¿Qué hacemos con la información que no se usa y que almacenamos por si acaso?

Mucho se habla de los beneficios del Big Data pero no todo es perfecto ya que hay mucha información que no tiene la utilidad esperada. La denominada Dark Data, definida por Gartner como aquella información que las organizaciones recogen, procesan y almacenan durante los periodos normales de actividad, pero que generalmente no sirve de utilidad para otros propósitos. Es decir, información como archivos ZIP, y de registro, contenido web archivado, aplicaciones parcialmente desarrolladas y luego abandonadas, fragmentos de código, etc.

Sorprendentemente, esta información inutilizada supone el 80% de todos los datos almacenados. Algo bastante grave si se tiene en cuenta la cantidad de información que se genera cada día en todo el mundo. Esto supone un problema a considerar por las empresas, que deben pararse a pensar en la cantidad de información que queda congelada a diario. “El aumento de los datos durante la última década se ha convertido en una pesadilla de información no estructurada para las empresas”, señala Alan Dayley, director de investigación de Gartner. “No es sólo el coste de almacenarlo si no que los enormes volúmenes de datos oscuros hacen que sea más difícil encontrar lo que es útil”.

Gartner estima que hasta el año 2021, más del 80% de las organizaciones no desarrollarán una política de seguridad de datos a través de silos, lo que provocará posibles incumplimientos, brechas de seguridad y pasivos financieros.

Es por ello que desde Gartner se insta a las empresas a pasar a la acción en el análisis de estos datos operacionales que no se analizan ahora pero que pueden ser utilizados como una oportunidad de negocio. De hecho, son muchos los casos en los que el análisis de estos datos puede impulsar nuevos ingresos o reducir los costes internos. Algunos ejemplos de datos oscuros incluyen archivos de registro del servidor que pueden dar pistas sobre el comportamiento del visitante del sitio web, registros sobre el detalle de llamadas del cliente que pueden indicar datos de geolocalización móvil que pueden revelar patrones de tráfico para ayudar en la planificación empresarial.

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