Etiqueta: Analytics

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¿Qué es un DataWareHouse?

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde, generalmente, una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información. Los datos de un data warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar.

Es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes, sobre todo, para fines analíticos y de acceso.

Estructuras de un Data Warehouse

La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en 3 estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.

  • Con una estructura básica: Son sistemas operativos y archivos planos que proporcionan datos en bruto y que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.
  • Con una estructura básica con área de ensayo: El área de ensayo se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización.
  • Con una estructura básica con área de ensayo y data marts: Son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lakes y Data Warehouse?

Los data lakes han surgido en el paisaje de Data Management en los últimos años, sin embargo, data lake no es necesariamente un reemplazo del data warehouse. Mas bien, complementan los esfuerzos existentes y dan soporte al descubrimiento de nuevas preguntas. Una vez que se descubren esas preguntas se optimizan las respuestas. Y optimizar puede significar moverse fuera del data lake para ir a un data warehouse.

Estas son algunas diferencias clave entre data lake y data warehouse:

  • Datos: Un data warehouse sólo almacena datos que han sido modelados o estructurados, mientras que un Data Lake no hace excepción de datos. Lo almacena todo, estructurado, semiestructurado y no estructurado.
  • Procesamiento: Antes de que una empresa pueda cargar datos en un data warehouse, primero debe darles forma y estructura. Con un data lake, sólo se cargan los datos sin procesar, tal y como están, y cuando esté listo para usar los datos, es cuando se le da forma y estructura.
  • Agilidad: Un data lake carece de la estructura de un data warehouse, lo que da a los desarrolladores y a los científicos de datos la capacidad de configurar y reconfigurar fácilmente y en tiempo real sus modelos, consultas y aplicaciones.
  • Seguridad: La tecnología del Data warehouse existe desde hace décadas, mientras que la tecnología del Data Lake es relativamente nueva. Por lo tanto, la capacidad de asegurar datos en un data warehouse es mucho más madura que asegurar datos en un data lake.

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¿Cómo aprovechar al máximo los benéficos del Big Data?

Cada segundo hay 3.020.644 emails enviados nuevos, 89.346 videos vistos en YouTube y 5.593 llamadas de Skype. Gracias a todas las interacciones diarias, al aumento exponencial de usuarios activos y a la diversidad de plataformas, apps y sistemas disponibles, el Big Data esta en todas partes y crece a un ritmo sin precedentes.

Conocer la información detallada acerca del comportamiento de los clientes y profundizar en su mente nos permite descubrir que es lo que piensan realmente; que es lo que compran, cuándo y cómo lo harán. Es por esto que monetizar los Insights generados con Big Data sigue siendo la meta para muchas compañías.

Los macrodatos siguen una tendencia de crecimiento vertiginosa. Aquí hay algunas de las cifras que lo prueban:

Por lo tanto, las compañías están centrando sus esfuerzos en encontrar las tecnologías adecuadas, capaces de extraer grandes conjuntos de datos de diversas fuentes para encontrar patrones, tendencias y correlaciones. Algunos de los principales beneficios que el Big Data ofrece a las empresas son:

  • Reducción de costos: Una vez que se han identificado los procesos costosos y redundantes, los datos pueden impactar significativamente en la reducción de costos. Actualmente se estima que existe un ahorro promedio del 10% cuando se implementa alguna solución de análisis, que además nos permiten identificar y reducir los errores de procesamiento, así como automatizar muchos programas de servicio.
  • Mejora el servicio al cliente: La información en tiempo real posibilita descubrir cómo piensan y cómo se comportan los clientes, esto puede llevar a cambios en el negocio que mejoren la atención y la transformen hacia un nivel super personalizado. Solo un aumento del 5% en la retención de clientes genera más del 25% de aumento en ganancias.
  • Resolución de problemas: Los datos nos permiten responder a las preguntas difíciles. Las herramientas de análisis muestran información valiosa que no es evidente a simple vista y que muchas veces es la respuesta a problemáticas reincidentes. Las compañías pueden aprovechar la información centrándose en los datos que ya tienen, así como organizando, integrando e implementando nuevos procesos de análisis.
  • Optimización de ingresos: Los datos pueden dar lo necesario para lanzar un nuevo producto, diversificar la cartera, detectar oportunidades en el ciclo de venta y varias otras soluciones que generan un mayor flujo económico. Las empresas que incorporan análisis de datos en el pilar de sus estrategias generan un aumento de ganancias de hasta el 8%.

