El dark data es un conjunto de datos que, comúnmente, las empresas recopilan, procesan (o no) y almacenan, pero que generalmente no son utilizados para otro fin. Algunos ejemplos de dark data son las grabaciones de llamadas con clientes, grabaciones de cámaras de seguridad, datos de geolocalización o de publicaciones en redes sociales sobre productos, entre otros.
Es una masa crítica de información significativa: según la consultora Gartner, el 54% de los datos de una empresa corresponden a esta categoría, datos desestructurados sin uso ni visibilidad. IDC va aún más lejos, señalando que hasta el 90% de los macrodatos son dark data.
Sin embargo, su almacenamiento y el resguardo de su seguridad suele generar más gastos (y, a veces, mayores riesgos) que beneficios. Las empresas se enfrentan a la poderosa oportunidad de aprovechar esta información para reducir costos y/o mejorar su planificación empresarial.
Data Analysis: Ciencia de datos y producción de conocimiento científico
¿Por qué las empresas pierden la valiosa oportunidad de sacar ventaja de esta fuente de información? ¿Cómo podemos revertir esta tendencia?
El 85% de las empresas identifican que no cuentan con una herramienta para capturar y almacenar esa data, mientras que otro 39% mencionan que es ‘demasiada’ data y no cuentan con un equipo de analítica lo suficientemente grande para poder analizarla.
¿Cómo se pueden superar estos desafíos?
Hoy en día, contamos con la ayuda de diferentes herramientas que nos permiten almacenar y procesar esta información. Hay diferentes arquitecturas que se pueden armar a la hora de pensar en una solución de datos.
Cuando hablamos de dark data, hablamos también de datos no estructurados, por lo tanto, lo ideal es comenzar construyendo un Data Lake, que nos permita almacenar todo este tipo de datos no estructurados (grabaciones, videos, logs, etc.) en un único repositorio centralizado de información.
Comunicación empresarial: cuáles son las herramientas y desafíos más importantes
A partir de esto, existen también diferentes herramientas que nos permitirán, mediante el análisis de estos datos, obtener insights que le agreguen valor al negocio. El abanico de herramientas es amplio y va desde aquellas no-code o low-code, como excel o tableau, a aquellas que requieren de conocimientos de programación para poder utilizarlas, como SQL o Python. Lo importante es encontrar la herramienta adecuada para cada equipo.
Dark Data:cómo echarle luz
El procesamiento de las imágenes de las cámaras de seguridad que se encuentran en la puerta de nuestros locales podría indicarnos la cantidad de personas que ingresan a nuestro negocio, como así también la cantidad que egresan de los mismos con alguna bolsa de nuestra marca. Aquellas cámaras que están alojadas en la zona de cajas nos podrían ayudar a cuantificar el tiempo promedio que nuestros clientes esperan para ser atendidos, información que podría utilizarse para mejorar la experiencia del usuario.
El análisis de los tweets de nuestros clientes podría indicarnos su conformidad o disconformidad sobre nuestros productos, así como también nos podrían ayudar a conocer mejor a nuestros clientes y así, armar promociones personalizadas en base a sus distintos perfiles.
Como éstos, existen otra infinidad de ejemplos. Lo importante es, primero, poder reconocer cuál sería el dark data de nuestro negocio y comenzar por almacenar toda esa información, para, en un próximo paso, poder generar valor a partir de ella.
