Cómo convertir los datos oscuros en oro para tu negocio

EL ‘DARK DATA’ PERMITE EXPLOTAR DATOS EN PODER DE LA EMPRESA PERO QUE NO SON UTILIZADOS

El big data es uno de los conceptos de moda en el ámbito empresarial. Sin embargo, sabemos mucho menos de dark data, una tecnología que permite aprovechar los datos oscuros, información que ya tenemos en nuestras compañías pero que no utilizamos porque es difícil de recolectar o explotar. En este reportaje explicamos en qué consiste y mostramos algunos ejemplos.

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El dark data todavía es un desconocido para el gran público. ¿Qué son estos datos oscuros? “Aquellos que existen en las empresas, pero que no se están utilizando por razones de coste, complejidad o riesgo en la adquisición”, explica Nacho

Lafuente, consejero delegado de Datumize. Especificando un poco más, Jorge Fernández, mánager de Thinkalia –división de la empresa G2–, aclara que se trata de “datos volátiles o perecederos que no han sido explícitamente recolectados por la organización ni procesados adecuadamente por su difícil acceso en el tiempo, por el coste o por no tener el formato adecuado”. Por ejemplo, los cambios registrados en la negociación de un pedido desde la oferta inicial hasta que se concreta la compra, variaciones en el funcionamiento de máquinas, movimientos de mercancía en el almacén, productos no encontrados en búsquedas en e-commerce o servicios web…

“Cuando ese dato oscuro se ilumina, deja de ser dark data y pasa a ser parte del proceso de negocio, por lo que debemos tener un proceso continuo de búsqueda de información hasta debajo de las piedras”, declara Fernández.

Quizá la mejor forma de entender en qué consiste el dark data es su contraposición frente al big data.

‘DARK DATA’ FRENTE A ‘BIG DATA’

“El problema inherente al big data radica en las llamadas tres V: volumen, velocidad y variedad. Es decir, el gran volumen de datos que nos llega, la velocidad y frecuencia constante a la que lo hace, y la variedad en el formato y contenido de estos datos.

En cambio, el problema inherente al dark data es la inaccesibilidad de los datos y la dificultad para registrarlos y tratarlos”, comenta el mánager de Thinkalia. “El dark data es un estado donde la organización sabe que una transacción pasó, pero no sabe qué sucedió a su alrededor”, matiza.

A su vez, Lafuente explica que “la dificultad principal del big data es el análisis de un volumen grande de datos, la rapidez en el análisis y la selección de los datos, mientras que en el dark data la complejidad radica en la identificación y recolección de esos datos”. Para Fernández, “el big data aporta esencialmente información de clientes, proveedores, competencia actual y futura, y productos sustitutivos. Su análisis permite identificar cómo nuestra organización se relaciona con la cadena de valor externa. Sin embargo, en dark data los objetos de análisis son los procesos de negocio de la empresa. Se trata de hacer accesible y analizable la información que generamos en los procesos de la cadena de valor interna”.

Otra diferencia sustancial es la envergadura de los proyectos y los

La tecnología que hay detrás del ‘dark data’ puede desplegarse sobre las infraestructuras ya existentes en la empresa, sin interferir en su actividad

costes de implementación de una u otra tecnología. “El coste de abordar un proyecto de big data es elevado. Es como intentar construir una nave espacial. Te enfrentas a problemas desconocidos con tecnología insuficiente. Y la identificación y generación de dicha información puede tener un coste considerable. En cambio, el coste de un proyecto dark data es relativamente bajo, pues la dificultad radica en encontrar los datos. Equivale a cavar un gran hoyo con un pico y una pala. Va a costar, pero sabemos que el dato está allí. Sólo hay que encontrarlo”, afirma el responsable de Thinkalia.

DOS MANERAS DE APROXIMARSE

Hay dos formas de acercarse a los datos oscuros. Por un lado, la empresa puede explotar aquellos que ya están registrados en sus sistemas. “Puede que el 60%-70% de los datos que se pueden utilizar en dark data ya estén recolectados de una u otra manera y se estén desperdiciando. Se trata de cambiar los procedimientos en los sistemas de información para activar esos datos, capturarlos y darlos a conocer dentro de la compañía”, indica Fernández. En este caso, puede que la compañía únicamente necesite un servicio de consultoría para identificar los datos susceptibles de ser rescatados y utilizados para mejorar su eficiencia. Yendo un paso más allá, quizá sea preciso instalar algún software adicional, esencialmente para traducir los datos a un formato adecuado para su visualización.

La otra manera de acceder al dark data es mediante la instalación de un hardware específico que recopile esos datos de difícil recolección, como un dispositivo para monitorizar contadores de electricidad, lectores de códigos de barras, etc. Y después habrá que tratar y analizar esos datos.

Como es lógico, los servicios contratados –consultoría, software, hardware…– determinarán el coste de un proyecto de dark data.