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Big Data Analytics, clave de una empresa inteligente

Las empresas Data Driven, que utilizan los datos para guiar todas sus decisiones, son las compañías que han demostrado una mejor adaptación en situaciones cambiantes. Cuando ejecutamos estrategias de Big Data Analytics, avanzamos hacía el conocimiento de tendencias, patrones, correlaciones e Insights que nos dicen hacía dónde ir y cual es la mejor forma de hacerlo, además, los Datos nos permiten anticiparnos a las tendencias y actuar óptimamente gracias a las respuestas en tiempo real que ofrecen este tipo de herramientas.

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido desde hace ya varias décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado enormemente y ha permitido manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.

Existen 4 categorías principales para diferenciar las herramientas de Big Data Analytics y se definen como:

  • Análisis Descriptivo: Estas herramientas nos permiten saber que fue lo que sucedió en un momento determinado. Crean reportes simples y visualizaciones que ayudan a entender algunos acontecimientos específicos. De todas las herramientas analíticas que existen, estás son las menos avanzadas y se recomiendan solo si se usan como complemento de alguna plataforma más adecuada para el ritmo actual de los negocios.
  • Diagnostico Analítico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que los sistemas de análisis descriptivos de informes, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo: Las plataformas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro cercano. Es una de las herramientas de Big Data más populares actualmente, ya que hacen uso de Inteligencia Artificial y tecnología de machine learning.
  • Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a saber qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas.

La implementación de soluciones de Big Data no siempre es tan sencilla como quisiéramos, siguen persistiendo algunos desafíos importantes:

  • Crecimiento de Datos: La tasa explosiva de crecimiento de los datos es una de las principales problemáticas. Además del espacio en servidores que esto requiere, las soluciones que adoptemos deben ser capaces de funcionar a gran escala y aceptar un crecimiento constante de la información que ingresa.
  • Datos no estructurados: Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. Estos datos al no tener una estructura pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la examinación y extracción de información mejorada, de los datos no estructurados.
  • Integración de Datos: Las bases de Datos se crean a través de distintas fuentes de origen. Integrar eficientemente todas estos Datos es una tarea difícil y primordial para cualquier empresa y las soluciones que se utilicen deben estar a la altura de estos retos.

En la era del Dato y en medio de una de las crisis más importantes de los últimos años, la necesidad primordial de las empresas es repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

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¿Cómo esta siendo el Big Data en Marketing en 2021?

Los Datos se han abierto un espacio en todos los sectores productivos del mundo hasta volverse una pieza clave en las estrategias de Marketing actuales. Además, el boom de los datos ha demostrado la importancia de conocer a los consumidores y lo fundamental que resulta la información para saber qué hacer, cómo y cuándo.

El año 2020 fue sin duda una plataforma que impulsó enormemente al Big Data, y a pocos días de terminar el primer trimestre del 2021, el desarrollo continuo de nuevas tecnologías ha permitido consolidar el uso de herramientas y estrategias que generan un valor diferencial para las marcas que las usan. Las empresas están buscando desarrollar sus capacidades para capturar, almacenar y procesar información para poder centrarse en el valor del dato.

Esto también supone grandes retos y desafíos para el Business Intelligence que son importantes conocer para saber cómo afrontarlos. A continuación, enlistamos los puntos más importantes que enmarcaran la industria de los datos este año.

