Etiqueta: Datos

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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 crear una estrategia de Datos?

La analítica y la estrategia digital resultan primordiales en el día a día, sobre todo, debido al proceso de transformación digital que las empresas experimentan desde hace algunos años. Estas áreas han cobrado gran importancia para cualquier compañía cuya actividad requiera del uso de herramientas virtuales.

Sin embargo, optimizar la analítica digital y construir una estrategia de datos efectiva no siempre es una tarea fácil. Para empezar, si queremos entender el concepto de analítica, debemos remarcar que aunque el término no es nuevo, su aplicación al ámbito digital aún sigue resultando compleja para algunas empresas. Esto resulta porque cuando cada equipo utiliza herramientas específicas para sus funciones, se convierte en un elemento de complicación porque se generan muchos puntos de contacto entre equipos, herramientas y clientes.

Para solucionar este problema, pongamos un ejemplo. Imaginemos que trabajamos en un medio de comunicación y nos preguntan por el rendimiento de los contenidos de deportes en general. Aquí surgiría un problema, ya que ni los sistemas de medición ni las métricas de estos tienen por qué estar unificadas ni medirse de la misma forma. Un ejemplo de esto es la diferencia que existe entre lo que YouTube entiende como una visualización de vídeo y lo que otra plataforma, como Facebook, identifica como tal.

Por eso:

  • Las herramientas de analítica tienen que adaptarse al negocio, no al contrario.
  • Si lo más importante es el usuario, la analítica tiene que estar centrada en él.

Con estas 2 claves en mente, una buena solución es un sistema de procesamiento único. Esto permitiría a todos los equipos de la compañía tener un punto central en el que almacenar, etiquetar y gestionar los datos recopilados. Así como tener datos limpios y transparentes, pero también seguros.

A través del nexo entre los distintos departamentos, se genera un espacio en el que los datos pueden consultarse de forma unificada, lo que posibilita la optimización de procesos. Para su construcción, resulta primordial homogeneizar la nomenclatura de las acciones que realiza el usuario (visitas, compras, reproducciones de vídeo, preferencias…) De esta manera, cada equipo puede utilizar sus propias herramientas y después poner la información en un lugar común.

Para desarrollar estos sistemas, es recomendable recurrir a profesionales o empresas que puedan hacer estas funciones y, si es viable, incorporar alguien al equipo con este fin. Este proceso implica a toda la compañía y debe seguir los siguientes pasos:

  • Definir el modelo de gobernanza de datos: en primer lugar, cuando ya se han identificado las necesidades, hay que decidir si se optará por un modelo centralizado o descentralizado. Una solución híbrida posibilita que los equipos puedan hacer su trabajo como quieran.
  • Reunir a las partes interesadas para intercambiar necesidades: cada departamento o equipo debe exponer qué necesita, qué herramientas emplea para recopilar información y que aplicación le da.
  • Diseñar un modelo de datos: en esta fase, tras escuchar las peticiones, se procede al diseño de un modelo de datos en el que las demandas realizadas se vean reflejadas.
  • Elección de herramientas: el último paso es redefinir qué herramientas se usarán para recopilar los datos que se introducen en el sistema de procesamiento central.

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5 claves para alcanzar el éxito con ayuda de tus Datos

El año 2020 fue un punto de inflexión, en el que vivimos en un contexto para el que no estábamos preparados y debimos enfrentarnos a la frustración de no poder cumplir con lo planeado.

Entre los grandes cambios que vimos, el uso de la tecnología aumentó en los últimos 18 meses, lo que en circunstancias normales hubiera demorado de 5 a 10 años. Las estrategias online ayudaron a aumentar las ventas en las tiendas físicas. Los hábitos de los consumidores cambiaron y siguen cambiando. Los clientes no solo quieren elegir lo que más se acomode a sus necesidades, sino que tienen más opciones y hoy pueden elegir entre más canales.

Por eso, el mejor canal es el que funciona mejor para el consumidor. Y va más allá de pensar en términos de sitios web vs tiendas físicas. Los consumidores van a usar ambos, según el que les funcione mejor. Esto explica por qué, en general, las estrategias ganadoras del último año y medio fueron aquellas que brindaron al consumidor la posibilidad de elegir aquello que más se adecuaba a sus necesidades.

Un escenario tan novedoso, de cambios tan acelerados y difíciles de predecir, trae innegables oportunidades y también grandes desafíos. Por eso es importante preguntarse, ¿Cómo podemos prepararnos para lo que viene?

