Datos oscuros: recuperando las oportunidades perdidas

Los datos oscuros pueden contener información oculta que puede ser valiosa para las operaciones comerciales.

Con las herramientas y técnicas adecuadas, las empresas pueden descubrir información a partir de datos oscuros que pueden proporcionar una ventaja competitiva.

Veamos de qué se tratan los datos oscuros y cómo usarlos para tomar decisiones efectivas.

¿Qué son los datos oscuros?

Los datos oscuros son datos que una organización recopila y almacena, pero que no se analizan ni se utilizan de manera significativa. A menudo se los denomina “datos que se encuentran en las sombras” porque no se utilizan ni se consideran activamente en la toma de decisiones. processpor ejemplo.

Aquí hay algunos ejemplos de datos oscuros:

1. Valoración de los clientes: Muchas empresas recogen comentarios de los clientes a través de encuestas, pero no pueden analizar ni utilizar estos datos de manera significativa.
2. datos de redes sociales: Medios de comunicación social platformas genéricasate grandes cantidades de datos, como publicaciones, comentarios e interacciones de los usuarios. Si bien algunas organizaciones pueden utilizar estos datos para marketing y participación del cliente, gran parte de ellos no se analizan.
3. Archivos adjuntos de correo electrónico y enboxpor ejemplo: Muchas organizaciones tienen grandes cantidades de datos almacenados en archivos adjuntos de correo electrónico y enboxes. Aunque algunos de estos datos pueden analizarse o utilizarse, muchos de ellos no se leen ni se utilizan. Estos datos pueden incluir información valiosa como comentarios de los clientes, Líder en ventas y internal comunicaciones

Las organizaciones pueden retener datos oscuros con fines de cumplimiento o mantenimiento de registros, o pueden creer que los datos podrían ser útiles en el futuro una vez que tengan mejor tecnología y capacidades analíticas para hacerlo. process él.

Sin embargo, el almacenamiento y la seguridad de los datos pueden ser costosos y siempre existe el riesgo de que la información confidencial quede expuesta si los datos no se gestionan correctamente.

Como resultado, es importante que las organizaciones consideren cuidadosamente el valor de sus datos oscuros y desarrollen estrategias.ateestrategias para recopilarlo, almacenarlo y analizarlo de manera que se equilibren los beneficios potenciales con los costos y riesgos.

¿Cómo son útiles los datos oscuros para las organizaciones?

Los datos oscuros pueden ser extremadamente valiosos para las organizaciones porque pueden proporcionar conocimientos e inteligencia empresarial que otroswise no estar disponible.

By analyzing dark data, Companies can gain a better understanding of their customers, operations, and market trends, which can help them make more informed decisions and improve their overall performance.

Una de las principales formas en que los datos oscuros pueden ayudar a las organizaciones a recuperar las oportunidades perdidas es identificando patrones y tendencias que fueron p.revtremendamente invisible.

Por ejemplo, el análisis de datos oscuros puede revpreferencias reales del cliente, comprando habits y puntos débiles, que pueden utilizarse para mejorar los servicios para así como la satisfacción de nuestros clientes..

También puede ayudar a las organizaciones a identificar y abordar ineficiencias operativas, como cuellos de botella en la producción o la cadena de suministro. processes, que puede conducir a ahorros de costos y mejora de la productividad.

¿Cómo encontrar los datos oscuros?

Encontrar datos oscuros puede ser una tarea desafiante porque a menudo están ocultos dentro de grandes conjuntos de datos y es posible que no sean fácilmente accesibles. Sin embargo, existen varios métodos que se pueden utilizar para identificar y localizarate datos oscuros. Algunos de ellos incluyen los siguientes:

Datos profiabadejo

Datos profiling implica analizar la estructura y el contenido de conjuntos de datos para comprender sus características y valor potencial. Esto puede ayudar a identificar conjuntos de datos que pueden ser útiles pero que no han sido analizados.

Herramientas de descubrimiento de datos

Hay varias herramientas de descubrimiento de datos disponibles que pueden ayudar a las organizaciones a identificar y localizarate datos oscuros. Estas herramientas pueden escanear conjuntos de datos e identificar patrones y relaciones que pueden ayudar a identificar datos valiosos.

