productos son algunos de ellos.
En total, conforman una masa crítica de información significativa: según la consultora Gartner, el 54% de los datos de una empresa corresponden a esta categoría. IDC va aún más lejos, señalando que hasta el 90% de los macrodatos son dark data.
El dark data como generador de gasto
Mantener toda esta data sin utilizar no es gratis. El almacenamiento y el resguardo de su seguridad suele generar más gastos (y, a veces, mayores riesgos) que beneficios.
¿Por qué las empresas pierden la valiosa oportunidad de sacar ventaja de esta fuente de información? ¿Cómo podemos revertir esta tendencia y capitalizarla para reducir costos, mejorar la planificación empresarial o ganar ventajas competitivas?
Como obstáculo, y según datos recogidos por Nubiral, el 85% de las empresas identifican que no cuentan con una herramienta para capturar y almacenar esa data. Otro 39% menciona que es demasiado volumen y que no cuenta con un equipo de analítica lo suficientemente grande para analizarlo.
¿Cómo superar estos desafíos?
Hoy contamos con la ayuda de diferentes herramientas que nos permiten almacenar y procesar esta información. A la hora de pensar en una solución de datos, aparecen diferentes alternativas de arquitectura.
Dark data refiere también de datos no estructurados (como grabaciones, videos o logs). Por eso, es ideal comenzar construyendo un data lake que permita almacenarlos en un único repositorio centralizado de información.
A partir de esto, existen diferentes herramientas que nos permitirán, mediante el análisis de estos datos, obtener insights que le agreguen valor al negocio. El abanico es amplio y arranca en las no-code o low-code, como Excel o Tableau. Por supuesto, llega a las que requieren conocimientos de programación, como SQL o Python. Lo importante es encontrar la más adecuada para cada equipo.
Casos de uso vinculados a dark data
El procesamiento de las imágenes de las cámaras de seguridad que se encuentran en la puerta de los locales comerciales podría indicar la cantidad de personas que ingresan o cuántos salen con alguna bolsa de nuestra marca.
Las cámaras alojadas en la zona de cajas nos podrían ayudar a cuantificar el tiempo promedio que los clientes esperan para ser atendidos, información que podría utilizarse para mejorar la experiencia del usuario.
El análisis de los tweets de nuestros clientes, por otra parte, sirve como indicador de si está conforme con nuestros productos o no. También permiten conocer mejor a los consumidores para armar promociones personalizadas en base a sus perfiles.
Los ejemplos son múltiples y diversos.
Lo importante, en todos los casos, es primero reconocer el dark data de nuestro negocio. Luego, almacenar toda esa información. Y, finalmente, el paso que nos lleva al siguiente nivel: generar valor a partir de ella.
Nuestros expertos en Nubiral esperan tu contacto para ayudarte a desbloquear el poder de tus datos. ¡Agenda tu reunión!
Por Javier Minhondo, Business Solution Architect de Nubiral
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