El dark data: qué es y cómo se gestiona correctamente

En el mundo empresarial, cada vez se incide más en la importancia de utilizar adecuadamente los datos para tomar decisiones estratégicas. La realidad, no obstante, es que muchas organizaciones generan un volumen de información inabarcable para sus equipos. Todos aquellos datos que se almacenan sin ningún fin concreto y no se utilizan a la hora de realizar análisis internos reciben el nombre de dark data.

Actualmente, las empresas son conscientes de que deben reducir estos “datos oscuros” o identificar un modo de aprovecharlos mejor. Por eso, los profesionales especializados en técnicas de análisis cada vez están más valorados en el mercado laboral. Si quieres trabajar en big data, programas como el Curso en Big Data online de la Universidad Europea son una buena opción para explorar esta materia en profundidad.

Sigue leyendo para saber qué es exactamente el dark data y cómo se gestiona.

El dark data, su importancia y sus inconvenientes

Cualquier transacción online genera información que los sistemas internos de las empresas almacenan por defecto. Desde datos personales de los clientes hasta resultados de encuestas, archivos adjuntos o transcripciones de consultas realizadas en los centros de asistencia. Algunos de ellos pueden utilizarse con fines claros: analizar tendencias de consumo, prever picos de demanda o identificar necesidades comunes de los consumidores. Otros, en cambio, se guardan sin un propósito claro.

Este último tipo de datos es el que se conoce como dark data. En ocasiones, las empresas conservan datos que no necesitan (por ejemplo, copias de facturas antiguas) porque la ley lo exige. Otras veces se almacenan “por si acaso”: la organización no tiene claro cómo los va a analizar o para qué, pero no quiere arriesgarse a necesitarlos en un futuro.

El problema es que el dark data ocupa espacio en los sistemas internos, y la conservación de esta información conlleva un consumo energético que podría evitarse. Asimismo, para cumplir con las leyes de protección de datos, hay que invertir en medidas de seguridad que salvaguarden su integridad. Y, a la hora de la verdad, muchos no llegan a aprovecharse. Según un informe de Splunk, una empresa especializada en software de análisis de big data, el 55 % de los datos generados por las organizaciones pertenecen a esta categoría.

Fuentes y tipos de dark data

No existen unas reglas fijas para determinar qué datos pueden considerarse “oscuros”, ya que todo dependerá de su utilidad. No obstante, estas son algunas de las fuentes de las que suelen proceder:

• Información de registro: por ejemplo, de clientes potenciales que crean una cuenta en la página web y no llegan a utilizarla.
• Archivos multimedia: vídeos antiguos, imágenes, contenido promocional, borradores y bocetos que ya no se van a utilizar porque han sido sustituidos por materiales nuevos.
• Correspondencia electrónica: e-mails de comunicación cotidiana que no incluyen contenido de valor o archivos adjuntos recibidos de terceros que se almacenan automáticamente en los servidores.
• Antiguos empleados o clientes: información que las empresas guardan sobre sus trabajadores y que deja de ser necesaria cuando estos dejan la organización. Ocurre lo mismo con los clientes con los que ya no se trabaja.

Existen otras muchas fuentes de dark data, como algunos archivos financieros obsoletos y otros datos que no se procesan. Estos, además, pueden dividirse en distintas categorías:

• Recopilados inaccesibles: son datos que la empresa ha recogido durante sus operaciones, pero que se encuentran en lugares de difícil acceso y por eso no es fácil emplearlos para el análisis.
• Recopilados accesibles, pero desorganizados: se genera una gran cantidad de big data en e-commerce y sectores similares que no se puede gestionar sin una buena categorización. Si no se organizan bien, estos datos no pueden usarse de forma óptima.
• Recopilados accesibles, pero no utilizados: no hay nada que impida analizar estos datos, que están bien almacenados y categorizados, pero aun así no se utilizan. Generalmente, porque la empresa no sabe cómo hacerlo.

Por tanto, las empresas pueden beneficiarse de un software de selección rápida, que estructure los datos y permita visualizarlos cómoda y rápidamente. También, necesitan profesionales formados que entiendan estos datos y los estructuren en función de su uso potencial. Así, evitarán la acumulación de información innecesaria que entorpezca el análisis del resto de datos.

Formación en big data

Con la progresiva transformación digital de las empresas, los expertos en big data se han vuelto indispensables. La mayoría de los programas académicos sobre esta materia tienen un componente científico bastante marcado, que debe combinarse con una amplia perspectiva empresarial.

Para sumergirse en este campo, contar con un perfil analítico y matemático es imprescindible. No se trata de habilidades innatas, sino que se pueden adquirir con una formación especializada: nuestro Curso en Big Data online, por ejemplo, no requiere conocimientos previos de programación. En él, adquirirás las habilidades estadísticas que necesitas para ejercer esta profesión, conocerás las 5 V del big data y dominarás todo tipo de herramientas de software y bases de datos.

Más aún, es necesario disponer de habilidades empresariales y soft skills: saber comunicarse con otros departamentos, trabajar en equipo, exponer tus ideas y argumentarlas, explicar tu visión y generar confianza en tus superiores, etc. Consulta la oferta de cursos online y presenciales relacionados con Big Data como elMáster en Marketing Digital y Big Data en Valencia de la Universidad Europea y adquiere las destrezas que te permitirán dedicarte a la gestión de datos en contextos corporativos.