Síndrome de Diógenes digital: cómo la acumulación de datos inútiles cuesta dinero a las empresas

Las empresas modernas sufren de un problema que nadie quiere reconocer: guardan demasiado. No demasiado de lo que necesitan, sino demasiado de lo que no necesitan. Archivos antiguos que nadie toca, versiones duplicadas de documentos, copias de seguridad de otras copias de seguridad, carpetas etiquetadas sin criterio. Los servidores corporativos están llenos de esto, y la razón es simple: almacenar se volvió tan barato que dejó de ser una decisión consciente. Hace treinta años, cuando guardar datos en cintas de seguridad era caro, las empresas pensaban bien antes de conservar algo. Hoy, esa reflexión desapareció.

Raúl Reyero Díez, coordinador del Máster en Big Data y Ciencia de Datos de la Universidad Internacional de Valencia, llama a esto «síndrome de Diógenes digital». Los datos que las empresas tienen pero no usan, o cuyo valor desconocen, se conocen en el sector como Dark Data o datos oscuros. Algunos podrían ser útiles si estuvieran bien clasificados. Otros son simplemente redundantes, obsoletos o triviales, lo que el sector llama datos ROT. Estudios como los de Veritas estiman que alrededor del 85 por ciento de la información almacenada en las empresas cae en estas categorías inservibles. Aunque Reyero advierte sobre la prudencia necesaria ante cifras universales, el número sugiere un problema de escala.

El costo no es solo el espacio en disco. Un archivo ocupa lugar en las copias de seguridad, se replica, se protege contra ataques, se migra cuando cambia la infraestructura. Cada una de esas operaciones cuesta dinero. Además está el tiempo: buscar un documento en servidores saturados es como buscar una aguja en un pajar. Desde la perspectiva de la ciberseguridad, el problema es más grave aún. Mantener información antigua incrementa el riesgo de conservar datos personales que ya no deberían estar almacenados. Esto crea vulnerabilidades innecesarias y complica el cumplimiento de regulaciones como el RGPD.

Hay también una dimensión ambiental que la mayoría ignora. La creencia popular es que «la nube» es algo etéreo y limpio, pero detrás hay edificios llenos de servidores, redes y sistemas de refrigeración que consumen agua, electricidad y recursos continuos. Cuando alguien guarda una foto o envía un correo, parece desaparecer en un lugar abstracto, pero no es así. Reducir la información innecesaria disminuye las transferencias, las copias de seguridad y el almacenamiento activo. Aunque borrar un 20 por ciento de los archivos no reduce automáticamente un 20 por ciento de las emisiones, aplicar este criterio de forma sistemática durante años marca una diferencia notable en la huella de carbono de una organización.

La solución no es comprar más almacenamiento ni buscar una herramienta de inteligencia artificial que decida por su cuenta qué eliminar. Reyero aclara que el borrado inteligente funciona mediante la automatización de reglas que la propia empresa fija. El algoritmo no inventa las reglas; las aplica de forma consistente a una escala que ninguna persona podría asumir revisando carpetas una por una. El modelo evalúa variables como la antigüedad del archivo, si está duplicado, si está vinculado a un proyecto activo o si existe una obligación legal de conservarlo. Esta automatización es clave también para el cumplimiento del derecho al olvido exigido por el RGPD, localizando información fragmentada en hojas de cálculo, entornos de prueba o copias olvidadas.

Para que esto funcione, las empresas necesitan arquitecturas de visualización de datos. Lo que no se mide o simplemente no se ve acaba quedando para más adelante. La saturación afecta especialmente a las pequeñas y medianas empresas, que disponen de menor margen para desperdiciar recursos. La recomendación final de Reyero para directivos y responsables de tecnología es clara: no empezar comprando más almacenamiento. Empezar intentando entender qué información tiene realmente la empresa, haciendo un inventario en un repositorio concreto y probando el proceso en un entorno pequeño. Solo después, con ese conocimiento, pensar en herramientas y automatización.