Búsqueda por palabra clave

La búsqueda de palabras clave o frases específicas puede ayudar a localizarate conjuntos de datos que pueden ser relevantes para sus necesidades.

Clasificación de datos

Clasificar los datos según su relevancia, valor y período de retención puede ayudar a las organizaciones a identificar los datos que no se utilizan y que pueden eliminarse o almacenarse.hived.

Revisión de cuentas

Esto involucra revVisualizar registros de acceso a datos, registros del sistema y copias de seguridad para identificar datos a los que no se ha accedido o no se ha utilizado durante mucho tiempo.

Es importante tener en cuenta que descubrir datos oscuros es un proceso continuo. process eso necesita análisis y observación constantes para detectar nuevos conjuntos de datos y modificaciones a los datos existentes.

¿Qué tan oscuros son los datos?ated?

Los datos oscuros son created cuando los datos se recopilan pero no se utilizan ni analizan. Esto puede suceder por una variedad de razones, que incluyen:

#1. Datos no estructurados

Cuando los datos se recopilan en formatos no estructurados, como correos electrónicos, documentos o publicaciones en redes sociales, lo que dificulta la búsqueda, el análisis y el uso eficaz de los datos.

#2. Falta de gobernanza de datos

Esto ocurre cuando una organización no cuenta con políticas y procedimientos establecidos para administrar datos, lo que lleva a que los datos se recopilen y almacenen sin ningún propósito o uso claro.

#3. Silos de datos

Los silos de datos se refieren al aislamiento de datos dentro de una organización, donde diferentes departamentos o equipos recopilan, almacenan y utilizan datos de forma independiente unos de otros. Esto puede crearate Una situación en la que los datos no son fácilmente accesibles ni compartibles en toda la organización.

#4. Uso de sistemas heredados

Si una organización continúa utilizando tecnologías antiguas que no son compatibles con los sistemas más nuevos, será un desafío acceder o utilizar los datos almacenados en los dispositivos modernos.

Todos estos escenarios pueden hacer que los datos sean difíciles de encontrar y acceder, convirtiéndose en datos oscuros.

Qué datos oscuros relate¿A Big Data?

Los datos oscuros son un subconjunto de grandes volúmenes de datos que no se está utilizando, mientras que los macrodatos pueden incluir tanto datos oscuros como útiles.

Big Data – Big data se refiere a todo tipo de datos dentro de una empresa.rise, incluidos datos estructurados y no estructurados, que se consideran para fines de análisis y generación de informes.

Esto puede incluir datos de varias fuentes, como transacciones de clientes, redes sociales, datos de sensores y archivos de registro. El volumen, la velocidad y la variedad de big data pueden hacer que sea un desafío process y analizar utilizando métodos tradicionales.

datos oscuros – Los datos oscuros, por otro lado, son cualquier forma de datos (ya sean estructurados o no estructurados) a los que no se puede acceder para informes o análisis. Las organizaciones pueden no ser conscientes de la existencia de datos oscuros o pueden no tener los recursos o la tecnología para analizarlos.

Use datos oscuros para la toma de decisiones

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden efectivamente leverDescubra el potencial oculto de los datos oscuros para obtener información valiosa y mejorar la toma de decisiones.

Identificar los datos oscuros

El primer paso es identificar y recopilar los datos relevantes. Esto se puede hacer realizando un inventario de los datos que actualmente se recopilan y almacenan, pero que no se utilizan.

Limpiar y organizar los datos.

Una vez que se han recopilado los datos oscuros, es necesario limpiarlos para su posterior análisis. Esto puede incluir eliminar duplicadosate datos, corrigiendo errores y formateándolos de manera que sea fácil trabajar con ellos.

Analiza los datos

Una vez que los datos se han limpiado y organizado, se pueden analizar para identificar patrones y conocimientos que ayuden a la toma de decisiones. Esto se puede hacer usando una variedad de técnicas, tales como minería de datos, máquina de aprendizajey análisis estadístico.

