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Descubriendo conocimientos ocultos en datos oscuros

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En el vasto océano de información que las empresas generan a diario, se encuentra un tesoro sin explotar: los datos oscuros. Puede que ni siquiera te des cuenta, pero los sistemas de tu organización están repletos de este recurso oculto, esperando ser explorado. Según Gartner, los datos oscuros, a menudo definidos como información recopilada pero no utilizada, representan un asombroso 55% de los datos empresariales.

Este blog explora cómo convertir este activo inactivo en conocimientos prácticos y ventajas competitivas.

¿Qué son los datos oscuros?

Imagínese un ático desordenado donde las reliquias olvidadas acumulan polvo. Los datos oscuros son tu ático digital. Abarca archivos de registro, interacciones no estructuradas con clientes, correos electrónicos archivados, grabaciones de centros de llamadas e incluso lecturas de sensores de IoT no utilizados. Si bien parece poco importante, estos datos encierran un inmenso potencial. Piense en ello como mineral en bruto: sin explotar ni refinar, pero muy valioso cuando se procesa de manera efectiva.

Las empresas suelen ignorar los datos oscuros debido a su complejidad o falta de usabilidad inmediata. Sin embargo, al hacerlo, pasan por alto oportunidades para descubrir tendencias de los clientes, ineficiencias operativas y conocimientos del mercado que pueden impulsar decisiones estratégicas.

¿Por qué desbloquear datos oscuros?

El gran volumen de datos oscuros puede parecer abrumador. Sin embargo, aprovecharlo puede generar resultados comerciales tangibles: costos reducidos, mejor experiencia del cliente e incluso innovación. Usted, como responsable de la toma de decisiones, comprende la importancia de mantenerse a la vanguardia en la economía actual basada en datos. Ignorar los datos oscuros corre el riesgo de pasar por alto tendencias clave mientras los competidores los aprovechan.

Considere la ventaja competitiva que se obtiene al saber por qué los clientes abandonan los carritos, cómo fallan las cadenas de suministro o dónde los sistemas tienen un rendimiento deficiente. Los datos oscuros contienen estas respuestas; se trata de desbloquearlas.

Técnicas para desbloquear datos oscuros

Exploremos los pasos prácticos que usted y su equipo pueden seguir para aprovechar los datos oscuros:

Clasificación y descubrimiento de datos

Comience por identificar y categorizar sus datos. Implemente herramientas automatizadas de descubrimiento de datos impulsadas por IA para escanear y clasificar grandes conjuntos de datos. Estas herramientas pueden analizar datos no estructurados como imágenes, videos o texto, ayudándote a descubrir patrones que no sabías que existían.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Los datos oscuros a menudo residen en formatos no estructurados, como correos electrónicos o registros de chat. Las herramientas de PNL pueden extraer información significativa de estas fuentes. Por ejemplo, el análisis de las quejas de los clientes puede revelar problemas recurrentes en el servicio o deficiencias del producto.

Análisis avanzado y modelos de IA

La IA prospera con grandes conjuntos de datos, incluidos los datos oscuros. Utilice algoritmos de aprendizaje automático para detectar anomalías, predecir tendencias y encontrar correlaciones ocultas en sus sistemas. Entrenar estos modelos con datos oscuros históricos puede optimizar la toma de decisiones futuras.

Lagos de datos para acceso centralizado

En lugar de dispersar los datos en silos, centralícelos en un lago de datos. Con un repositorio unificado, obtiene un acceso más fácil y capacidades de consulta avanzadas. Los principales proveedores de nube ofrecen soluciones escalables para gestionar y consultar estos enormes conjuntos de datos de manera eficiente.

Marcos de gobernanza de datos

La gestión eficaz de los datos oscuros requiere una gobernanza sólida. Establezca políticas para determinar qué datos conservar, durante cuánto tiempo y bajo qué protocolos de seguridad. Sin gobernanza, la exploración de datos oscuros puede generar riesgos de cumplimiento.

Casos de uso: historias de éxito

Para darle vida a esto, examinemos ejemplos del mundo real de cómo las organizaciones desbloquearon datos oscuros para generar valor comercial:

Atención sanitaria: reducir los errores de diagnóstico

Una importante red hospitalaria de EE. UU. analizó años de registros de pacientes e imágenes radiológicas no utilizados utilizando IA. Los conocimientos ayudaron a identificar patrones de diagnóstico, lo que redujo los errores médicos en un 20 %. Al utilizar datos oscuros, los proveedores de atención médica ahora ofrecen planes de tratamiento personalizados y diagnósticos predictivos.

Comercio minorista: mejorar la experiencia del cliente

Una importante cadena minorista aprovechó los registros archivados de atención al cliente y las menciones en las redes sociales. A través del análisis de sentimientos, identificaron puntos de frustración en su proceso de devoluciones. Abordar estos problemas condujo a un aumento del 15 % en las puntuaciones de satisfacción del cliente.

Fabricación: prevención de fallas en los equipos

Los sensores de IoT en las fábricas generan registros masivos, muchos de los cuales no se analizan. Una empresa manufacturera con sede en EE. UU. aprovechó estos datos y aplicó modelos de mantenimiento predictivo para reparar maquinaria de forma preventiva. ¿El resultado? Una reducción del 30 % en el tiempo de inactividad y millones de ahorros anualmente.

Servicios financieros: detección de fraude

Un banco descubrió patrones de fraude ocultos en registros de transacciones y transcripciones de centros de llamadas. Al implementar la detección de fraude basada en inteligencia artificial, redujeron los falsos positivos y evitaron pérdidas financieras significativas.

Superando desafíos

Desbloquear datos oscuros no está exento de desafíos. Primero, el volumen puede resultar intimidante. Piense en millones de gigabytes almacenados en silos, esperando ser analizados. En segundo lugar, las preocupaciones sobre la privacidad cobran gran importancia, especialmente en virtud de leyes como GDPR y CCPA. Se debe priorizar el cifrado de datos, la anonimización y los marcos de cumplimiento.

Además, no todos los datos oscuros tienen el mismo valor. Necesitará científicos y analistas de datos para diferenciar el oro de la grava, garantizando que los esfuerzos se centren en áreas de alto impacto. Finalmente, integrar datos oscuros en los sistemas existentes puede requerir inversiones en nueva infraestructura o software.

Lea también: Cómo contar historias con datos

Un llamado a la acción

Has visto el potencial. La pregunta es, ¿tomarás medidas? El camino para desbloquear los datos oscuros comienza con un cambio de mentalidad: de verlos como “inútiles” a tratarlos como una mina de oro.

Cada organización tiene datos oscuros. Los ganadores son aquellos que extraen información de ello antes que sus competidores. Ya sea que esté en el sector de la salud, el comercio minorista o las finanzas, las técnicas y herramientas existen. Lo que falta es el compromiso estratégico.

Es hora de encender las luces de tu ático. Descubra el valor oculto de sus datos oscuros y deje que guíen su negocio hacia un futuro más brillante e informado.

Para leer más: Desafíos de interoperabilidad en la gestión de datos de IoT

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Jijo es una voz nueva y entusiasta en el mundo de los blogs, apasionada por explorar y compartir ideas sobre una variedad de temas que van desde negocios hasta tecnología. Aporta una perspectiva única que combina el conocimiento académico con un enfoque de la vida curioso y de mente abierta.
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