El “dark data” o datos oscuros se refiere a la información recopilada y almacenada por las organizaciones que no se utiliza para tomar decisiones comerciales o estratégicas. En otras palabras, es información que se recopila pero que no se aprovecha en su totalidad debido a su complejidad, falta de estructura o porque no se comprende su valor potencial. 

El término “oscuro” se refiere a que estos datos no están disponibles para su uso y se encuentran ocultos, pero no porque sean secretos o ilegales.

Fuentes del dark data

El dark data puede provenir de diversas fuentes, como registros de transacciones, datos de sensores, archivos de audio o video, correos electrónicos, entre otros. A menudo, estos datos no se almacenan de manera estructurada, lo que dificulta su análisis y aprovechamiento. 

Características del dark data

Las características del dark data son las siguientes:

• No está estructurado: el dark data no está organizado en un formato estructurado, lo que dificulta su análisis y uso.
• Potencialmente valioso: el dark data puede contener información valiosa que podría ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas.
• No se utiliza: el dark data a menudo se almacena y no se utiliza, lo que significa que las organizaciones no están aprovechando su potencial.
• Puede tener riesgo: el dark data también puede contener información confidencial o personal que podría ser riesgosa si no se maneja adecuadamente.
• Requiere procesamiento: antes de que se pueda utilizar el dark data, debe ser procesado y organizado para que sea legible y útil.

Objetivos del dark data

Los objetivos de gestionar y analizar el dark data incluyen:

• Obtener información valiosa: El dark data puede contener información que puede ser valiosa para la organización, como patrones, tendencias, preferencias de los clientes, amenazas potenciales…
• Mejorar la toma de decisiones: Al analizar y aprovechar el dark data, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas en lugar de depender únicamente de la intuición o la información limitada.
• Optimizar procesos: Al comprender mejor las operaciones internas y los flujos de trabajo, las organizaciones pueden identificar áreas de ineficiencia y optimizar procesos para ahorrar tiempo y recursos.
• Descubrir oportunidades de negocio: La identificación de patrones y tendencias en el dark data puede ayudar a encontrar nuevas oportunidades de negocio, como la creación de productos o servicios basados en las necesidades del mercado.
• Mejorar la satisfacción del cliente: Al analizar datos no utilizados, las organizaciones pueden comprender mejor las preferencias y necesidades de los clientes y, en última instancia, mejorar la satisfacción del cliente.
• Detectar amenazas y riesgos: El análisis de dark data puede ayudar a identificar amenazas potenciales, como ciberataques o problemas de seguridad, antes de que se conviertan en problemas graves.

Ejemplos de empresas y sectores que aprovechan el dark data

Compañías de tecnología y redes sociales

Empresas como Facebook, Google y Twitter recopilan una gran cantidad de datos de usuario que incluye interacciones en línea, clics, búsquedas y mensajes. Este dark data se utiliza para mejorar la experiencia del usuario, personalizar recomendaciones y publicidad, y analizar tendencias.

Empresas de comercio electrónico

Compañías como Amazon y Alibaba aprovechan el dark data de las interacciones de los clientes en sus plataformas para mejorar la experiencia de compra, ajustar recomendaciones de productos y optimizar la logística.

Industria financiera

Las instituciones financieras recopilan datos transaccionales y de comportamiento de los clientes. Utilizan el dark data para detectar fraudes, evaluar riesgos crediticios y ofrecer productos financieros personalizados.

Sector de la salud

Hospitales, clínicas y empresas de atención médica recopilan una gran cantidad de datos clínicos y de pacientes. El dark data se usa para investigaciones médicas, mejorar la atención al paciente y predecir brotes de enfermedades.

Empresas de transporte y logística

Compañías como UPS y FedEx utilizan datos de seguimiento de envíos, rutas y sensores de vehículos para optimizar las entregas y reducir costos.

Industria manufacturera

Las empresas manufactureras recopilan datos de sensores en máquinas y procesos de producción. Este dark data se utiliza para el mantenimiento predictivo, la mejora de la eficiencia y la calidad del producto.

Compañías de entretenimiento en línea

Plataformas de transmisión de video como Netflix y servicios de música como Spotify analizan los patrones de visualización y escucha de los usuarios para personalizar el contenido y las recomendaciones.

Compañías de energía

Empresas de servicios públicos y petróleo y gas utilizan datos de sensores en redes eléctricas y equipos para prevenir fallas, gestionar la demanda y mejorar la eficiencia energética.

Industria minorista

Grandes cadenas minoristas recopilan datos de compras, patrones de tráfico y preferencias del cliente en las tiendas para ajustar la disposición de productos y la estrategia de marketing.

Industria automotriz

Fabricantes de automóviles como Tesla y General Motors utilizan datos generados por sensores en vehículos para mejorar la seguridad, el rendimiento y la experiencia del conductor.