Por qué los datos oscuros pueden generar costos ocultos
Actualmente, las organizaciones están recopilando mucha más información que hace unos años atrás y diariamente crece de forma acelerada. Esta práctica les permite tomar mejores decisiones a nivel de negocio, sin embargo, esto ha traído como consecuencia que se generan mayormente datos no estructurados o “dark data”, (entre el 80 % y el 90 %, según estimaciones de 2021). La tecnología Big-Data ofrece grandes posibilidades, pero la información debe estar estandarizada o en un formato que permita ser analizada y procesada correctamente. (Zambrana, F., & México, N. 2022)
¿Qué son los datos no estructurados y por qué importan para la inteligencia empresarial?
En la era digital, muchas de las acciones que se realizan generan datos: abrir un sitio web, usar las redes sociales e incluso caminar por la calle con un teléfono inteligente genera datos de GPS. Algunos de estos datos tienen un formato específico que se puede procesar fácilmente, lo que significa que están estructurados. Una base de datos de clientes, donde el nombre, la dirección, el correo electrónico y otros detalles se almacenan en lugares predefinidos, es un ejemplo básico de data estructurada.
Por otro lado, los no estructurados son datos sin procesar que no tienen una estructura definida, normalmente carecen de representación orientada a caracteres y no se pueden consultar mediante métodos basados en SQL. Las publicaciones en redes sociales, mensajes de correo electrónico, documentos, imágenes, videos, archivos de audio y otros tipos de archivos de documentos, son ejemplos claros de data no estructurada.
REFERENCIAS:
Zambrana, F., & México, N. (2022, October 11). Por qué los datos oscuros pueden generar costos ocultos. ComputerWeekly.es; TechTarget. https://www.computerweekly.com/es/opinion/Por-que-los-datos-oscuros-pueden-generar-costos-ocultos
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