Comunicaate los resultados

Las ideas y hallazgos generadosated desde la oscuridad el análisis de datos debe ser comunicativoated a las partes interesadas relevantes para apoyar la toma de decisiones. Esto se puede hacer a través de Visualización de datos o generación de informes.

Es importante monitor the results and outcomes of the decisions made to evaluate su eficacia y hacer los ajustes necesarios.

Los datos oscuros pueden ser útiles en varios contextos, incluidos análisis de los sentimientos, mantenimiento predictivo, retención de clientes y adquisición.

Tener un plan claro e identificar el caso de uso empresarial específico para los datos oscuros puede ayudar a la utilización eficiente y eficaz de los datos.

Optimice el valor de los datos oscuros

Hay varias formas de optimizar el valor de los datos oscuros:

#1. Determinar los objetivos de negocio.

Identificar objetivos comerciales específicos es el primer paso para optimizar el valor de los datos oscuros. Sin objetivos claros, puede ser difícil determinar qué datos son relevantes y cómo analizarlos.

Por ejemplo, si el objetivo es mejorar la satisfacción del cliente, se deben priorizar los datos oscuros de los comentarios de los clientes.

#2. Seleccione el apropiadoate

La elección de herramientas y técnicas utilizadas para analizar datos oscuros dependerá de los objetivos comerciales específicos y el tipo de datos que se analizan.

Por ejemplo, Lenguaje natural ProcessIng. (NLP) puede ser útil para analizar datos no estructurados de los comentarios de los clientes, mientras que la minería de datos puede ser útil para identificar tendencias en grandes conjuntos de datos.

#3. Colaboraciónate con equipos multifuncionales

Colaborar con equipos multifuncionales, como TI, ciencia de datos y unidades de negocios, puede ayudar a garantizar que los datos oscuros se analicen en el contexto de los objetivos y estrategias generales de la organización.ategies

#4. Establecer un marco de gobernanza

Es necesario un marco de gobernanza para garantizar que los datos se utilicen de forma ética.ally y piernaally y proteger la privacidad de las personas. También ayuda a garantizar que los datos sean precisos.ate, completo y consistente.

Recursos para aprender sobre datos oscuros

Hay varios recursos disponibles para aprender sobre datos oscuros, como libros, artículos, cursos en línea y tutoriales. Es importante probar diferentes recursos y encontrar el que se adapte a su estilo de aprendizaje y experiencia.

Adiciónally, también es una buena idea mantenerse actualizadoated con la lateNovedades y tendencias en el campo siguiendo blogs, foros y expertos de la industria relevantes.

#1. Datos oscuros: por qué importa lo que no sabes

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El autor utiliza una variedad de ejemplos de diferentes industrias para ilustrarate los conceptos tratados en el libro. Estos ejemplos hacen que el libro sea más identificable y fácil de entender para lectores de diferentes orígenes.

#2. Datos oscuros: Control, Alt, Eliminar

Este libro es una guía atractiva e informativa que brinda una descripción general completa de los desafíos y oportunidades de los datos oscuros en la era digital actual.

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El autor ha proporcionado una guía paso a paso sobre cómo identificar, recopilar y analizar datos oscuros, y cómo usarlos para obtener una ventaja competitiva en los negocios.

#3. Datos oscuros y redes sociales oscuras

Este es un libro de lectura obligada para cualquier persona que quiera mantenerse a la vanguardia en el mundo basado en datos.

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Y también, el autor ha cubierto una variedad de temas, que incluyen el gobierno de datos, la privacidad y la seguridad, lo que hace que el libro sea un recurso valioso para cualquier persona en el campo de la ciencia de datos o la gestión empresarial.

Para Concluir

Aunque los datos oscuros pueden ser un recurso útil para las empresasrises, su volumen y complejidad dificultan su gestión y análisis.

Las organizaciones deben tener una estructura establecida.ategy para localizar, recopilar y evaluar datos oscuros para utilizarlos de forma eficaz. Esto incluye invertir en herramientas de análisis y gestión de datos y contratar personal técnico con las habilidades y experiencia necesarias.

También te puede interesar aprender sobre la clasificación de datos concepto para mejorar la seguridad.