Sin embargo esto genera un nuevo concepto: dark data, que no es más que datos que tenemos, datos que almacenamos pero que nunca utilizamos o están en una especie de limbo, ya que puede que sepamos o no que los tenemos.
También existe otro enfoque relacionado a la dark data y es que puede referirse a los datos que podemos capturar y que no lo hacemos, entonces se convierte en información que perdemos, lo que causa que estemos sub-utilizando nuestras herramientas de recolección de datos.
Vamos a adentrarnos un poco más en este concepto y vamos a ver los tipos de dark data que podemos identificar:
Vemos entonces que la dark data en sus diferentes tipos no se excluyen, podemos tener un poco de cada uno en nuestra organización y aún no lo sabemos, poder minimizar la cantidad de dark data no es un trabajo imposible, pero siendo los indicadores y la información infinita, hay mucho de donde podemos cortar.
El primer paso para mejorar es haciendo un análisis de lo que estamos obteniendo y de lo que necesitamos para llegar a una posición superior a nivel informativo, comercial u operacional, con ello en mente, seguro tendremos nuevas variables que podremos encontrar en nuestros repositorios de datos o que necesitaremos obtener.
También existe otro enfoque relacionado a la dark data y es que puede referirse a los datos que podemos capturar y que no lo hacemos, entonces se convierte en información que perdemos, lo que causa que estemos sub-utilizando nuestras herramientas de recolección de datos.
Tipos de Dark Data
Vamos a adentrarnos un poco más en este concepto y vamos a ver los tipos de dark data que podemos identificar:
Datos que hemos recolectado y están disponibles pero que no le hemos sacado el provecho
En este tipo de dark data estamos perdiendo una oportunidad muy interesante de aplicar la información que ya tenemos en el desarrollo de nuestros productos, esto puede afectar la profundidad de nuestros análisis. En este punto debemos hacer el esfuerzo de ubicar que información existe en nuestros repositorios y no estamos tomando en cuenta, ya que podríamos tener una gran fuente de leads que está delante de nuestras narices.
Datos que están siendo recolectados pero que no sabemos, o son de difícil acceso
En este tipo de dark data podríamos salir perjudicados con problemas legales, ya que si estamos capturando información confidencial del usuario sin saber o no podemos darle un parte informativo y en un tiempo oportuno podríamos ganarnos una demanda; sin embargo no todo es terrible, de este tipo de dark data, muchas veces es culpa de una aplicación mal diseñada, pero si logramos sobreponernos a estos obstáculos podemos obtener información valiosa de la interacción de nuestros clientes y nuestro servicio.
Datos que no están siendo recolectados
Este tipo de dark data es el aspecto más complejo del proceso de recolección de información, ya que son datos que existen pero que no hemos sabido como recolectar o que tal vez nuestras herramientas de recolección ignoran, aquí podríamos estar afectando a nuestro servicio al no poder obtener los leads necesarios para ajustarnos a la realidad que vivimos.
Vemos entonces que la dark data en sus diferentes tipos no se excluyen, podemos tener un poco de cada uno en nuestra organización y aún no lo sabemos, poder minimizar la cantidad de dark data no es un trabajo imposible, pero siendo los indicadores y la información infinita, hay mucho de donde podemos cortar.
El primer paso para mejorar es haciendo un análisis de lo que estamos obteniendo y de lo que necesitamos para llegar a una posición superior a nivel informativo, comercial u operacional, con ello en mente, seguro tendremos nuevas variables que podremos encontrar en nuestros repositorios de datos o que necesitaremos obtener.
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