Pese a que el sector empresarial cada vez se apoya más en el procesamiento y análisis de los datos para la toma de decisiones inteligentes, todavía existe una buena parte de esos datos que nunca llega a convertirse en información de valor.
La noción de Dark Data fue acuñada por Gartner para hacer referencia a aquellos datos que las compañías recopilan, procesan y almacenan durante su actividad, sin sacar de ellos ningún provecho. Se trata de una porción del Big Data que, según fuentes autorizadas, podría representar entre el 60% y 80% de los datos producidos en la suma total de operaciones, interacciones y transacciones de una organización. Dado que el almacenamiento del Dark Data supone gastos sin retorno y riesgos en seguridad, las empresas empiezan a tomar consciencia de su existencia, con la grata sorpresa de descubrir su extraordinario potencial.
Semejante a una mina de oro, un depósito de datos oscuros puede ofrecer material de enorme valor para llevar adelante desarrollos analíticos, estrategias de negocios y procesos de monetización. Sin embargo, puesto que la transformación de estos datos implica procesos relativamente complejos, la decisión clave consiste en adoptar tecnologías de avanzada como Machine Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural. De esta forma, los datos oscuros dejan de serlo: primero, adquieren una estructura coherente; luego, se almacenan de forma organizada; y por último, se someten a análisis para dar lugar a nuevos conocimientos.
Ahora bien, para explotar al máximo el potencial del Dark Data, las empresas deben partir de tres hechos que no siempre son debidamente sopesados:
La nueva realidad que se vislumbra con el auge de las innovaciones tecnológicas exige asumir principios que otorguen flexibilidad para adaptarse a dichos cambios.
En plena era de la información, es evidente que aquellas empresas capaces de aprovechar mejor sus bases de datos serán las que obtengan mayores ventajas en un mercado que, definitivamente, cada día será más competitivo.