{"id":23789,"date":"2025-10-08T12:43:02","date_gmt":"2025-10-08T10:43:02","guid":{"rendered":"https:\/\/interwor-tsic.com\/el-lado-oscuro-de-la-informacion-darkdata-en-las-empresas\/"},"modified":"2025-10-08T12:43:02","modified_gmt":"2025-10-08T10:43:02","slug":"el-lado-oscuro-de-la-informacion-darkdata-en-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/interwor-tsic.com\/ca\/el-lado-oscuro-de-la-informacion-darkdata-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"El Lado Oscuro de la Informaci\u00f3n: Darkdata en las empresas"},"content":{"rendered":"\n<p>En la era de la informaci\u00f3n, las empresas se enfrentan a una paradoja: mientras acumulan<br>cantidades ingentes de datos, una gran parte de ellos permanece sin explotar. Este &#8220;lado<br>oscuro&#8221; de la informaci\u00f3n, conocido como Dark Data, representa un desaf\u00edo y una oportunidad<br>para las organizaciones. Este an\u00e1lisis profundiza en el concepto de Dark Data, explora las<br>razones por las que las empresas lo acumulan, analiza los desaf\u00edos para su aprovechamiento y<br>presenta casos de uso que demuestran su potencial para la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es Dark Data?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Dark Data se define como el conjunto de datos que las organizaciones acumulan durante sus operaciones habituales, pero que no se utiliza para ning\u00fan fin espec\u00edfico, como el an\u00e1lisis o la monetizaci\u00f3n <sup>1<\/sup>. Se trata de datos que permanecen &#8220;ocultos&#8221; o &#8220;en la sombra&#8221;, sin estructurar ni etiquetar, ubicados en almacenes de datos a los que a menudo es complicado acceder <sup>2<\/sup>. El auge de dispositivos conectados y el Internet de las Cosas (IoT) han contribuido significativamente al crecimiento de este tipo de datos <sup>3<\/sup>.<\/p>\n\n\n\n<p>Para comprender mejor la magnitud del Dark Data, podemos usar la analog\u00eda del &#8220;Data-Berg&#8221; <sup>4<\/sup>. Al igual que un iceberg, donde solo una peque\u00f1a parte es visible sobre la superficie del agua, la mayor parte de los datos de una empresa permanecen ocultos y sin explotar.Seg\u00fan su accesibilidad y organizaci\u00f3n, el Dark Data se puede clasificar en diferentes categor\u00edas <sup>5<\/sup>:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Categor\u00eda<\/strong><\/td><td><strong>Descripci\u00f3n<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Recopilados inaccesibles<\/td><td>Datos que la empresa ha recogido, pero<br>que se encuentran en lugares de dif\u00edcil<br>acceso<\/td><\/tr><tr><td>Recopilados accesibles, pero<br>desorganizados<\/td><td>Datos que se generan en grandes<br>vol\u00famenes y que no se pueden gestionar<br>sin una buena categorizaci\u00f3n<\/td><\/tr><tr><td>Recopilados accesibles, pero no utilizados<\/td><td>Datos que est\u00e1n bien almacenados y<br>categorizados, pero que no se utilizan<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfPor qu\u00e9 las empresas acumulan Dark Data?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Diversos factores contribuyen a la acumulaci\u00f3n de Dark Data en las empresas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Almacenamiento econ\u00f3mico:<\/strong> La llegada del almacenamiento de datos a bajo coste ha facilitado que las empresas almacenen grandes cantidades de informaci\u00f3n &#8220;por si acaso&#8221;, sin un prop\u00f3sito claro <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cumplimiento normativo:<\/strong> Las empresas a menudo almacenan datos durante largos periodos para cumplir con regulaciones y leyes, incluso despu\u00e9s de que hayan dejado de ser \u00fatiles para la operaci\u00f3n diaria <sup>5<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Falta de conocimiento:<\/strong> Muchas organizaciones desconocen la existencia o el valor potencial de los datos que acumulan <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Silos de datos:<\/strong> La informaci\u00f3n puede quedar &#8220;atrapada&#8221; en diferentes departamentos o sistemas, sin que otros equipos tengan acceso a ella <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>&#8220;Acaparamiento digital&#8221;:<\/strong> Los equipos de producto a menudo acumulan datos de clientes, como grabaciones, correos electr\u00f3nicos e informes de errores, que no se eliminan despu\u00e9s de su uso <sup>7<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Falta de herramientas y habilidades:<\/strong> La falta de herramientas adecuadas para procesar y analizar datos no estructurados, as\u00ed como la falta de personal con las habilidades necesarias