Con la llegada de septiembre, muchas compañías aprovechan este momento para hacer balance y poner orden en sus datos. Tras meses de acumulación constante de información, las organizaciones se enfrentan al desafío de revisar, depurar y optimizar su inventario digital. Gran parte de esos datos no se utilizan de forma activa, lo que genera costes innecesarios, complica la toma de decisiones y eleva los riesgos de seguridad y cumplimiento. De hecho, según Secoda, aproximadamente el 50 % de los datos almacenados por las empresas son dark data, es decir, información que se recopila, almacena y mantiene, pero que no se utiliza activamente, y ello puede generar un gasto de hasta 26 millones de dólares anuales solo en almacenamiento.

Ante este panorama, knowmad mood, multinacional tecnológica de soluciones de transformación digital, y con el respaldo de su framework know4Data, ha identificado cinco prácticas fundamentales que toda organización debería adoptar si quiere extraer valor real de sus activos de información y prepararse para los desafíos de la inteligencia artificial, la automatización y el cumplimiento normativo:

1. Detectar y eliminar los datos obsoletos. Un estudio de Veritas estima que el 33% de los datos empresariales son redundantes, obsoletos o triviales (ROT data). Esta acumulación no solo genera sobrecostes, sino que dificulta la eficiencia operativa y aumenta el riesgo normativo. Aplicar políticas de retención de datos y analizar los patrones de uso permite identificar qué información puede ser archivada o eliminada de forma segura.
2. Depurar duplicados y mejorar la calidad del dato. Los datos duplicados e inconsistentes impactan directamente en la eficiencia y los costes empresariales. De hecho, un estudio de IBM revela que la mala calidad de datos puede costar a las empresas hasta 15 millones de dólares anuales. Por eso, implementar procesos de estandarización y usar herramientas automáticas de detección de duplicados, como propone el framework know4Data de knowmad mood, es clave para mejorar la fiabilidad y el valor de la información.
3. Gestionar el ciclo de vida del dato. Una buena gestión del ciclo de vida de los datos, con políticas automatizadas, puede ser un auténtico salvavidas. Según estudios recientes de MoldStud, puede reducir los costes de almacenamiento alrededor de un 30%. De hecho, también permite optimizar recursos, reducir riesgos de cumplimiento y dejar a tu organización lista para análisis avanzados y decisiones rápidas.
4. Adoptar arquitecturas modernas de gestión como Data Lakes y Data Fabrics. Contar con arquitecturas modernas como Data Lakes y Data Fabrics es clave para gestionar grandes volúmenes de datos heterogéneos y potenciar la inteligencia artificial. Según un estudio de Salesforce, se estima que el 73% de los datos empresariales no se utilizan para análisis, y un 95% de las empresas tiene dificultades para gestionar datos no estructurados. Esto subraya la necesidad urgente de Data Lakes y Data Fabrics para desbloquear valor y acelerar los modelos predictivos.
5. Descentralizar la gestión del dato y fomentar su gobernanza como activo estratégico. La descentralización de la gestión del dato, mediante modelos como el Data Mesh, empodera a los equipos de negocio, mejora la calidad y trazabilidad de los datos, y acelera el valor generado. Según McKinsey, al tratar los datos como productos (data products) permiten desplegar nuevos casos de uso hasta un 90% más rápido y reducir el coste total de propiedad en torno a un 30%.

“En la era digital, no basta con acumular datos, es fundamental depurarlos y gestionarlos con criterio para extraer su verdadero valor. Nuestro enfoque, apoyado en el framework know4Data, guía a las empresas en un “data detox” estructurado que reduce costes, mitiga riesgos y prepara a las organizaciones para afrontar los retos de la inteligencia artificial, la automatización y el cumplimiento normativo”, afirma Alejandro Morales, Data Governace Consultant de knowmad mood.