¿Los datos oscuros tienen algún valor en el mundo de los grandes datos?

¡Big Data es el nuevo petróleo en los tiempos modernos! ¡Y aquellas empresas que pueden analizar estos datos para obtener información procesable son los nuevos súper ricos! Cada vez más empresas comprenden este hecho e invierten en Big Data Analytics . Tanto es así que este número ha alcanzado el 53 % en 2017 , lo que supone un gran crecimiento desde el 17 % en 2015.

Pero Big Data es de múltiples tipos. Están los Critical Business Data , que son los datos que las empresas analizan con mayor frecuencia para completar sus objetivos, aumentar sus ingresos, etc. Estos son los datos que comúnmente nos vienen a la mente cuando pensamos en Big Data. Otro tipo de datos son los datos ROT (datos obsoletos y triviales redundantes). Como su nombre indica, estos datos no son importantes para una empresa y pueden descartarse.

Luego, tenemos Dark Data . Este es un primo menos famoso de Big Data del que nadie ha oído hablar y que nadie entiende. Entonces, hoy hablaremos sobre Dark Data y trataremos de comprender su valor en el mundo de Big Data. Primero, abordemos la pregunta fundamental, es decir, ¿qué son los datos oscuros?

¿Qué son los datos oscuros?

La mayoría de las empresas recopilan, procesan y almacenan grandes cantidades de datos que pueden ayudarlas a mejorar sus productos y servicios en el futuro. ¿Tienes un nuevo teléfono Samsung? Es probable que Samsung recopile sus datos de uso. ¿Tienes una cuenta de Facebook? Facebook recopila sus datos de navegación, sus listas de amigos, etc. Y esto es cierto para casi todas las empresas. Después de recopilar estos datos, ¡Data Analytics entra en escena!

Pero hay una gran parte de los datos recopilados que no se pueden analizar mediante el análisis de datos convencional. Estos datos se conocen como datos oscuros , que tienen una gran cantidad de potencial sin explotar. Si bien Dark Data podría proporcionar una gran cantidad de información para una empresa que podría generar mayores ganancias y un mayor crecimiento comercial, en su mayoría solo se almacena en los archivos de la empresa y no se analiza tanto. Esto se debe a que es muy difícil capturar, identificar y analizar con precisión los datos oscuros.

Aquí se dan algunos ejemplos comunes de Dark Data:

• hojas de calculo
• Archivos adjuntos de correo electrónico y archivos .zip que se ignoran después de un vistazo
• Bases de datos inactivas y antiguas
• Detalles del empleado anterior
• Archivos de registro
• Informes analíticos y datos de encuestas
• Versiones antiguas de documentos todavía disponibles
• Adiciones de datos personales como notas de proyecto

Todos estos ejemplos de Dark Data son elementos que sobran y ya no se consideran importantes. Por lo tanto, estos datos oscuros se ignoran cuando, de hecho, podrían extraerse para obtener información muy valiosa.

¿Cuáles son las diferentes dimensiones de los datos oscuros?

Dark Data se divide básicamente en 3 dimensiones que constituyen los diferentes tipos de Dark Data. Así que ahora veamos cuáles son estos:

1. Datos tradicionales no estructurados

Casi el 80 % de todos los datos disponibles en el mundo son datos tradicionales no estructurados. Y eso es parte de Dark Data. ¡Obviamente hay muchos datos oscuros en el mundo! Los datos no estructurados tradicionales son básicamente datos en forma de texto que no están organizados de una manera predefinida. Esto puede incluir todo tipo de datos en una organización como correos electrónicos, documentos de oficina, mensajes de empleados , etc. que no tienen una estructura uniforme. Por lo tanto, analizar estos datos para obtener información procesable es un trabajo muy difícil para las organizaciones.

2. Datos no estructurados no tradicionales

Mientras que los datos no estructurados tradicionales se encuentran principalmente en forma de texto, ¡los datos no estructurados no tradicionales son aún más complicados! Estos datos se componen principalmente de aplicaciones en tiempo real, como archivos de audio y video . Esta forma de datos oscuros es aún más difícil de analizar, ya que el significado de los datos en tiempo real puede cambiar con el tiempo. Y si estos datos no se analizan en el momento oportuno, pueden incluso perder su valor y volverse obsoletos.

3. Datos de la Web Profunda

Los datos en la web profunda no son fácilmente accesibles para nadie. ¡Realmente no puedes usar Google para verlo! Y estos datos de la web profunda son una parte de los datos oscuros a los que es muy difícil acceder y mucho menos analizar. Y se estima que el tamaño de la web profunda es aproximadamente 500 veces más grande que la web superficial que normalmente exploras. Por lo tanto, hay una gran cantidad de potencial sin explotar en los datos de la Deep Web.

¿Cómo manejar Dark Data para obtener el máximo beneficio?

Si la mayoría de los datos disponibles son datos oscuros que pueden brindar grandes beneficios a una organización, la pregunta es cómo manejar estos datos oscuros para obtener esos beneficios. ¡ Aquí es donde entra Dark Analytics ! Dark Analytics implica capturar datos oscuros, desbloquear su potencial y luego obtener inteligencia comercial procesable .

La parte más difícil de esto es capturar los datos oscuros. Esto se debe a que estos datos no están estructurados ni son uniformes, por lo que se requieren sistemas modificados para capturarlos. Estos sistemas deben saber qué buscar y dónde buscarlo. Una vez que se identifican y capturan los datos oscuros, es igualmente importante utilizar una plataforma de Big Data para desbloquearlos y comprender sus secretos. Luego, se puede crear una solución de inteligencia empresarial utilizando estos datos oscuros que aumentarán la productividad y los ingresos de una empresa.

Sin embargo, muchas empresas evitan manejar Dark Data debido a su complejidad. Pero esta actitud debe cambiar si las empresas realmente quieren aumentar sus ganancias y abrir una nueva dimensión en los negocios aprovechando el poder de Dark Data. ¡ Usando datos estructurados y no estructurados juntos, las empresas realmente pueden obtener resultados inimaginables que harán que el costo de Data Analytics valga la pena!