La data se ha incrementado explosivamente los últimos 10 años.  Se genera en casi todos las actividades comerciales, domesticas y/o civiles. Se produce a mayor velocidad , cantidad y confiabilidad como producto de los avances tecnológicos.

En este sentido, debido al gran volumen de datos una gran parte de la información no es usada o considerada como importante en el diseño de políticas de mercadeo y ventas, esta parte de ha denominado "Dark Data" en ingles y para nosotros la llamaremos "Data Oculta". Claro conocemos su existencia y en realidad no es ni oscura , ni oculta., pero no usada en absoluto o ignorada en el mejor de los casos. Estos en términos monetarios representa una gran cantidad de dinero, cuando las cifras consultadas sobrepasan los billones de dólares.

La definición de Data Oculta (DO) considera que esta se colecta y almacena , pero no se usa. Pero mediante técnicas de minería de datos, las empresas podrían comenzar a ganar información fresca a cerca de sus clientes,  necesaria para competir en mercados cada día más complejos. Algunos ejemplos permitirán ilustrar  algunos casos; 1) Fecha del ultimo  email enviado a tus clientes, 2) Cuantas veces un usuario a cambiado la clave 3) La dirección de IP cuando el cliente entra a la página web de la empresa. 4) La versión del  navegador usado por sus clientes, y muchos otros que podrían ser mencionados.

Una distribución porcentual  estimada de los origenes  DO serian ; a) posterior a la compra (40%).b) preguntas sin respuestas (25%), c) Almacenados en la Base de Datos y  data de respaldo (15%). Consecuencialmente, solo se utiliza un 20% de la data recolectada. 

Por lo tanto, la razón principal  para investigar y/o minar la DO se puede encontrar cuando determinamos  un gap en los reportes tradicionales como el de ventas o el inventario. Pero si se quiere conocer el verdadero sentimiento de los clientes, se hace necesario parear data de los medios Sociales, Facebook or Twitter, dándole otro significado a la data y produciendo una información  más valiosa para la empresa.

Sin embargo, aun cuando existen herramientas muy eficientes para manejar y procesar la Data Oculta se hace necesario determinar el porque del uso de este tipo de data. En otras palabras, debemos identificar el problema y esto depende del tipo de negocio o de las actividades que este realiza y que tan  importante es esta para la organización en términos de la generación de nuevos  ingresos y./o disminución de costos..

En tal sentido se hace necesario un plan que considere los siguientes etapas o pasos. 1) Definición del problema 2) Creación de un grupo o equipo de trabajo. 3) Identificar las fuentes de Data Oculta (DO) 4) Minar la Data Oculta buscando posibles respuestas y 5) Probar los resultados. 

Definición del Problema:

En esta etapa  se  define  en términos operativos  el problema y la data necesaria para responder a la pregunta. Es  decir nos aseguramos que la data actual no tenga la respuesta. Por ejemplo,  las ventas de un periodo se reportan con una importante reducción en un segmento  de clientes sin razones aparente. En términos de  Chadran , Data Oculta es requerida cuando se nota "algo" en  el negocio  que no se puede explicar.

Creación del  Grupo de trabajo:

Considere en primer lugar la posibilidad de contratar los servicios  de un grupo consultor  externo ya que estos pueden ver el problema con una perspectiva nueva o diferente. Es importante hacer una mezcla o combinar diferentes candidatos tanto que estén  familiarizados, como los que no lo están.  

 

Dr. Gredy Garrido