  • Respetar la privacidad del consumidor: Hoy, este aspecto ocupa un rol de liderazgo en el ecosistema digital y acompaña a los principales actores en el proceso de respetar al máximo la privacidad de los usuarios.
  • La clave son los Insights: La información nos permite encontrar claves para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes. Es importante mostrar que comprendemos y podemos ayudar a satisfacer unas necesidades que están cambiando más rápido que nunca.
  • Agilidad: Seguir los cambios en tiempo real y satisfacer las nuevas demandas a gran escala es un reto que exige una enorme agilidad y esto solo se puede lograr de la mano de la automatización, que nos ayuda a dar la respuesta indicada en cada uno de los consumidores, en los momentos precisos.
  • Data Driven: Por otro lado, la agilidad solo es posible si los negocios se basan en datos, y si las empresas pueden ver y medir lo que está sucediendo en cada momento. Por eso, manejarnos con datos de procesos internos y con aquella información que los clientes aceptan compartir es la cuarta clave.
  • Capital humano experto: Es fundamental crear equipos que sean expertos en tecnologías digitales y que cuenten con las habilidades y capacidades adecuadas tanto para generar resultados hoy como para preparar los negocios para el futuro.

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Las aplicaciones del Machine Learning en los modelos de suscripción

Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación y es la forma que tienen para subsistir en un panorama cada vez más competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, en esta entrada abordaremos cómo los datos potencian la inteligencia artificial y el machine learning para acelerar las suscripciones.

Los sistemas basados en Data Science y machine learning nos permiten detectar cambios en los comportamientos de nuestros clientes, crear alertas ante determinados tipos de cambios que puedan ser relevantes para nosotros, identificar los factores que los causan y generar predicciones de rendimiento.

En el caso específico de la obtención de suscriptores, podemos usar las bondades del machine learning en el análisis del modelo de atribución, es decir, entender el viaje que el usuario hace desde que descubre el medio o la marca hasta que realiza o no la conversión, que en este caso sería una suscripción. Aquí tienen gran importancia los canales de referencia; un visitante que viene de una búsqueda y de una red social tiene un ratio de conversión diez veces mayor que alguien que viene de solo uno de esos canales.

La clave está en el origen de los datos recopilados de los que se nutre la plataforma que cada empresa utiliza. Usar datos de un grupo de clientes no funciona tan bien como generar un modelo entrenado con 1st Party Data.

Y es que el uso de esta información se refleja en 2 aspectos esenciales para los usuarios: la personalización del contenido y la mejora de la experiencia de usuario. Aquí es donde el Machine Learning juega un papel muy importante. Habitualmente, los algoritmos empleados por medios suelen recomendar los contenidos muy leídos, sin embargo, si solo se hacen recomendaciones de cosas populares, nunca aparecera nada nuevo ni se le dará a un contenido especifico la oportunidad de destacar. En este sentido, los algoritmos híbridos seleccionan contenidos en tendencia y a su vez, permiten a los usuarios descubrir algo nuevo.

Con todo esto, podemos concluir en 3 puntos clave:

  1. Lo complejo no siempre es mejor, la complejidad está bien cuando tiene sentido. Sin embargo, a ocasiones es recomendable confiar en el uso inteligente de los datos, la automatización de procesos y las soluciones pre probadas.
  2. Experimentar con Data Science está bien, ya que no todas las soluciones valen para cada medio y deben adaptarse.
  3. Entender qué puede hacer por ti el Machine Learning y qué no; la recomendación de contenidos puede llevarse a cabo en un 90% por los algoritmos. Sin embargo, existen otras tareas importantes donde hay un mayor componente humano, por ejemplo, en las estrategias para mejorar la retención de los suscriptores, el análisis del producto o la mejora de la comunicación del mismo.

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¿Cómo gestionar la complejidad del manejo de datos?

Las herramientas digitales permiten que tengamos acceso a más información que antes, y todas las interacciones que las personas tienen con un dispositivo se convierten en datos. Así que, se trata de una cantidad abrumadora, porque se obtiene a una velocidad supersónica y sin descanso. ¿Qué tendría que hacerse con toda la información recopilada? Para las empresas, esa tarea se convierte en un proceso complejo, incluso si cuentan con un software que ayude a simplificarlo.

En un estudio realizado por HubSpot, en Colombia, Chile, México y España en 2021, las empresas usaron al menos dos de estas herramientas:

  • Para colaboración de equipos (Slack, Microsoft Teams, etc.): 58%
  • Para reuniones, webinars y eventos (Zoom, Eventbrite, etc.): 59%
  • Para gestionar documentos (Dropbox, Canva, etc.): 45%

El resto, agrega un CRM (36,40 %), herramientas para gestionar presupuestos y gastos (24,60 %), videomarketing (22 %) y marketing automation (16,80 %).

