Las empresas u organizaciones exitosas siempre están ocupadas. Siempre emplean el talento de su gente para ofrecer los mejores resultados, ya sea para los clientes (en el sector privado) o para los ciudadanos (en el sector público). Pueden hacerlo de forma directamente proporcional a las capacidades y destrezas que tengan esas personas y a la eficacia de las herramientas que puedan utilizar. La eficacia de esas herramientas está invariablemente ligada a la forma en que explotar datos.

Sin embargo, queda mucho por explotar.

He aquí por qué.

Imagine que un cliente envía un correo electrónico a un vendedor con un aviso sobre los posibles requisitos que pueden materializarse, por ejemplo, en los próximos dieciocho meses. Esa podría ser una visión muy valiosa de la futura relación entre las dos empresas. El problema es que la visión se enfrenta a una encrucijada por delante.

¿Se registra, se graba, se etiqueta y se «basa en datos» o el vendedor piensa «es bueno saberlo» y deja el correo electrónico en la carpeta de correos electrónicos antiguos? Sin embargo, todo sigue en orden: una búsqueda diligente y lenta en una fecha posterior puede revelar la conversación, pero luego el vendedor abandona la empresa o el cliente lo hace.

El comentario puede no haber valido nada, solo bromas ociosas. También puede haber valido miles de dólares o decenas de miles. Oh Hum; se fue al universo desestructurado y se esfumó.

Los datos no estructurados no son...

¿Es una pena o es un eslabón roto de la cadena? Si es lo último, entonces la cadena necesita un poco de atención. Los datos no estructurados son aquellos que no han sido incautados ni clasificados y, por lo tanto, están fuera de los estructurados bases de datos relacionales y no ha sido objeto de ningún tipo de taxonomía de datos («...grupos jerárquicos crear una estructura, estandarizar la terminología y popularizar un conjunto de datos dentro de una organización»). En resumen, los datos no estructurados no están haciendo el trabajo que podrían estar haciendo, sino el trabajo que usted quiere y necesita que hagan.

La cadena mencionada anteriormente es la que permite a su organización aprovechar sus datos al máximo. Ese molesto problema de enlace puede ser algo que nunca conozcas. Es posible que nunca sepas que podrías haberlo hecho mejor, o que, por muy eficiente que seas, crees que eres gobierno de datos Para ser, nunca te darás cuenta de lo que te perdiste.

Una vez que reconozcas que los datos no estructurados son solo una forma más científica de describir la oportunidad perdida, nada pasará desapercibido.

Impulso desenfrenado

El poder de la empresa u organización depende en gran medida de cómo la entidad esté estructurada en torno a su misión y en consonancia con ella. Cuando la estructura está poco definida, es posible que el impulso hacia adelante no sea tan dinámico como podría serlo.

Por eso, la naturaleza del trabajo en un mundo digital se enriquece cada vez más con aplicaciones que facilitan la colaboración, flujos de trabajo que minimizan el esfuerzo por maximizar la velocidad y una automatización que elimina el tedio de las tareas para liberar las capacidades de las personas.

Si los datos son vagos o no están definidos, también surge la posibilidad de una restricción del impulso. A pesar de toda la tecnología en la que una organización puede invertir para impulsar la innovación o mejorar las experiencias de los clientes y, al mismo tiempo, gestionar los riesgos (no menos importante) incumplimiento), si está subexplotando sus datos, está socavando el rendimiento de esas inversiones.

Una estadística que ha pasado a ser la lengua vernácula de todas las discusiones sobre datos no estructurados es que El 80 por ciento de los datos no están estructurados, o lo será pronto. Bastante interesante si piensas en el 20 por ciento restante.

Ninguna organización se sentiría relajada con la idea de que sus operaciones funcionaran con una eficiencia del 20 por ciento o de que alcanzaran el 20 por ciento de su objetivo. Sin embargo, como promedio general, solo el 20 por ciento de sus datos son valiosos y de fácil acceso. Dado el valor de los datos para las empresas, habría pensado que eso era insostenible. Es posible que también haya pensado que, sin duda, no puede ser demasiado difícil aumentar esa cifra del 20 por ciento y reducir la moderación que supone disponer de información y no utilizarla para avanzar.

Estructure su enfoque de los datos no estructurados

Además de conceder permiso para que las ineficiencias residan en su empresa, sus prácticas o incluso su cultura, con ecuanimidad (oye, un 20 por ciento de información analítica no está nada mal, ¿verdad?) también es posible que, sin saberlo, esté plantando pequeñas banderas que atraigan la atención de los reguladores.

Si grandes cantidades de sus datos no están estructurados, ¿tiene una idea clara de dónde y cómo pueden estar infringiendo las normativas y las obligaciones de cumplimiento? Lo más probable es que no lo haga.

Aún más preocupante es que, debido a la naturaleza en gran medida aleatoria de los datos no estructurados, es muy probable que queden fuera de sus protocolos de seguridad; se almacenen en dispositivos individuales, incluso en los dispositivos personales de los empleados, o en diversos sistemas, dispersos en silos por toda la organización. Los hackers buscan estas debilidades; no hay nada que les entusiasme más que una cadena rota.

El poder del pueblo

Los datos no estructurados no solo se autogeneran de forma espontánea. Las personas los crean en sus comunicaciones diarias. Al igual que en el caso del vendedor que pasó por alto el enorme valor que tenía el aviso del cliente, muchos consideran que el subproducto de sus comunicaciones diarias solo tiene una relevancia pasajera. Tienes que decidir si es su decisión la que deben tomar. Si no es así, es hora de introducir convenciones de nomenclatura de archivos y protocolos de almacenamiento para que los datos se ajusten a la estructura. Es hora de aumentar ese 20 por ciento.

Al introducir disciplinas de eficiencia en su cultura, debe hacer lo mismo con sus datos; llevarlos a un formato extensible basado en estándares. Con la aplicación de los estándares, los datos se pueden buscar, se pueden consultar y la información que quizás ni siquiera supiera que tenía puede enriquecer sus decisiones.

Los datos no estructurados se han convertido en un término aceptado, pero no deberían ser una faceta aceptada de su enfoque de datos. Piense en ellos más bien como datos inaceptables y, entonces, lo único que tiene que hacer es hacer que no solo sean aceptables, sino también valiosos; porque eso es lo que probablemente ha sido gran parte de ello durante todo el tiempo que ha estado ahí.