  • Más privacidad. Las reformas a las regulaciones para la protección de la privacidad de los internautas llegaron a cambiar el juego. Las normativas de origen europeo están marcando el camino, además, los mismos consumidores están más consientes de los datos que generan con su navegación. Por todo esto, la batalla entre identidad y privacidad esta haciendo que las compañías se preocupen por encontrar un equilibrio entre conocer a sus clientes y respetar su privacidad.
  • Plataformas conectadas. Las plataformas de datos no pueden permanecer aisladas dentro de la cadena de valor, propia del Dato. La industria se mueve hacía la interconexión de plataformas, dentro de un ecosistema que agregue valor a la experiencia del cliente y al análisis en general.
  • Muerte de las cookies. Con la próxima desaparición de las cookies, todos nos preguntamos hacía dónde va la industria y que soluciones se implementaran para suplir su función.  El 2021 será un año donde dominen las opciones alternativas y se comiencen a vender nuevas soluciones; todas las grandes compañías estarán en la carrera por la búsqueda de la mejor alternativa mientras esperamos la desaparición definitiva de las cookies.
  • Data Quality. Con tanta información que se genera a diario, el paradigma de lo que realmente es importante está cambiando. La cantidad de datos disponibles seguirá siendo un factor clave en el juego, sin embargo, es momento de priorizar la calidad de la información y centrarse en Insights realmente importantes y valiosos. Esto también supone un punto de valor en la relación con los consumidores: dejar de intentar saberlo todo de ellos, para enfocarse en saber lo que de verdad importa.
  • Inteligencia activa. Ya es una realidad para varias compañías la recolección y transformación de sus datos, sin embargo, migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta un catálogo de activación sigue siendo un gran rato, por lo que es importante avanzar hacia procesos de inteligencia activa que automatice el camino del dato, desde la fuente hasta el Data Lake.

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¿Qué necesitas saber para desarrollar estrategias de medición y análisis de Datos?

Cuando buscamos tomar decisiones más inteligentes, debemos ubicar a los datos y a una buena herramienta de analítica en el centro de cada decisión que tomemos. Al contar con bases de datos robustas y la tecnología adecuada, podemos entender los Insights a profundidad, ponerlos en contexto y equilibrarlos con las necesidades específicas de cada momento.

Construir 1st Party Data es un importante primer paso para iniciar un proceso de análisis y medición de datos, sin embargo, conocer los views o el tiempo promedio que un cliente pasa en nuestra web no es suficiente cuando no entendemos el contexto o no ponderamos estas métricas en relación a los objetivos que estamos buscando cumplir. Por eso, es igualmente importante saber leer de forma correcta dichas métricas, asignar referencias como base de comparación y aprender de ellas para robustecer las próximas acciones.

A medida que las nuevas tecnologías se consolidan, los datos ganan terreno como aliados indiscutibles de los tomadores de decisiones. Las plataformas de automatización con Inteligencia Artificial, permiten identificar comportamientos clave y parametrizarlos para alinearlos a las nuevas necesidades que van surgiendo en los clientes. Este proceso permite encontrar los Insights que eventualmente ayudaran a mejorar las estrategias en todos los ejes de una organización Data Driven. Además, las herramientas Learning Machine posibilitan el estudio de los datos en tiempo real y brindan inmediatez en la toma de decisiones, lo cual, es imprescindible en un contexto que cambia permanentemente.

La Data representa una oportunidad para hacerse más preguntas e indagar sobre aspectos clave que podríamos no estar tomando en cuenta, por eso, hay que atreverse a tomar riesgos y aprovechar el uso de los Datos para enriquecer el conocimiento y no solo utilizarlos como un medio de confirmación de lo que ya sabemos.

Con el aprendizaje que nos dejó el 2020, ahora más que nunca, hay que invertir en la tecnología que nos permita analizar y monetizar nuestros datos y explorar los beneficios de la automatización

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Inteligencia de Audiencias: ¿Cómo conocer realmente a los clientes?

Mucho hemos hablado sobre la importancia de las Audiencias en las estrategias de Marketing. Sin embargo, más allá de solo identificar a un público al cual llegar, debemos ser capaces de generar Inteligencia sobre estos segmentos y obtener conocimiento valioso con la información disponible.

Dicho objetivo, es posible cuando se utilizan y unifican los datos de los comportamientos de compra en tiempo real y se desarrollan modelos de atribución que permiten identificar a cada uno de los clientes y entablar una relación de valor con ellos.