Estas herramientas son de gran ayuda cuando se trata de dar seguimiento a proyectos en donde los equipos colaboran de manera remota. Sin embargo, sobre todo cuando hay un crecimiento en la empresa, esas plataformas pueden ser insuficientes para tener una administración eficiente de la información.

¿Cómo reducir la complejidad en el manejo de datos?

  • Aprender a reconocer las necesidades de la empresa: La cuestión radica en que las necesidades nunca son iguales de organización en organización. Por eso, antes de hacer una búsqueda o pedir recomendaciones, es importante identificar para qué se deberían utilizar esas herramientas digitales. Y no solamente debe considerarse las metas, sino las áreas de la empresa que van a utilizarlas, las personas que tendrán contacto con sus funciones en el día a día y de qué manera van a convertir su trabajo en un proceso más sencillo.
  • Investigar las opciones que atacan las necesidades: Una vez que se haya elegido una herramienta para trabajar, es momento de buscar recomendaciones, investigar sobre la experiencia que otros han tenido, leer reseñas y resolver dudas. Es necesario conocer a fondo las opciones disponibles y cuales se acomodan mejor a los objetivos de la empresa.
  • Solicitar una prueba: Una prueba limitada permite conocer a fondo sus características en casos reales dentro de una compañía y también ayuda a familiarizarse con la interfaz.
  • Buscar complementos para una gestión más eficiente: Si una herramienta cuenta con funciones complementarias o que ayudan a integrar otras soluciones que ya existen dentro de la empresa, es importante considerar agregarlas al servicio. Este tipo de soluciones, son muy útiles cuando la complejidad de los datos aumenta. Permiten integrar aplicaciones, organizar datos y automatizar procesos sin que se deban añadir nuevos sistemas.
  • Personal siempre capacitado: Esto es muy importante, especialmente porque las necesidades irán cambiando al mismo tiempo que las funciones. Las innovaciones que llegan a la industria precisan sus propios ajustes en las herramientas digitales, y por eso los equipos deben seguirles el paso. También es bueno dejar la puerta abierta a las dudas, para que las personas se sientan en confianza de hacer consultas que se resuelvan gracias a la experiencia de alguien más o una capacitación que consolide sus habilidades.

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Anuncios y privacidad, ¿Cómo ganarse la confianza de los clientes?

Un reciente estudio de Google para conocer cuáles son las principales preocupaciones de las personas en torno a sus datos, reveló que cuando el marketing digital se pone en práctica de forma adecuada, puede ser respetuoso con las decisiones que toman los usuarios en cuanto a sus datos y, a la vez, ofrecer valor a las marcas y a los clientes.

Según el informe, las personas se sienten cómodas proporcionando su información personal a las empresas en las que confían, siempre y cuando sepan cómo se van a usar esos datos y qué recibirán a cambio. No obstante, hay empresas que no cumplen las expectativas básicas de los usuarios, lo que ha llevado a generar un aura de escepticismo al momento de proporcionar datos a las compañías.

Las marcas deben centrarse en superar las expectativas de los clientes para ganarse su confianza, en lugar de cumplir únicamente los requisitos legales del tratamiento de datos. Las empresas que dan un paso adicional en el cuidado de sus datos consiguen una ventaja competitiva, frente a las que consideran que la privacidad es secundaria. Si no se presta la atención adecuada, se corre el riesgo de perder la confianza y el respeto de los clientes.

Según el estudio, hay 3 medidas clave que los anunciantes deberían tomar para asegurarse de que su estrategia de marketing sea respetuosa y efectiva con la privacidad:

  • Compartir datos debe ser significativo:  Las personas buscan disfrutar de experiencias que les parezcan valiosas, por lo que los consumidores se sienten más cómodos compartiendo sus datos cuando saben que obtendrán un beneficio a cambio. Así, las actitudes de las personas hacia la privacidad online cambian en función del valor percibido de los anuncios. Y es un valor que se puede definir de distintas formas, pero generalmente, los usuarios consideran que los anuncios son valiosos cuando están adaptados a sus intereses, se traducen en un ahorro de tiempo o dinero y se les muestran en el momento oportuno. 
  • Compartir datos debe ser fácil de recordar: Para que la publicidad se considere responsable, los usuarios deben recordar que han compartido sus datos con la marca de forma activa y voluntaria. Por ello, la transparencia es fundamental para ganarse la confianza de los clientes, que prefieren comprar en empresas que son claras, abiertas y sinceras en cuanto a los datos personales que recogen y por qué lo hacen. Políticas de privacidad breves y con un lenguaje claro, son una de las claves en este sentido.
  • Compartir datos debe ser fácil de gestionar: Al 80% les preocupa que su información personal se pueda usar de forma inadecuada, quieren conservar la propiedad de su información y sentir que tienen control sobre ella. Por este motivo, los clientes deberían poder consultar y gestionar cómo se usan sus datos, con opciones como darse de baja de suscripciones a comunicaciones de marketing o poder gestionar la frecuencia con las que las reciben.  Es 3 veces más probable que las personas reaccionen positivamente a la publicidad, cuando sienten que tienen un mayor control sobre la forma en que se usan sus datos.

