El valor de la gestión de datos

Dark data: ejemplos y consejos de gestión

Posted on Wed, Jun 26, 2019

Dark data no tiene nada que ver con la dark web, ni con las transacciones ilegales. Datos oscuros es el término con el que se denomina a los activos de información que las organizaciones recogen, procesan y almacenan durante las actividades de negocio normales, pero que, generalmente, no se utilizan para otros fines.

Gran parte de la información que la organización almacena son datos oscuros. Esto se debe a que, por más útiles que puedan ser los datos, la mayoría de la información que tendemos a guardar es simplemente una garantía, ya que sentimos la necesidad de conservarla por si fuera necesaria en el futuro, a pesar de ser conscientes de que se trata de datos completamente obsoletos para cualquier otro uso.

dark data ejemplos

Andrey Suslov

¿Cuáles son los ejemplos de dark data?

Los ejemplos específicos de lo que es dark data pueden variar de una organización a otra, aunque, si están desactualizados o desestructurados, cualquiera de los siguientes podría englobarse en esta categoría:

  • Información al cliente.
  • Archivos de registro.
  • Información de cuenta.
  • Datos de antiguos empleados.
  • Estados financieros.
  • Datos sin procesar de la encuesta.
  • Correspondencias en forma de correo electrónico.
  • Notas o presentaciones.
  • Versiones antiguas de documentos relevantes.

Así, los datos que componen del dark data tienen que ver con:

  1. Transacciones perdidas. Son cualquier tipo de operación que se realiza contra un sistema informático y que no necesariamente tienen que ser transaccionales. Pueden estar relacionadas con un servicio web, un sistema de reservas o un sistema transaccional puro; puede tratarse de las peticiones, respuestas y búsquedas que no se almacenan, como es el caso de las ventas perdidas; o de los datos resultantes de mapear el comportamiento de clientes y proveedores.
  2. Internet de las Cosas. Es otro escenario donde se genera dark data, como se denominaría a los datos generados al liberar información cautiva en máquinas y sistemas de control, conectar entornos industriales con el ecosistema de IT, gestionar información relacionada con los dispositivos, aprovechar métricas para entender la eficacia operativa o digitalizar dispositivos analógicos.
  3. Es algo común para la mayoría de los negocios, tan frecuente como las redes inalámbricas dentro de un establecimiento o las WiFi de cortesía que se encuentran en diversos lugares. A partir de la información recogida por estos dispositivos es posible monitorizar la posición y movimientos de personas y maquinaria en las instalaciones físicas, evaluar el rendimiento operativo en base a posición y movimiento, mejorar las operaciones críticas u optimizar la organización espacial de las instalaciones.

 

¿Cómo se pueden gestionar los datos oscuros?

Pese a que dark data es un concepto relativamente nuevo, ya hay organizaciones que obtienen un valor de esos datos oscuros y minimizan el riesgo de almacenarlos. El primer paso que dan suele ser para administrar y organizar sus datos heredados con el objetivo de mantener los riesgos y costes asociados con los datos oscuros en un límite razonable.

Desde la auditoría periódica de todas las bases de datos, hasta la definición de políticas y procedimientos para deshacerse de los datos antiguos e innecesarios se pueden emprender acciones que ayuden a lograr buenos resultados.

En lo relativo al riesgo, además de configurar un proceso de gestión y auditoría de datos, conviene realizar una copia de seguridad de los servidores con técnicas modernas y cifrar la información lo más detalladamente posible. De esta manera, se deberían poder sofocar la mayoría de los riesgos y costes que normalmente se asocian con el dark data.

 

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