¿Qué es el dark data y por qué fortalece a las organizaciones?

En un mundo basado en el uso inteligente de los datos, estos resultan valiosos para fortalecer la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones. ¿Cómo aprovechar el el dark data, conocido también como datos ocultos, para hacer crecer los negocios? ¿Cuáles son las herramientas y soluciones disponibles para procesar esta información? 

El data-driven es una metodología que pone en el centro a los datos, y el reconocimiento de sus ventajas, para tomar decisiones empresariales estratégicas basadas en la evidencia obtenida del análisis de esa información. Aunque la gestión eficaz de la información es una práctica empresarial que data del siglo pasado, la llegada de tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial y el big data, posibilitaron un cambio significativo: automatizar procesos para potenciar la capacidad de recopilar, almacenar y analizar datos para generar conocimiento y así mejorar la toma de decisiones. 

Sin embargo, aún hoy existen empresas que no tienen en cuenta el universo del procesamiento y análisis de datos, el uso de la dark data ni la incorporación de herramientas para aprovechar adecuadamente toda la información disponible. 

¿Qué es el dark data y por qué es tan relevante?

En diálogo con POST, Javier Minhondo, Business Solution Architect de Nubiral, explicó que el dark data es un conjunto de datos que las empresas recopilan, en algunos casos procesan y almacenan, pero no los utilizan para ningún fin específico. Esta información, estructurada o no, representa una potencial oportunidad para las organizaciones y podemos encontrarla en tres grandes categorías: 

→ Datos disponibles que no se recolectan.

→ Datos que se recolectan pero no son de fácil acceso para su análisis. 

→ Datos que se recopilan y están disponibles pero no son analizados.

Algunos ejemplos de dark data son las grabaciones de llamadas con clientes o de cámaras de seguridad, datos de geolocalización, publicaciones en redes sociales sobre productos, clics en ciertos lugares de un sitio web, movimientos que realice la persona con sus productos, entre otros.

En un mundo basado en el uso inteligente de los datos, considerados por algunos expertos como el petróleo del siglo XXI, el dark data resulta un valioso capital para fortalecer la toma de decisiones en las organizaciones. Por ejemplo, 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 la marca; o el análisis de las consultas de los clientes que se reciben en un centro de atención permitiría evaluar y mejorar el servicio. 

“Es importante saber que 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.” explicó Minhondo y agregó; “Una vez identificados los datos y el propósito, se deberá disponibilizar una plataforma que almacene este gran volumen de información de forma segura y eficiente, a través de las herramientas apropiadas para que el resto de la organización pueda extraer valor”. 

¿Cómo se obtienen los datos del dark data?

Respecto de la pregunta acerca de qué tipos de datos pueden recolectar las empresas, Carlos Pirovano, director del Observatorio de Productividad y Competitividad de la Universidad CAECE – CAC, explicó a POST que las personas comunican sus acciones, sus intenciones y sus intereses a través de la red. “Todo está allí, y en general, las empresas priorizan los datos que buscan en virtud de la información que desean obtener. Existen muchas compañías que ofrecen herramientas innovadoras que facilitan el acceso a esta información”. 

Para recopilar, almacenar y analizar datos es necesario el desarrollo de una plataforma de datos moderna en la nube, con una arquitectura de Data Lake o Lakehouse. A su vez, la extracción de la información del dark data también requiere del uso del Machine Learning y/o Inteligencia Artificial. Es decir, la inversión es considerable y, en gran medida, el uso del dark data depende dramáticamente del costo de la transformación de los datos a información clara y eficiente que las empresas puedan considerar a la hora de tomar decisiones. En este sentido, Pirovano concluye que “los datos están disponibles y se pueden recolectar. Si la empresa no los utiliza es porque no los ha considerado útiles hasta el momento o porque el costo de transformación es considerado demasiado alto”.  

Sin embargo, la adopción de este tipo de tecnologías y herramientas no se están aprovechando adecuadamente. De acuerdo con los datos recogidos por Nubiral, el 85% de las empresas identifican que no cuentan con una herramienta para recolectar y almacenar esa información; mientras que el 39% menciona que no cuentan con un equipo especializado en data analytics suficientemente grande que pueda analizar toda esta información.

Por su lado, el Índice de Intensidad Digital (septiembre 2023) elaborado por la Cámara Argentina de Comercio, indica que el 39% de las empresas argentinas tomadas para el estudio no utiliza tecnologías o herramientas con Inteligencia Artificial; y de las que si las emplean, las utilizan esencialmente para marketing y ventas (37%) y, en un segundo plano, a modo de asistencia a los clientes con respuestas automáticas (34%).

Dark data: una herramienta valiosa para las empresas

El uso del dark data no es algo nuevo. Es una herramienta que fue evolucionando en sintonía con el Machine Learning. “La coyuntura actual nos indica que cada vez tenemos más y mejores herramientas que nos permiten extraer valor de datos que antes, en el mejor de los casos, meramente se archivaban; y hoy pueden ser una fuente rica de oportunidades para las empresas.”, concluye Javier Minhondo.

La tendencia demuestra que, a futuro, vamos a presenciar más casos de uso de herramientas como Machine Learning e Inteligencia Artificial que darán luz y abrirán paso a la extracción de valor de grandes corpus de datos, que hasta ahora estaban en la oscuridad.