Las organizaciones actualmente generan enormes volúmenes de datos de forma constante. Sin embargo, se estima que entre el 80% y 90% de estos datos permanecen sin utilizar: esto es lo que se conoce como “dark data”.
Transformar este universo invisible en activos de datos valiosos para las organizaciones representa una de las oportunidades más prometedoras para las empresas que buscan ventajas competitivas y eficiencia operativa a través de estrategias de Business Intelligence.
¿Qué es el Dark Data?
El “dark data” trata de todos los datos que una organización recolecta, procesa y almacena en el curso de su operación normal, pero que no se utilizan activamente para tomar decisiones. Esto incluye:
- Registros de sensores
- Archivos de logs o de registro
- Correos electrónicos
- Formularios
- Grabaciones y notas de reuniones
- Historiales de navegación de usuarios
- Entre muchos otros datos.
Estas fuentes de data estructuradas y no estructuradas, dispersas y a menudo no catalogadas representan un tesoro que, cuando se analiza de forma correcta, puede revelar patrones, riesgos y oportunidades de mejora del negocio.
Su integración en procesos de Business Intelligence permite enriquecer los paneles analíticos tradicionales con descubrimientos inesperados y de gran valor.
Herramientas Tecnológicas Clave para Analizar Dark Data
Para extraer valor de la Dark data, las organizaciones pueden optar por apoyarse en diversas tecnologías emergentes, entre las que se incluyen las siguientes:
Herramientas Gratuitas / Open Source (Código abierto):
- Apache Hadoop / Spark: Utilizada para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Elasticsearch + Kibana: Usada para indexar y visualizar datos de registro y texto.
- Knime: Plataforma empleada en análisis de datos sin código y open source.
- Apache NiFi: Para integración y flujo de datos automatizado.
Soluciones Comerciales:
- Power BI: Combina el procesamiento y la visualización de datos con diversas fuentes de datos.
- Tableau: Aplicada para el análisis visual interactivo y con integración a datos no estructurados.
- IBM Watson Discovery: Usada para extracción de conocimiento de documentos no estructurados.
Estas herramientas, integradas dentro de marcos de Business Intelligence, permiten transformar la Dark Data en narrativas accionables que promueven justamente la tan nombrada toma de decisiones.
Casos de uso en algunos Sectores Económicos
Sector Salud:
Los hospitales almacenan miles de datos, historias y notas clínicas, resultados de laboratorios, registros de pacientes, etc. Un caso destacado es el uso de Natural Language Processing (NLP) para analizar notas de los médicos y detectar patrones tempranos de enfermedades crónicas en ciertos pacientes.
Por ejemplo, un hospital o clínica puede hacer uso de IBM Watson para identificar riesgos cardiovasculares ocultos en historias clínicas de pacientes que aún no han sido diagnosticados con tal patología.
Retail:
En el ámbito del comercio minorista, las empresas suelen no utilizar y explotar datos de los registros de servicio al cliente, transcripciones de llamadas, comentarios en redes sociales, tráfico y ubicaciones más visitadas en los almacenes.
Estos comercios pueden optar por implementar una estrategia de Business Intelligence basada en el análisis de logs de comportamiento de usuarios, de cara a detectar patrones que permitan reubicar los productos, ofrecer promociones especiales, surtir productos que no se tienen actualmente, etc.
Con esto se busca mejorar sus recomendaciones en los almacenes y a nivel virtual, como también reducir carritos abandonados.
Manufactura:
Empresas de carácter industrial recolectan grandes cantidades de datos de los sensores de maquinaria. Es factible desarrollar sistemas predictivos que analicen estos registros de los sensores para prever fallas y reducir tiempos muertos. A esto se le conoce como mantenimiento predictivo (predictive maintenance) y es un ejemplo sencillo de cómo la Dark Data puede convertirse en eficiencia operativa.
Servicios Financieros:
Los bancos y aseguradoras almacenan cantidades enormes de registros de llamadas, correos y chats con clientes y/o posibles clientes (Leads). Algunas entidades del sector han implementado soluciones de minería de texto (text mining) con el objetivo de analizar los sentimientos de sus clientes, detectar fraude e identificar oportunidades de mejora en productos.
