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.

What is Dark Data?

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

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: Las plataformas de redes sociales generan grandes cantidades de datos, como publicaciones, comentarios e interacciones de los usuarios. Si bien algunas organizaciones pueden usar estos datos para marketing y participación del cliente, gran parte de ellos no se analizan.
3. Archivos adjuntos de correo electrónico y bandejas de entrada: Muchas organizaciones tienen grandes cantidades de datos almacenados en archivos adjuntos de correo electrónico y bandejas de entrada. Aunque algunos de estos datos pueden analizarse o usarse, gran parte de ellos no se leen ni se usan. Estos datos pueden incluir información valiosa, como comentarios de los clientes, Líder en ventasy comunicaciones internas.

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 una mejor tecnología y capacidades analíticas para procesarlos.

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 para recopilarlos, almacenarlos y analizarlos de una manera que equilibre 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 información e inteligencia comercial que de otro modo no estarían disponibles.

Mediante el análisis de datos oscuros, las empresas pueden obtener una mejor comprensión de sus clientes, operaciones y tendencias del mercado, lo que puede ayudarlas a tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento general.

Una de las principales formas en que los datos oscuros pueden ayudar a las organizaciones a recuperar las oportunidades perdidas es mediante la identificación de patrones y tendencias que antes no se habían visto.

Por ejemplo, el análisis de datos oscuros puede revelar las preferencias de los clientes, los hábitos de compra y los puntos débiles, que pueden usarse para mejorar los servicios para así como la satisfacción de nuestros clientes..

También puede ayudar a las organizaciones a identificar y abordar las ineficiencias operativas, como los cuellos de botella en los procesos de producción o de la cadena de suministro, que pueden generar ahorros de costos y una mayor productividad.

How to Find the Dark Data?

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 localizar datos oscuros. Algunos de ellos incluyen lo siguiente:

Perfil de datos

La elaboración de perfiles de datos implica analizar la estructura y el contenido de los 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 localizar 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 localizar conjuntos de datos que pueden ser relevantes para sus necesidades.

Clasificación de datos

Clasificar los datos en función de su relevancia, valor y período de retención puede ayudar a las organizaciones a identificar los datos que no se utilizan y que se pueden eliminar o archivar.

Revisión de cuentas

Esto implica revisar los registros de acceso a los datos, los registros del sistema y las copias de seguridad para identificar los datos a los que no se ha accedido o utilizado en mucho tiempo.

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

How Dark Data is Created?

Los datos oscuros se crean 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 usan datos de forma independiente entre sí. Esto puede crear una situación en la que los datos no sean fácilmente accesibles o compartidos 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.

How Dark Data related to 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 todos los tipos de datos dentro de una empresa, incluidos los datos estructurados y no estructurados, que se consideran para fines analíticos y 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 dificultar su procesamiento y análisis con 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 Dark Data for Decision-Making

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden aprovechar de manera efectiva 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 datos duplicados, corregir errores y formatearlos de una manera que facilite el trabajo.

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.

Comunicar los resultados

Los conocimientos y hallazgos generados a partir del análisis de datos oscuros deben comunicarse a las partes interesadas relevantes para respaldar la toma de decisiones. Esto se puede hacer a través Visualización de datos o generación de informes.

Es importante monitorear los resultados y resultados de las decisiones tomadas para evaluar su efectividad 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.

Optimize the Value of Dark Data

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 las herramientas apropiadas

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, Procesamiento natural del lenguaje (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. Colabora con equipos multifuncionales

La colaboración con equipos multifuncionales, como TI, ciencia de datos y unidades comerciales, puede ayudar a garantizar que los datos ocultos se analicen en el contexto de las metas y estrategias generales de la organización.

#4. Establecer un marco de gobernanza

Es necesario un marco de gobernanza para garantizar que los datos se utilicen de manera ética y legal y para proteger la privacidad de las personas. También ayuda a garantizar que los datos sean precisos, completos y consistentes.

Resources to Learn About Dark Data

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.

Además, también es una buena idea mantenerse actualizado con los últimos desarrollos 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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#2. Datos oscuros: Control, Alt, Eliminar

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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

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Conclusión

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

Las organizaciones deben tener una estrategia establecida para localizar, recopilar y evaluar datos oscuros para usarlos de manera efectiva. Esto incluye invertir en herramientas de gestión y análisis de datos y contratar personal técnico con las habilidades y la experiencia necesarias.

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