para gestionarlos, dificultan el aprovechamiento del Dark Data <sup>2<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Desaf\u00edos para aprovechar el Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>A pesar del potencial del Dark Data, su aprovechamiento presenta importantes desaf\u00edos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Identificaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n:<\/strong> Es fundamental identificar qu\u00e9 datos se poseen, d\u00f3nde se almacenan, qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n contienen y si son relevantes para el negocio <sup>1<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Seguridad y privacidad:<\/strong> El Dark Data puede contener informaci\u00f3n sensible que requiere medidas de seguridad y protecci\u00f3n de la privacidad <sup>8<\/sup>. La p\u00e9rdida de informaci\u00f3n confidencial, como propiedad intelectual, puede tener consecuencias negativas para la empresa <sup>9<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integraci\u00f3n y estructuraci\u00f3n:<\/strong> Para poder analizar el Dark Data, es necesario integrarlo con otros sistemas y estructurarlo de forma que sea accesible para las herramientas de an\u00e1lisis <sup>10<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Costes y recursos:<\/strong> El procesamiento y an\u00e1lisis del Dark Data requiere una inversi\u00f3n en tecnolog\u00eda, infraestructura y personal cualificado <sup>11<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Frescura de los datos:<\/strong> Es crucial evaluar la relevancia y la actualidad de los datos, ya que la informaci\u00f3n obsoleta puede no ser \u00fatil para la toma de decisiones <sup>7<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis limitado:<\/strong> Las empresas solo analizan un 1% de los datos oscuros que acumulan, lo que indica un enorme potencial sin explotar <sup>3<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>A pesar de estos desaf\u00edos, algunas empresas han logrado convertir el Dark Data en una fuente de informaci\u00f3n valiosa, demostrando su potencial para la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Casos de \u00c9xito: empresas que usan Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gas Natural:<\/strong> Mediante la instalaci\u00f3n de dispositivos que extraen datos de contadores el\u00e9ctricos antiguos, Gas Natural ha logrado personalizar la oferta y el servicio para cada cliente <sup>12<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reale Seguros:<\/strong> Esta compa\u00f1\u00eda utiliza el Dark Data para mejorar la atenci\u00f3n al cliente, optimizar procesos y obtener una visi\u00f3n m\u00e1s completa de las necesidades de sus clientes <sup>12<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hoteles:<\/strong> El an\u00e1lisis de los datos de las redes wifi permite a los hoteles comprender el comportamiento de los clientes en sus instalaciones, como las horas de mayor afluencia a la piscina o las zonas m\u00e1s visitadas <sup>4<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Empresas de Manufacturing:<\/strong> El an\u00e1lisis de las rutas que siguen los operarios en almacenes con dispositivos m\u00f3viles permite optimizar la log\u00edstica y la gesti\u00f3n de inventarios <sup>4<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ryanair:<\/strong> A finales de 2010, Ryanair utiliz\u00f3 Dark Data para aumentar las ventas de seguros de viaje. Analizando los datos de interacci\u00f3n de los clientes durante el proceso de reserva, la compa\u00f1\u00eda optimiz\u00f3 la ubicaci\u00f3n de las ofertas de seguros, lo que llev\u00f3 a un aumento de las ventas <sup>13<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LinkedIn:<\/strong> LinkedIn ha utilizado el &#8220;friend spam&#8221; para hacer crecer su red de usuarios. Mediante el an\u00e1lisis de los datos de los usuarios, la plataforma identifica conexiones y sugiere contactos potenciales, lo que ayuda a los usuarios a expandir su red profesional <sup>13<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Tecnolog\u00edas y estrategias para estructurar Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Para convertir el Dark Data en informaci\u00f3n \u00fatil, las empresas pueden utilizar diversas tecnolog\u00edas y estrategias:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Software de gesti\u00f3n de contenido empresarial (ECM):<\/strong> Permite almacenar, gestionar y acceder a la informaci\u00f3n de forma centralizada, facilitando la clasificaci\u00f3n y el an\u00e1lisis del Dark Data <sup>14<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Herramientas