Big Data

¿Se puede transformar el Dark Data en Big Data?

¿Sabes cuál es la relación entre el Dark Data y el Big Data? En B12, te lo explicamos de la mano de nuestro socio tecnológico Strategy Big Data.

Por Redacción España, el 26/03/2020

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Es una pregunta habitual: ¿se puede transformar el Dark Data en Big Data? O, lo que es lo mismo, ¿los datos desestructurados se pueden convertir en información valiosa para una empresa? Los expertos de Strategy Big Data, socio tecnológico de Agencia B12, resuelven la incógnita.


Qué es el Dark Data

Dark Data, también conocido como datos oscuros o Dusty Data, está conformado por todos los datos no estructurados que las compañías almacenan en sus bases de datos pero que no utilizan.

Hablamos de un conjunto de datos binarios que no tiene una estructura interna establecida, es decir, que, a priori, no existe una correlación entre ellos. Estos datos tienen un gran potencial, pero quedan ocultos porque encontrarlos, verificarlos y procesarlos hasta convertirlos en información valiosa es una tarea especialmente compleja.

Esos datos surgen de las distintas interacciones que las empresas tienen con los usuarios. Por tanto, pueden ser desde un archivo multimedia hasta un registro de una llamada o una interacción con una web o una red social.


Relación entre Dark Data y Big Data

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El Dark Data es un subconjunto del Big Data. Esa es la relación entre ambos conceptos. Por tanto, no es que el Dark Data se pueda o no se pueda transformar en Big Data, es que el Dark Data es Big Data, o una parte de él, al menos. De hecho, en la actualidad, los datos desestructurados no explotados conforman alrededor del 80% de las bases de datos que almacenan las compañías.

La tecnología, en este caso, debe encontrar los datos y, además, encontrar la manera de convertir esos datos en información. Tratados de forma correcta, los datos oscuros pueden suponer una fuente de conocimiento increíblemente valiosa para una empresa.


Cómo es la tecnología para procesar el Dark Data

Es uno de los grandes retos de los científicos de datos, transformar el Dark Data en información valiosa para las decisiones estratégicas de las empresas, y conseguir que ese procedimiento se realice de forma automática. La tecnología, en este caso, ha de ser disruptiva.

Muchas empresas están desaprovechando las posibilidades que les da el Dark Data por la complejidad a la hora de encontrarlo y procesarlo para convertirlo en información, y por los riesgos que implica. La tecnología, además de ser disruptiva, ha de tener una fiabilidad agregada.

Todos esos procesos deben llevarse a cabo de forma automática y rápidamente. Los datos tienen temporalidad: cuanto más tiempo pase, menos valor tienen, puesto que la foto que ofrecen de la realidad puede quedar obsoleta. La tecnología debe funcionar en tiempo real.

Además, teniendo en cuenta el volumen de datos del que hablamos, su localización y procesamiento es inabarcable para una persona. La tecnología debe realizar esos procesos de forma automática y ofrecer los resultados a los especialistas para apoyarlos en su toma de decisiones.


Cómo se procesan los datos oscuros

Los especialistas de Strategy Big Data confirman que se puede y se debe transformar los datos oscuros, e integrarlos en el proceso de negocio para maximizar los resultados de una compañía.

De lo contrario, la empresa estaría desaprovechando un activo que puede beneficiarla a todos los niveles, desde términos de productividad hasta los de beneficios.

Los pasos principales para convertir Dark Data en información son:

  • Localización de datos: saber dónde están los datos. La accesibilidad es uno de los principales problemas que plantea el Dark Data.
  • Identificación de datos: saber de dónde vienen los datos y qué ocurrió cuando los recolectamos.
  • Contrastación con la legalidad vigente: conocer si los datos están correctamente anonimizados y si la regulación vigente permite utilizarlos.
  • Verificación de datos: los científicos de datos coinciden en que es uno de los grandes retos que plantea este campo, corroborar la veracidad de los datos para mantener su validez.
  • Categorización de la data: qué tipos de datos son y a qué cantidades ascienden.
  • Clasificación de la data: organizar los datos y eliminar duplicidades.
  • Integración con los datos no oscuros: los datos oscuros se integran y contrastan con los datos no oscuros, para tener la visión completa de la realidad del negocio.

Una vez realizadas la identificación, la verificación y la categorización, se puede proceder al procesamiento, que se lleva a cabo a través de una búsqueda automática de patrones y correlaciones, una técnica del Big Data denominada Data Mining o minería de datos.


Ventajas del procesamiento del Dark Data

Cuando procesamos el Dark Data y lo convertimos en información estratégica, esto tiene un impacto dentro del negocio. Algunas de las ventajas, son las siguientes.

  • Optimiza la toma de decisiones: explotar el Dark Data es invertir en un conocimiento sobre los clientes de una empresa, sus trabajadores y su funcionamiento interno. Ese conocimiento ayudará a tomar decisiones estratégicas con unos altos niveles de fiabilidad.
  • Detecta nuevas oportunidades de venta.
  • Localiza oportunidades de reducción de costes internos.
  • Detecta errores: los datos oscuros revelan fallos dentro del funcionamiento de la empresa (en los procesos, entre equipos, etcétera), pero también revelan las oportunidades de venta perdidas y, lo que es más importante, por qué no fructificaron. De este modo, la empresa entiende cuáles son sus puntos débiles y los motivos de esa debilidad, y puede ponerles solución.
  • Permite la optimización del stock.
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