El potencial del Dark Data para generar una ventaja competitiva sostenible a través de la Gestión de la Información y del Conocimiento
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2026v31n2p276Palabras clave:
Gestión del Conocimiento, Bases de Datos, Inteligencia CompetitivaResumen
Objetivo: La creciente generación de datos en las organizaciones, impulsada por el avance de las tecnologías digitales, ha aumentado considerablemente la cantidad de información disponible. Sin embargo, gran parte de esa información no es analizada ni utilizada. Este fenómeno se conoce como Dark Data: datos almacenados que no son procesados ni interpretados. Considerando el potencial estratégico de estos datos, este artículo tiene como objetivo determinar los posibles usos del Dark Data en el apoyo a la creación de una Ventaja Competitiva Sostenible, a través de su conexión con los procesos de Gestión del Conocimiento.
Metodología: La investigación, de naturaleza cualitativa y carácter exploratorio, se llevó a cabo mediante una revisión bibliográfica en bases de conocimiento nacionales e internacionales.
Resultados: Los resultados se estructuraron en cinco áreas: conversión de datos en conocimiento estratégico, mejora en la toma de decisiones, estímulo a la innovación organizacional, fomento de una cultura data-driven con el apoyo de la Gestión del Conocimiento y generación de Ventaja Competitiva Sostenible.
Conclusiones: Se observa que, incluso con la limitada exploración directa del término Dark Data, existe una fuerte convergencia teórica respecto al papel de los datos no estructurados y subutilizados en la generación de conocimiento y valor para las organizaciones.
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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.
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