Consideraciones a tener en cuenta según el Tamaño de la Empresa
Pequeñas Empresas:
Desde Russell Bedford recomendamos a las pymes comenzar con herramientas open source como Elastic Stack o KNIME, aprovechando bases de datos existentes como formularios webs o emails. Igualmente, establecer una estrategia de Business Intelligence escalable desde hojas de cálculo hacia dashboards en Power BI, lo que permite incorporar la Dark data paulatinamente y de fácil uso para cualquier tipo de usuario.
Medianas Empresas:
Disponiendo de mayores volúmenes de datos, pueden optar por soluciones mixtas: Cloud como Azure, AWS, Google Cloud, que combinadas con software para visualización como Tableau, Alteryx o Power BI, pueden lograr resultados que impacten rápidamente la organización.
La clave está en integrar los datos estructurados y no estructurados dentro de un Datalake (lago de datos) central que consolide la información y se logren establecer objetivos claros para que los analistas de datos puedan procesar la dark data y armar visualizaciones con el apoyo de storytelling para lograr resultados efectivos.
Grandes Corporaciones:
Ya que disponen de infraestructura para proyectos de analítica avanzada, la implementación de almacenes de datos (Datawarehouses) y lagos de datos (datalakes) con motores de procesamiento como Apache Spark o Google BigQuery, les permite capturar y procesar dark data a gran escala.
De esa forma, alimentan procesos corporativos con mejora continua, visualización y controles con data, entrenar y mantener algoritmos de IA, machine learning y Deep learning dentro de los ecosistemas de Business Intelligence.
Normalmente, las grandes compañías cuentan con un personal y equipos de análisis y analítica de datos que bien administrados soportan la mejora permanente y el mantenimiento de los procesos corporativos basados en datos.
Gestión del Cambio y Cultura Organizacional
Uno de los mayores retos en el uso efectivo de la dark data es la adopción por parte de los equipos. Las organizaciones deben gestionar el cambio con estrategias claras, bien planeadas y con objetivos muy bien descritos:
- Sensibilización a nivel ejecutivo: Lo más importante es comunicar el valor estratégico del dark data y Business Intelligence como ventaja competitiva y permanencia en el mercado.
- Capacitación transversal: Apoyar activamente el desarrollo de habilidades de alfabetización de datos en todas las áreas de la organización, vital para que los procesos de data no se vean truncados por falta de entendimiento o alineación con los objetivos corporativos.
- Equipos multidisciplinarios: Es muy útil en este ámbito trabajar de manera combinada con expertos técnicos (analistas e ingenieros de datos), con analistas y usuarios expertos en el negocio para lograr proyectos exitosos y de gran valor para la empresa.
- Gobernanza de datos: Clave como proceso transversal, establecer roles, políticas de calidad, seguridad de los datos y sobre todo el compromiso de la dirección.
- Proyectos piloto: Para empresas que están iniciando recomendamos arrancar con iniciativas puntuales y de corto tiempo para obtener resultados tempranos y hacerlos visibles como parte de la estrategia organizacional.
Incorporar una estrategia integral de Business Intelligence requiere liderazgo, visión y colaboración entre tecnología y negocio para obtener beneficios en el corto plazo y capitalizar la transformación digital de la organización.
La dark data representa un recurso valioso y desaprovechado, cuenta con un potencial transformador para cualquier empresa. La mezcla de distintas tecnologías, estrategia clara y articulada de Business Intelligence y una gestión del cambio planeada y proactiva puede convertir lo invisible en ventaja competitiva en este entorno empresarial tan competido.
Desde las pequeñas empresas hasta las grandes corporaciones, y en sectores tan diversos como servicios, salud, retail o manufactura, aprovechar la dark data es paso obligado hacia la creación de inteligencia empresarial robusta y enfocada.
En Russell Bedford, acompañamos a las organizaciones en este camino, brindando apoyo para revelar el valor oculto de sus datos y convertirlo en decisiones inteligentes que generen resultados sostenibles.
