The potential of Dark Data for generating sustainable competitive advantage through Information and Knowledge Management
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2026v31n2p276Keywords:
Knowledge Management, Databases, Competitive IntelligenceAbstract
Objective: The growing generation of data within organizations, driven by the advancement of digital technologies, has considerably increased the amount of available information. However, a large portion of this information is neither analyzed nor used. This phenomenon is known as Dark Data — stored data that is not processed or interpreted. Considering the strategic potential of such data, this article aims to determine the potential uses of Dark Data in supporting the creation of Sustainable Competitive Advantage through its connection with Knowledge Management processes.
Methodology: The research, qualitative in nature and exploratory in character, was carried out through a literature review in national and international knowledge databases.
Results: The results were structured into five areas: conversion of data into strategic knowledge, enhancement of decision-making, stimulation of organizational innovation, promotion of a data-driven culture supported by Knowledge Management, and the generation of Sustainable Competitive Advantage.
Conclusions: It is observed that even with the limited direct exploration of the term Dark Data, there is strong theoretical convergence regarding the role of unstructured and underutilized data in generating knowledge and value for organizations.
Downloads
References
BARBOSA, R. R. Gestão da informação e do conhecimento: origens, polêmicas e perspectivas. Informação & Informação, Londrina, v.13, n. esp., p. 1–25, 2008. DOI: 10.5433/1981-8920.2008v13n1espp1. Disponível em: https://ojs.uel.br/revistas /uel/index.php/informacao/article/view/1843. Acesso em: 25 jun. 2026.
BEZERRA, F. M. P.; COSTA, M. B.; MATTOS, C. A. Framework para determinação das barreiras à implantação da gestão do conhecimento: um estudo em instituição pública de ensino. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, João Pessoa, v. 8, n. 2, p. 128–146, 2018. Disponível em: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/3007. Acesso em: 18 abr. 2025.
BORKO, H. Information science: what is it? American Documentation, Washington, v. 19, n. 1, p. 3-5, jan. 1968. DOI: 10.1002/asi.5090190103. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/asi.5090190103. Acesso em: 25 jun. 2026.
BRAQUEHAIS, A.; MORESI, E. A. D.; WATANABE W., KAORU, J. Fatores críticos de sucesso de Gestão do Conhecimento aplicáveis ao Big Data. In: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, 18., 2017, Marília. Anais [...]. Marília: UNESP; ANCIB, 2017. Disponível em: http://enancib.marilia.unesp.br/index.php/XVIII_ENANCIB/ENANCIB. Acesso em: 25 jun. 2026.
CAVIQUE, L. Big data e data science. Boletim da APDIO, p. 11-14, 2014.
DAMODARAN, L.; OLPHERT, W. Barriers and facilitators to the use of Knowledge management systems. Behavior & Information Technology, Londres, v. 19, n. 6, p. 405-413, 2000. DOI:10.1080/014492900750052660. Disponível em: https://www. researchgate.net/ publication/ 235 616382_Barriers_and_facilitators_t o_the_use_ of_knowledge_management_systems. Acesso em: 25 jun. 2026.
DAVENPORT, T.; PRUSAK, L. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam o seu capital intelectual. Rio de Janeiro: Campus, 1998.
DEHBI, S.; LAMRANI, H. C.; BELGNAOUI, T.;LAFOU T. Big Data Analytics and Management Control. Procedia Computer Science, v. 203, 2022, p. 438–443, 2022. DOI: 10.1016/j.procs.2022.07.058.
DRUCKER, P. Desafios gerenciais para o século XXI. São Paulo: Pioneira, 1999.
DUQUE-JARAMILLO, J. C.; VILLA-ENCISO, E. M. Big Data: desarrollo, avance y aplicación en las organizaciones de la era de la información. Revista CEA, Medellín, v. 2, n. 4, p. 27-45, jul./dez. 2016. DOI:10.22430/24223182.169. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/319132526_Big_Data_desarrollo_avance_y_aplicacion_en_las_Organizaciones_de_la_era_de_la_Informacion. Acesso em: 25 jun. 2026.
GARMAKI, M.; GHARIB, R. K.; BOUGHZALA, I. Big data analytics capability and contribution to firm performance: the mediating effect of organizational learning on firm performance. Journal of Enterprise Information Management, Bingley, v. 36, n. 5, p. 1161–1184, 2023. DOI: 10.1108/JEIM-06-2021-0247. Disponível em: https://www.emerald.com/insight/1741-0398.html. Acesso em: 25 jun. 2026.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2010.