ETL:<\/strong> Permiten extraer, transformar y cargar informaci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes, facilitando la integraci\u00f3n y estructuraci\u00f3n del Dark Data <sup>14<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>El Rol de la IA y el ML en el aprovechamiento de Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) juegan un papel fundamental en el aprovechamiento del Dark Data:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis de datos no estructurados:<\/strong> El ML y la IA pueden ayudar a analizar grandes vol\u00famenes de datos no estructurados, como correos electr\u00f3nicos, documentos de texto o im\u00e1genes, para identificar patrones y extraer informaci\u00f3n relevante <sup>10<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automatizaci\u00f3n de procesos:<\/strong> El ML puede automatizar tareas como la clasificaci\u00f3n de datos, la detecci\u00f3n de anomal\u00edas o la predicci\u00f3n de eventos, lo que facilita la gesti\u00f3n y el an\u00e1lisis del Dark Data.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cumplimiento de la privacidad de datos:<\/strong> La IA puede ayudar a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos mediante la redacci\u00f3n autom\u00e1tica de informaci\u00f3n confidencial en los datos almacenados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Estrategias para la gesti\u00f3n de Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Para gestionar eficazmente el Dark Data, las empresas deben adoptar un enfoque integral que involucre a las personas, los procesos y las herramientas <sup>7<\/sup>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Personas:<\/strong> Fomentar una cultura de datos en la organizaci\u00f3n, donde los empleados comprendan la importancia de la gesti\u00f3n de datos y se comprometan con las mejores pr\u00e1cticas de higiene de datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Procesos:<\/strong> Establecer pol\u00edticas claras sobre la reutilizaci\u00f3n, retenci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de datos, as\u00ed como flujos de trabajo de aprobaci\u00f3n para el uso de datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Herramientas:<\/strong> Invertir en tecnolog\u00edas de gesti\u00f3n de datos que permitan recopilar, organizar, clasificar e identificar datos, y proporcionar opciones para su consumo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Monetizaci\u00f3n del Dark Data<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El Dark Data no solo puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones internas, sino que tambi\u00e9n puede monetizarse de diversas formas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Venta de informaci\u00f3n:<\/strong> Una vez anonimizada y agregada, la informaci\u00f3n extra\u00edda del Dark Data, como datos demogr\u00e1ficos o patrones de comportamiento de los clientes, puede venderse a otras empresas o instituciones que puedan utilizarla para investigaci\u00f3n de mercado, desarrollo de productos o estrategias de marketing <sup>15<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Creaci\u00f3n de nuevos productos y servicios:<\/strong> El an\u00e1lisis del Dark Data puede revelar nuevas oportunidades de negocio y permitir la creaci\u00f3n de productos y servicios innovadores. Por ejemplo, una empresa podr\u00eda analizar los datos de uso de sus productos para identificar nuevas funcionalidades o mejoras que satisfagan mejor las necesidades de los clientes <sup>1<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mejora de la eficiencia operativa:<\/strong> La optimizaci\u00f3n de procesos y la reducci\u00f3n de costes gracias al an\u00e1lisis del Dark Data pueden generar un impacto positivo en la rentabilidad de la empresa. Por ejemplo, una empresa podr\u00eda analizar los datos de sus operaciones log\u00edsticas para identificar ineficiencias y optimizar las rutas de entrega, lo que reducir\u00eda los costes de transporte y mejorar\u00eda los tiempos de entrega <sup>16<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Casos de Uso de Dark Data en la toma de decisiones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El Dark Data puede utilizarse para la toma de decisiones en diferentes \u00e1reas de la empresa:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Marketing y ventas:<\/strong> El an\u00e1lisis de las interacciones de los clientes en redes sociales, correos electr\u00f3nicos y otros canales puede ayudar a personalizar las campa\u00f1as de marketing, mejorar la segmentaci\u00f3n de clientes y aumentar las ventas <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Operaciones:<\/strong> El an\u00e1lisis de los datos de los sensores de las m\u00e1quinas puede ayudar a predecir fallos, optimizar el mantenimiento y mejorar la eficiencia de la producci\u00f3n <sup>12<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Recursos humanos:<\/strong> El an\u00e1lisis de los datos de los empleados puede ayudar a identificar patrones de rotaci\u00f3n, mejorar la selecci\u00f3n de personal y optimizar las pol\u00edticas de recursos humanos <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Finanzas:<\/strong> El an\u00e1lisis de los datos financieros hist\u00f3ricos puede ayudar a identificar tendencias, predecir riesgos y mejorar la toma de decisiones financieras <sup>6<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Relaci\u00f3n con el cliente:<\/strong> El an\u00e1lisis de las interacciones con los clientes, como correos electr\u00f3nicos, chats de atenci\u00f3n al cliente y comentarios en redes sociales, puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre sus preferencias, necesidades y expectativas. Esto permite a las empresas personalizar sus ofertas, mejorar el servicio al cliente y construir relaciones m\u00e1s s\u00f3lidas <sup>4<\/sup>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclusiones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El Dark Data representa un recurso valioso, pero a menudo desaprovechado, para las empresas. M\u00e1s de la mitad de los datos de una organizaci\u00f3n corresponden a esta categor\u00eda <sup>17<\/sup>. Si bien su aprovechamiento presenta desaf\u00edos, las organizaciones que logren superarlos podr\u00e1n obtener una ventaja competitiva significativa <sup>18<\/sup>. La clave est\u00e1 en implementar estrategias y tecnolog\u00edas adecuadas para identificar, clasificar, estructurar y analizar el Dark Data, convirti\u00e9ndolo en una fuente de informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones y la creaci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Recomendaciones para l\u00edderes empresariales<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Priorizar el gobierno de datos:<\/strong> Implementar pol\u00edticas claras de gesti\u00f3n de datos, incluyendo la clasificaci\u00f3n, retenci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de datos, para minimizar la acumulaci\u00f3n de Dark Data y garantizar la seguridad y privacidad de la informaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Invertir en tecnolog\u00eda:<\/strong> Adquirir e implementar herramientas que permitan el an\u00e1lisis de Dark Data, como software ECM, herramientas ETL y soluciones de ML e IA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fomentar una cultura de datos:<\/strong> Promover la alfabetizaci\u00f3n de datos entre los empleados y crear una cultura organizacional que valore el uso de datos para la toma de decisiones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Explorar casos de uso relevantes:<\/strong> Identificar las \u00e1reas de la empresa donde el Dark Data puede tener un mayor impacto y desarrollar estrategias para su aprovechamiento en funci\u00f3n de los objetivos espec\u00edficos del negocio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Obras citadas<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">1. Dark Data o Datos oscuros: \u00bfQu\u00e9 es y cu\u00e1l es su potencial? &#8211; Coldview, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/coldview.com\/dark-data-que-es-y-cual-es-su-potencial\/\">https:\/\/coldview.com\/dark-data-que-es-y-cual-es-su-potencial\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">2. Dark Data, el lado oscuro del Big Data &#8211; Insight &#8211; Keyrus, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/keyrus.com\/sp\/es\/insights\/dark-data-el-lado-oscuro-del-big-data\">https:\/\/keyrus.com\/sp\/es\/insights\/dark-data-el-lado-oscuro-del-big-data<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">3. La parte oscura del Big Data, Dark Data, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.campusbigdata.com\/blog\/la-parte-oscura-del-big-data-dark-data\/\">https:\/\/www.campusbigdata.com\/blog\/la-parte-oscura-del-big-data-dark-data\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">4. \u00bfQu\u00e9 es el Dark Data? &#8211; Vandalytic &#8211; tu blog de Power BI y m\u00e1s en espa\u00f1ol, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/vandalytic.com\/que-es-el-dark-data\/\">https:\/\/vandalytic.com\/que-es-el-dark-data\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">5. Qu\u00e9 es el dark data y c\u00f3mo se gestiona | Blog UE &#8211; Universidad Europea, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/universidadeuropea.com\/blog\/dark-data\/\">https:\/\/universidadeuropea.com\/blog\/dark-data\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">6. \u00bfQu\u00e9 son los datos oscuros? &#8211; IBM, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/es-es\/topics\/dark-data\">https:\/\/www.ibm.com\/es-es\/topics\/dark-data<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">7. Dark Data: Concept, Challenges, and Ways to Manage It &#8211; Atlan, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/atlan.com\/dark-data-101\/\">https:\/\/atlan.com\/dark-data-101\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">8. Desaf\u00edos de la Dark Data Claudia Cardoso1 Catherine Collins2, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/derecho.udd.cl\/cdre\/files\/2024\/06\/2-6-claudia-cardoso_catherine-collins.pdf\">https:\/\/derecho.udd.cl\/cdre\/files\/2024\/06\/2-6-claudia-cardoso_catherine-collins.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">9. \u00bfQu\u00e9 es el dark data y c\u00f3mo puede afectar a tu empresa? &#8211; Blog Avantika, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/blog.avantika.mx\/que-es-dark-data-como-puede-afectar-empresa\">https:\/\/blog.avantika.mx\/que-es-dark-data-como-puede-afectar-empresa<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">10. Qu\u00e9 es el Dark Data: Descubre su potencial para empresas &#8211; Capterra, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.capterra.es\/blog\/1170\/la-era-del-dark-data-sabes-lo-que-almacenas\">https:\/\/www.capterra.es\/blog\/1170\/la-era-del-dark-data-sabes-lo-que-almacenas<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">11. Dark Data, un gran obst\u00e1culo para el aprovechamiento real del Big, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/haycanal.com\/noticias\/12827\/dark-data-un-gran-obstaculo-para-el-aprovechamiento-real-del-big-data\">https:\/\/haycanal.com\/noticias\/12827\/dark-data-un-gran-obstaculo-para-el-aprovechamiento-real-del-big-data<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">12. 7 ejemplos de c\u00f3mo utilizar el, hasta ahora desconocido, Dark Data &#8211; Insight &#8211; Keyrus, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/keyrus.com\/sp\/es\/insights\/7-ejemplos-de-como-utilizar-el-hasta-ahora-desconocido-dark-data\">https:\/\/keyrus.com\/sp\/es\/insights\/7-ejemplos-de-como-utilizar-el-hasta-ahora-desconocido-dark-data<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">13. Dark patterns: uso en dise\u00f1o de UX y ejemplos &#8211; IONOS, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.ionos.com\/es-us\/digitalguide\/paginas-web\/desarrollo-web\/que-son-los-dark-patterns\/\">https:\/\/www.ionos.com\/es-us\/digitalguide\/paginas-web\/desarrollo-web\/que-son-los-dark-patterns\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">14. Dark Data y su impacto en la seguridad de la informaci\u00f3n &#8211; Coldview, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/coldview.com\/dark-data-seguridad-informacion-latam\/\">https:\/\/coldview.com\/dark-data-seguridad-informacion-latam\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">15. C\u00f3mo los ciberdelincuentes monetizan los datos de ransomware &#8211; TrustDimension, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.trustdimension.com\/como-los-ciberdelincuentes-monetizan-los-datos-de-ransomware\">https:\/\/www.trustdimension.com\/como-los-ciberdelincuentes-monetizan-los-datos-de-ransomware<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">16. \u00bfC\u00f3mo monetizar su oferta de an\u00e1lisis de datos? | Reveal BI, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.revealbi.io\/es\/blog\/how-to-monetize-data-analytics-offering\">https:\/\/www.revealbi.io\/es\/blog\/how-to-monetize-data-analytics-offering<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size\">17. The State of Dark Data | Splunk, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/www.splunk.com\/en_us\/form\/the-state-of-dark-data.html\">https:\/\/www.splunk.com\/en_us\/form\/the-state-of-dark-data.html<\/a>18. Dark Data, en busca del dato perdido &#8211; ITELLIGENT, fecha de acceso: febrero 13, 2025, <a href=\"https:\/\/itelligent.es\/dark-data\/\">https:\/\/itelligent.es\/dark-data\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En la era de la informaci\u00f3n, las empresas se enfrentan a una paradoja: mientras acumulan<br \/>\ncantidades ingentes de datos, una gran parte de ellos permanece sin explotar. 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