La privacidad online es un tema importante, y el sector de la publicidad tiene que adecuarse a ello. Las marcas deben adaptar sus estrategias de marketing a estos 3 principios clave para poder ganarse la confianza de los clientes y demostrar que, cuando el marketing digital se hace correctamente, es beneficioso para todos.

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Principios y beneficios del Gobierno de Datos

Un Gobierno de Datos contribuye a garantizar que los datos sean accesibles y gobernables, así como a asegurar que se encuentren protegidos. Además, permite a las compañías aprovechar mejor sus procesos de análisis, tanto para hacer más sencilla la toma de decisiones como para satisfacer las necesidades de los diferentes equipos de la organización en el terreno de los datos. 

Sin embargo, este concepto no solo engloba el control y la protección de la información, sino también la apertura de nuevos caminos y la generación de insights. En pleno 2021, un enfoque de gobierno optimizado es esencial para cualquier empresa, y trabajar con la tecnología y el proveedor de servicios adecuado es fundamental para obtener cantidades masivas de datos externos e internos, así como para maximizar el valor de los mismos, gestionar los riesgos que implican y reducir los costos de su gestión.

Actualmente, el modelo de Gobierno de Datos busca liberar el flujo de información en una compañía, impulsar las ventajas competitivas de cada equipo y potenciar la colaboración y un acceso democratizado a los datos. Lograr un Gobierno de Datos proactivo y efectivo permite generar valor a partir de la información, respetando los límites necesarios y asumiendo las responsabilidades referentes a la seguridad y la privacidad. También ayuda a aumentar la agilidad de un negocio, al mismo tiempo que se asegura que se siguen todas las normativas internas y externas.

Beneficios del Gobierno de Datos

  • Control sobre todos los puntos de contacto: Con el constante crecimiento en el numero de dispositivos inteligentes y aplicaciones disponibles, la cantidad de datos que se generan, almacenan y distribuyen no hace más que aumentar, esto conduce a Shopper Journeys cada vez más complejos.
    El Gobierno de Datos es clave para que los equipos aprendan más sobre los clientes, comprendan sus necesidades y dominen el modo en que pueden moldear las interacciones con ellos en todos los puntos de contacto. 
  • Herramientas de negocio específicas para cada equipo: La transformación de los datos en acciones reales a través del Gobierno de Datos requiere que los equipos tengan acceso a las herramientas idóneas y a las tecnologías que precisen para ello. Estas pueden incluir herramientas BI, herramientas de consulta e informes de negocio self-service, así como herramientas de analítica.
  • Seguro frente a las regulaciones en privacidad de datos: Hoy por hoy, las normas en materia de privacidad son un elemento crítico de cualquier programa de Gobierno de Datos. Un modelo centrado en la privacidad, posibilita a las empresas documentar las bases de su actuación y definir las políticas, roles y responsabilidades en el acceso, gestión, seguridad y uso de datos personales.
  • Reducción de riesgos en la filtración de información: Un Gobierno de Datos solido permite evitar riesgos de ciberseguridad ocasionados por políticas inconsistentes, ya que reconoce y documenta los riesgos potenciales de filtración de datos, además de hacer un seguimiento constante de los temas relacionados a la seguridad y crear una línea de defensa.

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Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

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Agilidad; un factor clave para construir estrategias contundentes

Existen varios factores que limitan la agilidad de las empresas; el tamaño de la misma, cómo operan, cómo se diseñan los presupuestos, cómo se invierte y que expectativas hay en cada organización. Pero la aceleración tecnológica y los cambios continuos en el comportamiento del consumidor no esperan, y hacen que la agilidad sea un factor fundamental para los planes y la ejecución exitosa de las estrategias de Marketing.

El entorno online y offline son igual de importantes en el contexto actual, sin embargo, muchas empresas aún no han podido generar una conexión efectiva entre ambos mundos. La buena noticia es que lograr esta interconexión es posible, gracias al aprovechamiento de los datos. Ahora las empresas consiguen crecer a través del entendimiento en tiempo real de los consumidores y para lograrlo, recurren a fuentes de datos unificadas y eliminan los silos entre la información, las estadísticas y la acción.