GRIMALDI, M.; FERNÁNDEZ, V.; CARRASCO, C. Exploring data conditions to improve business performance: A configurational approach. Journal of the Operational Research Society, Abingdon, v. 70, p. 1–28, 2019. DOI: 10.10 80/01605682.2019.1590136. Disponível em: https://upcommons. upc. edu /handle/2117/133774. Acesso em: 26 jun. 2026.
HE, W.; HUNG, R. Y. Y.; LIU, L. Impact of Big Data Analytics on Banking: A Case Study. Journal of Enterprise Information Management, Leeds, v. 36, n. 2, p. 459–479, 2023. DOI: 10.1108/JEIM-01-2022-0037. Disponível em: https://www. researchgate.net/publication/365685915_Impact_of_big_data_analytics_on_banking_a_case_study. Acesso em: 25 jun. 2026.
HERDEN, T. Explaining the competitive advantage generated from Analytics with the knowledge-based view: the example of Logistics and Supply Chain Management. Business Research, Wiesbaden, v. 13, n. 1, p. 163–214, abr. 2020. DOI: 10.1007/s40685-019-00104-x. Disponível em: https://libkey.io/10.1007/s40685-019-00104-x?utm_source=ideas. Acesso em: 25 jun. 2026.
LIMA, J. J. M; REDAELLI, E. J. Framework de modelo analítico de negócio para empresas data-driven. Revista FOCO: Interdisciplinary Studies, Curitiba, v. 16, n. 11, p. 01–34, 2023a. DOI: https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n11-115. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/3095. Acesso em: 25 jun. 2026.
LIMA, J. J. M; REDAELLI, E. J. Modelo analítico de gestão para empresas data-driven. Revista FOCO: Interdisciplinary Studies, Curitiba, v. 16, n. 10, p. 91–107, 2023b. DOI: 10.28998/2175-6600.2023v16n3p91-107. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/3158/2260. Acesso em: 25 jun. 2026.
MORAES, J.; SAGAZ, S.; GENEIA, L. S.; LUCIETTO, D. Tecnologia da informação, sistemas de informações gerenciais e gestão do conhecimento com vistas à criação de vantagens competitivas: revisão de literatura. Revista Visão: Gestão Organizacional, [S.l.], v. 7, n. 1, p. 39-51, 2018. DOI: 10.33362/visao.v7i1.1227. Disponível em: https://doi.org/10.33362/visao.v7i1.1227. Acesso em: 25 jun. 2026.
NONAKA, I.; TAKEUCHI H. Criação de conhecimento na empresa: como as empresas japonesas geram a dinâmica da inovação. 14. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 1997.
SARACEVIC, T. Introduction to information science. Nova Iorque: Bowker, 1970.
SCHEMBERA, B.; DURÁN, J. M. Dark Data as the New Challenge for Big Data Science and the Introduction of the Scientific Data Officer. Philosophy & Technology, Dordrecht, v.33, p.93–115, 2020. https://doi.org/10.1007/s13347-019-00346-x. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-019-00346-x. Acesso em: 25 jun. 2026.
SILVA, S. L. Gestão do conhecimento: uma revisão crítica orientada pela abordagem da criação do conhecimento. Ciência da Informação, Brasília, v. 33, n. 2, p. 143-151, maio/ago. 2004. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-19652004000200015. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ci/a/Z7bCPGNJcpFVBgFKzLcpSYb/abstract/?lang=pt. Acesso em: 25 jun. 2026.
TARAPANOFF, K. (org.). Inteligência organizacional e competitiva. Brasília: Editora UNB, 2001.
TERRA, J. C. C. Gestão do Conhecimento: o grande desafio empresarial. 5. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
WERSIG, G. Information science: the study of postmodern knowledge usage. Information Processing & Management, Elmsford, v. 29, n. 02, p. 229-239, mar. 1993. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/artic le/pii/030645739390006Y?via%3Dihub. Acesso em: 25 jun. 2026.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Marcelo Goberto Azevedo, Natália Marinho Nascimento, Ieda Pelógia Martins Damian

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
A revista se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua e a credibilidade do veículo. Respeitará, no entanto, o estilo de escrever dos autores. Alterações, correções ou sugestões de ordem conceitual serão encaminhadas aos autores, quando necessário.
O conteúdo dos textos e a citação e uso de imagens submetidas são de inteira responsabilidade dos autores.
Em todas as citações posteriores, deverá ser consignada a fonte original de publicação, no caso a Informação & Informação.