3 pasos para hacer Inteligencia de Audiencias

  1. Trabajar de forma coordinada y combinar los datos: Hay que eliminar las barreras para conjuntar la información que se tiene y obtener una visión unificada. Así, las empresas  pueden entender y satisfacer las necesidades del cliente de manera más eficaz, lo que les permite crecer.
  2. Medir y analizar el recorrido de los clientes: Una vez que los datos están unificados, hay que estudiarlos a lo largo de todo el recorrido del cliente. Una ventaja de tener una estrategia de datos, es que se puede medir con precisión el impacto del marketing en todas las actividades y no solo en campañas que están activas en momentos cortos.
  3. Crear experiencias dinámicas: Por último, es necesario conectar la información valiosa con las plataformas de la empresa para proporcionar experiencias relevantes a los consumidores. Con los datos de los clientes se pueden crear segmentos de audiencia eficaces y con el uso de la tecnología, podemos crear experiencias personalizadas para cada uno de estos segmentos.

La Inteligencia de Audiencias posibilita aplicar AI a cada paso del recorrido del cliente. Con este tipo de procesos avanzados, se puede llegar a los consumidores a través de emplazamientos y puntos de contacto nuevos. Además, permite crear una imagen completa de los distintos tipos de Buyer Person que componen a la audiencia objetivo, analizar la competencia y descubrir nuevos Clusters a los que llegar.

Finalmente, a la hora de elegir una solución de análisis para estudiar nuestras audiencias hay que tener en cuenta dos aspectos: el primero es que sea una herramienta que permita analizar recorridos de los clientes, de los canales, contenido y campañas diferentes; el segundo, es que utilice modelos de atribución para observar cómo trabajan los medios de comunicación y qué canales generan más impacto.

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La importancia de la medición de Audiencias para la planificación de Estrategias.

El confinamiento ha dado paso a una aceleración de la transformación digital y por consecuencia, a un aumento significativo en el tiempo de navegación de las personas. Con este estilo de vida instalado, las marcas buscan aprovechar los medios digitales y hacerse un espacio en el Journey Digital de los consumidores para lanzar contenido de captación.

El avance de los dispositivos móviles frente a la navegación de escritorio y el impacto de las redes sociales en el tráfico web, nos plantean un panorama nuevo, mucho más diverso, cambiante y con mayores desafíos. Con este cambio de paradigma, los sistemas de medición de audiencias deben enfocarse en reflejar con exactitud cómo se produce el consumo de contenidos en la red.

En Internet todo se etiqueta y cada dispositivo va dejando una huella de su actividad. Gracias a esto, podemos saber cuántos dispositivos han entrado en contacto con un sitio, de dónde vienen esas visitas, la página de destino, los horarios en los que ingresan, entre muchos otros. La mayoría de estos datos pueden obtenerse en tiempo real y resultan bastante útiles como punto de partida para analizar Audiencias.

Hoy en día existen diversos métodos de medición, un buen ejemplo son los sistemas de medición híbridos, que combinan datos muestrales con datos censales de los dispositivos que están siendo analizados, lo que permite generar información y hallazgos válidos. Los datos de medición de audiencia tienen un papel clave para la identificación, captación y retención de la audiencia, y las marcas necesitan Insights que las ayuden a reducir errores e integrar datos clave en sus sistemas de gestión para relacionarse con los clientes.

Resulta fundamental contar con herramientas de medición, óptimas para el ritmo de vida actual, que nos permitan replantear estrategias, generar campañas enfocadas y tomar las mejores decisiones de compra de espacios publicitarios en línea. Puedes valerte de muchos recursos para llevar a cabo la medición de audiencias, desde la inversión propia para obtener un software de seguimiento, hasta el Partnering con empresas que ya cuenten con la tecnología adecuada.

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De los datos a la acción: ¿Cómo hacer Marketing basado en Datos?

Crear estrategias basadas en Datos permite lograr resultados sorprendentes y potenciar enormemente las estrategias, sin embargo, aun viviendo en la era de la información, todavía hay muchas empresas que toman decisiones basadas en la intuición. Este actuar resulta bastante comprensible ya que es más fácil dejarse llevar por el instinto, pero es momento de cambiar el paradigma y tomar decisiones más sensatas.

