Casos de uso del Dark Data

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A pesar de lo que mucha gente piensa, el Dark Data puede convertirse en una fuente de conocimiento para las grandes corporaciones. Un tratamiento adecuado de los datos permitirá extraer su verdadero valor y aprovechar la información con fines comerciales. Te contamos algunos casos de uso.

¿Qué es Dark Data?

Como te contamos en nuestro post sobre el Dark Data, este es un subconjunto del Big Data que conforma un aglomerado de datos desestructurados, los cuales almacenan las grandes corporaciones en sus bases de datos (BBDD) y que no han sido analizados ni tratados.

Este concepto fue acuñado por Gartner, una consultora que define los datos oscuros como: “los activos de información que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante las actividades comerciales regulares, pero generalmente no se utilizan para otros fines”.

Aun así, el de Dark Data o datos oscuros han evolucionado mucho con el tiempo. Hoy en día, los expertos en análisis de datos pueden acceder y explotar su verdadero potencial para contribuir con los objetivos operacionales.

Ejemplos de Dark Data

El Dark Data puede variar de unas corporaciones a otras. Aun así, los datos oscuros más comunes se suelen englobar en las siguientes categorías:

• Información relativa a los clientes.
• Archivos de registro.
• Información de cuenta.
• Datos de la plantilla que ha trabajado con anterioridad en la empresa.
• Estados financieros.
• Datos sin procesar asociados a encuestas.
• Archivos en forma de correo electrónico.
• Notas o presentaciones.
• Versiones antiguas de documentos.

¿Qué se puede hacer con todo esto?

El Dark Data es un concepto reciente. Por este motivo, muchas empresas aún no saben aprovechar su verdadero potencial y pasan por alto la cantidad de datos albergados en sus BBDD con potencial de optimización de recursos. Algunos ejemplos son:

• Los archivos de registro del servidor pueden proporcionar información sobre el comportamiento interno que tienen tus usuarios en el sitio web.
• Las llamadas comerciales generadas revelan opiniones de los usuarios que no se reflejan en las encuestas de calidad del servicio de atención al cliente (AACC).
• Los datos de ubicación móvil también pueden ser muy interesantes, ya que pueden revelar patrones de consumo de tus clientes.

Para analizar este tipo de datos y poder aprovechar su valor, es importante recurrir a las herramientas de Business Intelligence(BI) que permita extraer todo su potencial, sobre esto tienes más información en este artículo sobre la relación entre Big Data y Dark Data.

Estas herramientas permiten a las empresas acceder, analizar y compartir información con el objetivo de dirigir las decisiones en la mejor dirección para con el negocio.

Casos de uso del Dark Data

Como hemos hablado en anteriores entradas, los científicos de datos o data scientist son aquellos profesionales cuya labor primordial es conseguir extraer valor de los datos, ejerciendo un adecuado tratamiento y análisis. Estos son algunos ejemplos de uso de Dark Data:

• Recursos humanos (RRHH): los datos de comunicación e interacción entre empleados (correo, chat de empresa, etc.) pueden servir para identificar referentes de conocimiento o relaciones dentro de la empresa.
• Área de la medicina: las alertas inteligentes se basan en el texto de historiales clínicos que muchas veces no están digitalizados.
• Inteligencia de cliente. Las interacciones con los usuarios y la relación en redes sociales (RRSS) sirve para analizar el comportamiento de los clientes y el impacto de los mismos con la marca o producto en cuestión.