Las empresas agiles saben adaptarse más rápidamente para encontrar a los consumidores donde se encuentren. Para adquirir la destreza de actuar a tiempo, es necesario que se tenga en claro las métricas (es el punto de partida para obtener estadísticas de inmediato) y las acciones adecuadas para que, en última instancia, se obtengan buenos resultados. Esto permite actuar según las circunstancias, sea cual sea la dirección a la que se muevan. Este dinamismo es uno de los aspectos más transformadores desde el año pasado, debido a la gran evolución que hubo en la forma en la que las personas trabajan, compran y viven.

Una vez que se tiene en claro las acciones guía y cómo se estarán midiendo estas acciones, el próximo paso es unificar la información. Un conjunto de datos unificados de varios canales, posibilita segmentar los datos de toda la compañía y mejorar la forma en que se lanzan nuevos productos y soluciones personalizadas, convirtiéndose así, en un motor de inteligencia. Cuando una compañía implementa una solución de este tipo, también puede conocer tendencias, indicadores y preferencias de sus clientes con mayor claridad. Este nivel de comprensión permite un Marketing ágil, que sabe adaptarse y responder a las nuevas necesidades y los cambios en el comportamiento, tanto los que se habían predicho como los inesperados.

Cuanto más rápido puedan movilizarse las estadísticas de los consumidores para pasar a la acción, más ágiles podremos ser para satisfacer las necesidades de los clientes al momento. La agilidad se convierte en un superpoder cuando permite que las empresas causen impacto más allá de las decisiones de marketing y las campañas. Esto se debe a que, una vez que se combinan datos excelentes y la inteligencia orientada a la acción, se puede informar cómo ejercer influencia y lograr cambios en toda la empresa para mejorarla.

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¿Por qué elegir los servicios en la nube para gestionar nuestros datos?

Hoy en día, cada vez más empresas están adoptando servicios de datos en la nube como parte de sus estrategias de analítica e inteligencia empresarial, debido a los beneficios que ofrecen. Los servicios en la nube brindan escalabilidad, flexibilidad y elasticidad a las organizaciones.

Estos servicios permiten a las empresas beneficiarse de una gestión de datos completa de extremo a extremo, con un enfoque uniforme y sin silos, todo a través de una plataforma. El hecho de no tener que almacenar información en los equipos físicos de la compañía, también ha permitido a las empresas abaratar costes considerables en tecnología ya que no tienen, por ejemplo, que adquirir licencias de software.

Características clave de los servicios en la nube

  • Es un servicio creado y accedido a través de una plataforma en la nube.
  • Permite a los usuarios de empresa alojar datos sin comprar hardware dedicado.
  • Puede ser gestionado por el usuario o ser ofrecido como un servicio y gestionado por un proveedor.
  • Puede dar soporte a las bases de datos SQL o NoSQL.
  • Se accede por medio de una interfaz web o una API proporcionada por el proveedor.

Beneficios de los servicios de datos en la nube

  • Fácil acceso: Las empresas pueden accesar a su información prácticamente desde cualquier lugar, utilizando una API o una interfaz web.
  • Escalabilidad: La información almacenada en la nube puede expandir sus capacidades de almacenamiento fácilmente para adaptarse a las necesidades cambiantes.
  • Seguro contra desastres y accidentes: En el caso de un desastre natural, algún fallo del equipo o un corte de energía, los datos se mantienen seguros gracias a las copias de seguridad en servidores remotos.

¿Qué consideraciones hay que tomar para contratar servicios en la nube?

1.- Que opciones hay de control: Los usuarios pueden elegir entre una gestión con una base de datos tradicional y una base de datos como servicio del proveedor.

2.- Tecnología de la base de datos: Existen algunas opciones que hay que tomar en cuenta; las bases de datos SQL son difíciles de escalar, pero son muy comunes, mientras que las bases de datos NoSQL escalan de una forma más fácil, pero no funcionan con algunas aplicaciones. Elegir entre alguna de ellas dependerá de las necesidades y alcances de la organización.

3.- Seguridad: La gran mayoría de los proveedores de bases de datos cifran los datos y ofrecen otras medidas de seguridad que garantizan la integridad de la información. Las compañías deben considerar que partner tiene lo mejor para ofrecer en este sentido.

4.- Mantenimiento: Cuando se comienza a utilizar servicios en la nube, es necesario que asegurarse de que el personal de TI puede mantener la infraestructura y el control requeridos para el funcionamiento óptimo.

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