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No entanto, isso gera um novo conceito: dados escuros, que nada mais são do que dados que possuímos, dados que armazenamos mas nunca usamos ou que estamos numa espécie de limbo, pois podemos ou não saber que os possuímos.Há também outra abordagem relacionada a dados escuros E é que pode se referir aos dados que podemos capturar e que não fazemos, então se torna informação que perdemos, o que nos faz usar subutilizando nossas ferramentas de coleta de dados.
Vamos nos aprofundar um pouco mais neste conceito e ver os tipos de dados escuros que podemos identificar:
Dados que coletamos e estão disponíveis, mas não aproveitamosNeste tipo de dados escuros Estamos perdendo uma oportunidade muito interessante de aplicar as informações que já possuímos no desenvolvimento de nossos produtos, o que pode afetar a profundidade de nossas análises. Neste ponto devemos nos esforçar para localizar quais informações existem em nossos repositórios e não estamos levando em consideração, pois poderíamos ter um grande fonte de leads isso está bem debaixo de nossos narizes.
Dados que estão sendo coletados, mas que não sabemos ou são de difícil acessoNeste tipo de dados escuros Podemos ser prejudicados com problemas jurídicos, pois se estivermos captando informações confidenciais do usuário sem saber ou não podemos lhe dar uma parte informativa e em tempo hábil podemos ganhar uma ação judicial; Porém, nem tudo é terrível, desse tipo de dados escuros, muitas vezes a culpa é de um aplicativo mal desenhado, mas se conseguirmos superar esses obstáculos podemos obter informações valiosas a partir da interação de nossos clientes e nosso serviço.
Dados que não estão sendo coletadosEsse tipo de dados escuros É o aspecto mais complexo do processo de coleta de informações, pois são dados que existem, mas que não sabemos coletar ou que talvez nossas ferramentas de coleta ignorem, aqui podemos estar afetando nosso serviço por não sermos capazes de obter o necessário leva a se ajustar à realidade em que vivemos.
Então vemos que dados escuros Em seus diferentes tipos não estão excluídos, podemos ter um pouco de cada um em nossa organização e ainda não o sabemos, para poder minimizar a quantidade de dados escuros Não é um trabalho impossível, mas sendo os indicadores e as informações infinitos, há muito que podemos cortar.
O primeiro passo para melhorar é fazer uma análise do que estamos obtendo e do que precisamos para alcançar uma posição superior a nível informativo, comercial ou operacional, para isso, certamente teremos novas variáveis que poderemos encontrar em nossos dados repositórios ou o que precisaremos obter.
