El dark data es un tema cada vez más relevante en el ámbito empresarial. Se trata de los grandes volúmenes dedatos no estructurados o no procesados que se generan en la empresa, pero que no se utilizan debido a su complejidad o impenetrabilidad.
¿Qué es el dark data en los negocios?
Los datos que no se explotan o no se utilizan siguen llevando a cabo su curso en las empresas, en forma de grandes cantidades de información que radican en archivos, en discos duros, en servidores y en servidores de archivos. Estos datos pueden ser críticos para la toma de decisiones empresariales, pero no se pueden analizar debido a su complejidad o impenetrabilidad. Estos datos se conocen como “dark data” y se consideran un valioso tesoro detrás de la pantalla de la empresa.
El impacto económico del dark data en las empresas
El impacto económico del dark data en las empresas
Según una encuesta realizada por Gartner, hasta el 80% de los datos empresariales se consideran “dark data”, es decir, no están estructurados ni procesados, y no proporcionan valor alguno a la empresa. Esto equivale a decir que, en promedio, una empresa de 10.000 empleados tiene 20 TB de datos que no se utilizan. Esto no solo consume recursos, sino que también implica un costo económico significativo.
Algunas empresas estiman que gastan más de un 10% de su presupuesto anual en almacenamiento y mantenimiento de estos datos, sin obtener un retorno en términos de crecimiento o eficiencia. Además, la falta de visibilidad sobre los datos puede llevar a errores de toma de decisiones y afectar negativamente la toma de decisiones empresariales.
La importancia de convertir el dark data en información útil
El problema es que la mayoría de los datos No hay una forma efectiva de procesar y analizar estos archivos, lo que los convierte en un “dark data”, sin valor some profitable information due a su complejidad o impenetrabilidad. Sin embargo, estos datos contienen valiosas pistas sobre la empresa y su comportamiento.
La misión de Datumize: convertir el dark data en negocios
El dark data se refiere a los grandes volúmenes de datos no estructurados o no procesados que se generan en la empresa, pero que no se utilizan debido a su complejidad o impenetrabilidad. Sin embargo, estos datos contienen valiosas pistas sobre la empresa y su comportamiento. Al fin de cuentas, estos datos representan un tesoro oculto que puede ser explotado para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento empresarial.
Por supuesto, la mayoría de las empresas asumen que sus datos están lo suficientemente estructurados y procesados para ser útiles. Sin embargo, la realidad es que gran parte de la información que se genera en la empresa se encuentra en un nivel de resolución demasiado bajo o no se ha analizado adecuadamente. ¿Cómo podemos aprovechar este tesoro oculto? ¿Cómo podemos transformar el dark data en información útil para las empresas y beneficio para los negocios?
El trabajo de Nacho Lafuente en Datumize
El trabajo de Nacho Lafuente en Datumize
Como fundador de Datumize, me he enfocado en solucionar el problema del dark data, es decir, los grandes volúmenes de datos no estructurados o no procesados que se generan en la empresa pero que no se utilizan debido a su complejidad o impenetrabilidad. Esto es un grave problema, ya que estos datos contienen valiosas pistas sobre la empresa y su comportamiento. Sin embargo, solo se convierten en información útil cuando se procesan y analizan adecuadamente.
Para abordar este desafío, hemos desarrollado una plataforma que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar y analizar grandes cantidades de datos, liberando la información valiosa que se encuentra dentro. Nuestros clientes pueden entonces utilizar esta información para tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento comercial.
¿Cómo se procesa el dark data para converting?
El proceso de conversión de dark data comienza con la identificación de los datos no estructurados o no procesados, que se encuentran dispersos en sistemas, bases de datos y archivos. Esto implica reconocer la prioridad de los datos, clasificarlos y categorizarlos según su tipo y relevancia.
Una vez identificados, estos datos se someten a un proceso de cleansing y normalización, que implica limpiarlos de errores y consistencias, y transformarlos en un formato uniforme y legible. Esto permite reducir la cantidad de datos y simplificar su tratamiento.
Creación de procesos y análisis para extraer valor
Nuestro equipo en Datumize se enfoca en crear procesos y análisis que permitan extraer valor de estos vastos repositorios de datos no estructurados. Para lograrlo, desarrollamos soluciones de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático que nos permiten analizar y clasificar los datos en categorías significativas. Estos procesos nos permiten identificar patrones, tendencias y relaciones que de otra manera quedarían ocultas en el gran volumen de datos.
Beneficios de convertir el dark data en información útil
Beneficios de convertir el dark data en información útil
Los datos no estructurados y no procesados pueden contener importantes pistas sobre la empresa y su comportamiento, pero solo se convierten en información útil cuando se procesan y analizar adecuadamente. Al convertir el dark data en información útil, las empresas pueden obtener beneficios significativos, como reducir tiempos de procesamiento y costos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia operativa. Además, el análisis de los datos no estructurados puede revelar patrones y tendencias que no se habían identificado antes, lo que puede implicar mejoras significativas en la toma de decisiones y la capacidad para anticipar y responder a cambios en el mercado.
Casos de éxito de conversiones de dark data en negocios
Uno de los casos de éxito más relevantes de Datumize fue con un importante operador de telecomunicaciones. El operador poseía grandes cantidades de llamadas telefónicas y mensajes de texto, que permanecían en formato disperso y no estructurado. Sin embargo, luego de trabajar con Datumize, el equipo de análisis fue capaz de procesar y analizar estos datos, lo que les permitió identificar tendencias y patrones en el comportamiento de los clientes, lo que les permitió tomar decisiones más informadas y mejorar significativamente el servicio a sus usuarios.
Otro caso interesante fue con una gran empresa de retail. Ella había recopilado grandes cantidades de datos de transacciones, pero no sabía cómo analizarlos para extraer valor. Luego de trabajar con Datumize, la empresa fue capaz de identificar patrones en el comportamiento de compra de sus clientes y producir recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.
Concluyendo
Para Nacho Lafuente, fundador de Datumize, el éxito en el uso del dark data también implica superar los desafíos tecnológicos y culturales que surgen en la empresa. Es imperativo que los líderes empresariales comprendan la importancia de la creación de value a partir de sus datos y tengan una visión clara sobre cómo utilizarlas para impulsar el crecimiento y la innovación de su negocio. La clave para lograr esto es desarrollar una cultura de datos en la empresa, donde todos los empleados entendan el valor que les aportan y se sientan participes en el proceso de toma de decisiones.
En últimas, el éxito de Datumize depende de su capacidad para ayudar a las empresas arometer el valor de sus datos y convertirlos en una fuente de competitividad y rentabilidad. En este sentido, la misión de Datumize es doble: por un lado, ayudar a las empresas a transformar su dark data en información útil y, por otro lado, compartir conocimientos y herramientas para que los líderes empresariales puedan aprovechar el valor que ocultan sus archivos.
