Evitar que el Dark Data ensombrezca al planeta
Las consecuencias de la pandemia y las múltiples tensiones geopolíticas de los últimos tres años aún repercuten en gran parte de la comunidad empresarial mundial.
La experiencia ha enseñado a los líderes dos lecciones claras. En primer lugar, que es fundamental desarrollar la resiliencia a través de la transformación digital y, en segundo lugar, que todas las empresas deben tomar medidas proactivas para mitigar futuros riesgos, ya sea prepararse ante una pandemia, adaptarse al cambio climático o a las posibles interrupciones en la cadena de suministro.
Si bien la tecnología resulta prometedora para ayudar a las organizaciones a ser resilientes y a su vez, mitigar riesgos, nuestro mundo digital todavía presenta desafíos. La proliferación de dispositivos hace que se produzcan cantidades sin precedentes de datos cada segundo a través de sensores, centros de datos e infraestructura de alta tecnología, lo que ha dado lugar a una enorme acumulación de lo que se conoce en inglés como Dark Data.
Dark Data son datos que se han ido recopilando y almacenando, pero que se infrautilizan, no se utilizan o incluso se ignoran. Este tipo de información puede tener un coste muy alto para las organizaciones: desde el punto de vista económico, porque almacenar estos datos cuesta dinero y porque se pierde la oportunidad de extraer valor empresarial de la información ignorada; y desde el punto de vista medioambiental, porque almacenar grandes cantidades de datos en servidores consume mucha energía. Los expertos estiman que más del 80 % de los datos pertenecen al Dark Data no estructurado. Un webinar de Harvard Business Review reveló que sólo el 50 % de los datos estructurados se utilizan en la toma de decisiones de las empresas y menos del 1 % de los datos no estructurados se analizan o utilizan alguna vez. Se estima que estos datos no utilizados emiten millones de toneladas de carbono a la atmósfera cada año y esto aumenta a medida que el mundo crea aún más datos. Ante esta realidad, y teniendo en cuenta el imperativo mundial urgente de contener las emisiones de gases de efecto invernadero, es crucial que las organizaciones adopten una estrategia sólida para combatir el Dark Data de las empresas.
Posibles riesgos por ignorar el Dark Data
El Dark Data no estructurado puede perjudicar a las organizaciones no solo a nivel económico sino también medioambiental, ya que también crea cargas administrativas y de seguridad adicionales para los equipos de TI. Y es que, a medida que los datos se fragmentan y se dividen en silos, se vuelven cada vez más difíciles de organizar y gestionar. Esto crea vulnerabilidades en la infraestructura porque el Dark Data puede contener información sensible que podría poner en riesgo de infracciones de seguridad y privacidad o incumplimiento normativo. Además, el Dark Data no organizado puede afectar negativamente en la toma de decisiones empresariales, así como en la evaluación precisa de tendencias, necesidades de los clientes o de riesgos empresariales. Así pues, abordar el Dark Data puede ayudar a las empresas a ser más competitivas, operar de forma más eficiente y defenderse de posibles riesgos normativos y de seguridad.
Cómo abordar el enigma del Dark Data
Las empresas que recopilan los datos de manera cuidada y organizada toman mejores decisiones a nivel operativo y de inversión, lo que genera mejores resultados sociales, financieros y sostenibles. En HPE recomendamos tres formas para que las organizaciones puedan adoptar un enfoque estratégico y sostenible que dé prioridad a los datos para obtener una gestión eficiente del Dark Data:
• Fomentar una cultura de datos
Para inculcar una cultura de datos en las empresas, las organizaciones deben desarrollar las capacidades necesarias en torno a los datos y tratarlos como activos valiosos de la compañía. Establecer una cultura de datos construye una base sólida y ayuda a garantizar una recopilación de datos con un propósito y, además, ayuda a evitar la creación de contenedores de Dark Data.