Las organizaciones que basan sus decisiones en Datos tienen 3 veces más probabilidades de registrar mejoras significativas*, por eso los verdaderos líderes de Marketing y Análisis han dejado de lado los presentimientos para darle pasó a resultados sustentados. El uso de herramientas tecnológicas como los DMP o EDP se ha popularizado en los últimos años, cerrando la brecha hacía la madurez digital de las organizaciones y aprovechando el máximo potencial de la información disponible.

Los datos no solo muestran información, sino que pueden derivar en acciones reales. Aquí hay algunos aspectos importantes que debes considerar para comenzar a idear la mejor estrategia Data Driven.

  • Una plataforma robusta de gestión: Tener los datos concentrados en un solo sitio es una buena forma de simplificar las cosas. Esta herramienta debe unificar las distintas fuentes de datos, asignar un valor a cada una y contar con funciones de analítica que permitan ver KPI´s clásicos y no tan clásicos, es decir, la visualización de todas las interacciones provechosas, que revelen conocimiento que no notamos a simple vista y una visión 360°.
  • Automatización: El marketing digital y la gestión de datos requiere automatización, velocidad y eficiencia. Si no contamos con herramientas capaces de captar y analizar información en tiempo real, difícilmente podremos obtener el resultado esperado para seguir avanzando.
  • Segmentar tu Audiencia: La microsegmentación te permitirá generar contenido hiper personalizado, orientado a las necesidades de cada grupo; a mayor diferenciación, mayor especialización en las estrategias. Los segmentos de Audiencia se pueden crear usando 3 tipos de fuentes de datos: de plataforma, de terceros y propios.
  • Generar Modelos de Atribución: Es fundamental entender la relación que hay entre los clientes y los diferentes puntos de contacto con la marca. Interpretar los distintos recorridos de los clientes, puede resultar en un entendimiento completo de su Shopper Journey y el desarrollo de mejores estrategias, como por ejemplo, invertir en los canales de publicidad que generan más conversiones.

Utilizar tecnología avanzada y el aprendizaje automático para incrementar la velocidad con la que obtenemos información valiosa, nos permitirá actuar en consecuencia y centrarnos en lo que realmente importa.

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*Encuesta internacional de análisis y datos de PwC, “Big Decisions”

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Behavioral Data Bank Yopter: El Banco de Datos Comportamentales más grande de México

Uno de los grandes recursos para hacer investigación y análisis de mercado es un Banco de Datos, ya que es un sistema que nos permite ver la información de forma clasificada, unificada y con un orden especifico. Podemos utilizar esta herramienta para filtrar categorías, hacer búsquedas eficientes y acceder a grandes cantidades de datos fácilmente.

Basándonos en la función que cumple, podríamos decir que un banco de datos suele ser bastante común, como el caso de un índice o un fichero, que son formas distintas de este recurso. Sin embargo, en temas relacionados al Big Data y Analytics, este término suele usarse para nombrar un medio tecnológico con funciones mucho más avanzadas, en dónde la actualización de la información en tiempo real y la sincronización de datos provenientes de distintos medios, es de suma importancia para ofrecer resultados confiables y útiles.

Con Behavioral Data Bank de Yopter y su solución Knowledge Graph, disponemos información comportamental a nuestros aliados/clientes y otorgamos acceso a los datos de más de 2.5 millones de usuarios únicos. Al realizar consultas para Analytics e Insights con Knowledge Graph, es posible identificar cambios de comportamiento en grupos específicos a través de modelos de segmentación geográfica, demográfica, comportamental, por intereses y actividades digitales; así como utilizar modelos de atribución por geolocalización, resultados de campañas y lookalike Audiences.

Parte de los diferenciadores que tiene nuestro Banco de Datos, es que ofrecemos claridad del origen de la información que proporcionamos, dicha información no se basa únicamente en interacciones digitales sino que integramos también datos del comportamiento físico del usuario mediante el trackeo de sus ubicaciones.

En Yopter nos preocupamos por ofrecer opciones tecnológicas que sustenten los procesos relacionados al Big Data de manera sencilla y flexible, por lo que nuestro EDP es una plataforma integral con soluciones que impulsan todas las estrategias de datos dentro de las organizaciones.

Si quieres saber más de nuestro servicio de Behavioral Data Bank y su solución Knowledge Graph, escríbenos, nos encantaría ayudar: contacto@yopter.com

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