Datos oscuros

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Se afirma que el IBM Watson podría utilizarse para analizar datos oscuros

Datos oscuros (en inglés: dark data) son datos adquiridos a través de operaciones en la red informáticas pero no usados para lograr conocimientos o para tomar decisiones.[1][2]​ La capacidad que tenga una organización de recoger datos pueden superar el throughput en lo cual se puede analizar los datos. Hay casos en los cuales la organización tal vez ni se dé cuenta de la acumulación y colección de los datos.[3]​ Según IBM más o menos 90 por ciento de datos generados por sensores y por conversiones analógica-digitales nunca se utilizan.[4]

En un contexto industrial, datos oscuros pueden incluir información recogida por sensores y telemáticas.[5]​ La primera definición y uso de este término apareció en la obra de la empresa Gartner.[6]

Las organizaciones conservan datos oscuros por una multitud de razones y se estima que la mayoría de negocios solo analizan 1% de sus datos.[7]​ Muchas veces los almacenan para conformarse con regulaciones[8]​ o para mantener su registro.[1]​ Algunas organizaciones creen que los datos oscuros podrían ser útiles para ellos en el futuro y los guardan por si acaso pueden ser útiles en el futuro cuando ya tengan mejores herramientas de análisis e inteligencia empresarial para poder procesar la información.[3][6]​ Debido que el almacenamiento de datos es barato, almacenarlos es fácil. Sin embargo, almacenar y asegurar los datos normalmente necesita más gastos y más riesgos que la rentabilidad en potencia de dichos datos.[1]

Referencias[editar]

  1. a b c «Dark Data». Gartner. 
  2. Ed Tittel (24 de septiembre de 2014). «The Dangers of Dark Data and How to Minimize Your Exposure». CIO. 
  3. a b «The API Briefing: the Challenge of Government’s Dark Data». digitalgov.gov. 
  4. «Digging up dark data: What puts IBM at the forefront of insight economy | #IBMinsight». SiliconANGLE (en inglés estadounidense). Consultado el 3 de noviembre de 2015. 
  5. Teradata. «TeradataVoice: Factories Of The Future: The Value Of Dark Data». Forbes. 
  6. a b «Dark Data: What is it and Why Should I Care?». www.r1soft.com. Consultado el 2 de noviembre de 2015. 
  7. The big data challenge of transformation for the manufacturing industry
  8. Are you using your data effectively