Como ocurre con cualquier cambio de cultura organizativa, la cultura de los datos requiere la aceptación desde arriba. La dirección no sólo debe considerar los datos como un activo de la organización y no como un activo departamental aislado, sino que también debe promover la responsabilidad de los datos inculcando un sistema de valores que dé prioridad a los datos y en el que todos estén de acuerdo. Una mentalidad integradora puede dar el impulso que tanto necesita una toma de decisiones descentralizada, democratizada y de primera línea basada en los datos. Los expertos del sector han señalado que las organizaciones con una sólida cultura de datos demuestran también una cultura de decisión sana y equilibrada. Esto ayuda a enmarcar los comportamientos, creencias y prácticas de una organización en torno a los datos, lo que facilita la toma de decisiones rápidas e informadas basadas en los datos. Así pues, las organizaciones deben alinear todos los datos recopilados con los objetivos organizativos y empresariales para reducir o eliminar las grandes reservas de Dark Data.
• Planificar una gobernanza de datos eficaz
La democratización de los datos, con un acceso abierto y fácil, es un paso fundamental hacia una cultura de datos sólida, que elimine la necesidad de mantener los datos bajo control. Con una infraestructura de datos gratuita, todos los miembros de la organización tendrán acceso a ellos, lo que permitirá una mayor concienciación de la información de la que se dispone. Los controles regulares de calidad de los datos pueden revelar el origen y el propósito de los datos recopilados. Las organizaciones deben insistir en la trazabilidad (saber dónde y cómo se originaron los datos) para aprovecharlos según sea necesario.
Para una gobernanza eficaz, las organizaciones deben aplicar directrices estrictas sobre el etiquetado de datos y el uso correcto de los metadatos. Deben diseñar una estrategia de catalogación de datos sostenible para clasificar, estructurar y etiquetar los datos con el fin de gestionarlos a escala.
Las organizaciones deben estudiar el movimiento de datos y evaluar los patrones de uso para garantizar el cumplimiento, la relevancia de la inteligencia empresarial y evitar el acaparamiento innecesario de Dark Data. Esto les ayuda a prevenir el riesgo de extraer información de manera inconsistente y contradictoria.
• Descarbonizar los procesos de datos
Para diseñar una estrategia de gestión de datos eficaz, las organizaciones deben centrarse en descarbonizar sus procesos de datos mediante la conexión de toda la empresa, a través de sistemas compatibles, para aprovechar la información necesaria. También deben maximizar el uso de datos. Para reutilizar de manera efectiva los datos existentes, las organizaciones deben considerar los datos como un recurso renovable, evitando la filtración de Dark Data y reduciendo la huella de carbono.
Para ello, pueden utilizar la metodología Lean para conseguir estabilidad de los datos, eliminando los que son irrelevantes, están duplicados u obsoletos. Las herramientas de IA de aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a analizar y clasificar datos para depurar las cargas, evitando también pérdidas de datos accidentales.
Más allá de la optimización, almacenamiento y depuración del desorden de datos, las organizaciones pueden aprovechar los sensores de bajo coste impulsados por inteligencia artificial, así como la nube para agilizar el procesamiento de sus datos.
Es el momento para crear una estrategia unificada de gestión de datos
Las organizaciones deben crear una estrategia de análisis de datos sostenible y unificada para optimizar el rendimiento operativo, el flujo de éxito y la resiliencia empresariales. A menos que las empresas cambien a un uso responsable de datos en toda la compañía, se seguirán pasando por alto las emisiones de carbono derivadas de las transformaciones digitales basadas en datos. Necesitan considerar cuidadosamente la "eficiencia de los datos" como un componente clave de cualquier evaluación de la eficiencia de TI. Sin duda, esta no es una tarea sencilla y requiere una reflexión profunda, además de un fuerte liderazgo, una visión clara y la voluntad de invertir en tecnología para el futuro.
Vinod Bijlani AI & Data Practice Leader, APAC de HPE
