¿Qué es DataOps y por qué es importante implementarlo en tu organización?

Con el fin de conseguir una visión holística del negocio y de los clientes, las empresas necesitan gestionar sus datos y obtener valor de ellos en el momento correcto. Es por esto que las organizaciones se esfuerzan día con día para desarrollar prácticas de Data Management y cumplir con los estándares establecidos para dirigir como se almacenan y analizan los datos y que sean útiles en toda la compañía.

Por todo esto, hoy se habla mucho de DataOps, un tipo de administración vinculada con metodologías agiles y eficientes. DataOps refiere a la aplicación de procesos analíticos y de gestión en todo el ciclo de vida de los datos para optimizar el rendimiento de cada paso. En rigor no es una tecnología ni un proceso, sino una disciplina emergente que busca conectar a los consumidores de datos con los creadores de datos para permitir la colaboración y acelerar la innovación.

La implementación eficaz de DataOps ha demostrado acelerar el plazo de comercialización de las soluciones de análisis, mejorar la calidad y el cumplimiento de los datos, y reducir el costo de la administración de la información. Básicamente, ofrece la capacidad de mejorar los cuellos de botella y acortar los tiempos de ciclos de análisis.

5 razones para implementar DataOps en una organización

  1. Eficiencia de extremo a extremo: Las soluciones ágiles de DataOps permiten gestionar, procesar, seleccionar y proveer datos en toda la cadena de suministro. 
  2. Integración en entornos híbridos: Una plataforma de DataOps con un panel único de control posibilita unificar diversas fuentes de datos y buscar más fácilmente cualquier elemento dentro de un gran catálogo. Además, puede ser extensible a cada fuente local o que se encuentre en la nube y ampliar su utilidad a través de nuevas tecnologías
  3. Colaboración analítica: Al proporcionar funciones de colaboración en el descubrimiento, la administración y el enriquecimiento de datos se obtienen mejores resultados de inteligencia artificial y aprendizaje automático. 
  4. Control automatizado: Una administración DataOps automatiza el ciclo de vida del análisis de datos para reducir errores, mejorar la calidad de los datos y promover la agilidad. 
  5. Metadatos personalizables: Para lograr el éxito en el descubrimiento de datos y las recomendaciones predictivas, el DataOps agrega campos de metadatos y etiquetas personalizables.

Esta nueva y poderosa disciplina, reúne a personas, procesos y tecnologías que optimizan los canales y la transferencia de datos. Por eso, las compañías que implementan este tipo de administración logran una verdadera escalabilidad en sus iniciativas de datos y aceleran toda la cadena de valor de la información, para transformarla en conocimiento a través de tecnologías modernas que integran los datos en tiempo real.

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¿Cómo afrontar el constante cambio en la gestión de datos?

El aumento exponencial de datos y la diversidad de fuentes disponibles, supone un enorme desafío para la gestión de la información, sobre todo en lo que respecta a lograr extraer Insights de valor real para la operación de una empresa. El reto se centra en poder combinar múltiples herramientas y generar bases de datos relacionales que enriquezcan nuestras estrategias.

La gran mayoría de las empresas no cuentan con la madurez digital para hacerle frente a estos desafíos, es por esto que es fundamental implementar, cuanto antes, las tecnologías de gestión adecuadas que nos ayuden a responder a las exigencias asociadas a un tratamiento de la información adecuado, asegurar la eficacia de los procesos y responder óptimamente a los problemas de seguridad que se puedan presentar.

Tener una visión clara del futuro es el primer paso para el buen manejo de nuestra información, además, hay que apostar por una gestión de Datos integral que nos ayude a sacar el máximo provecho de la información disponible y que brinde una vista completa del escenario actual. Este planteamiento nos permitirá utilizar correctamente los datos procedentes de fuentes dispares y asumir que el constante cambio es una parte inherente del mundo en el que vivimos.

El objetivo es conseguir análisis cada vez más rápidos y en tiempo real, así como resultados fiables listos para ser accionados en áreas como Marketing, ventas, logística e incluso en las operaciones mismas de la compañía. La idea de generar un ecosistema de gestión de datos que sepa responder al momento y sirva de base para transformar el enfoque de la empresa nos posibilitará traducir los datos en decisiones de Business Intelligence, incrementar las conversiones y lograr más rentabilidad.

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¿Cómo implementar un sistema de gestión de Datos con éxito?

La elección de un modelo de análisis, las acciones de limpieza, mantenimiento y los aspectos relacionados con la seguridad, son algunos de los elementos técnicos por considerar cuando iniciamos un proceso de transición hacia un enfoque Data Driven.

Todos estos aspectos son relevantes e imprescindibles cuando una empresa decide migrar hacia un modelo basado en datos, sin embargo, es muy común que se detecten algunos problemas como: la carencia de experiencia, falta de tiempo y poca objetividad para llevar a cabo un proyecto de gestión de la información. Por eso, es necesario contar con una buena preparación previa que esté dispuesta en relación a los objetivos de la compañía, así como mantener un trabajo de seguimiento posterior que asegure que los elementos continúan alineados.

Es por esto que todos los conocimientos deben combinarse para que el sistema de gestión de datos sea accesible, seguro, funcione con la calidad y velocidad suficiente, no presente problemas de integración con aplicaciones u otros sistemas existentes y se adapte a las futuras necesidades del negocio. 

¿Cuáles son los aspectos más importantes por considerar en la implementación de un sistema de gestión de datos?

  • Especialidad: Es super importante asegurarse que dentro de la organización se cuente con el conocimiento en profundidad necesario para la implementación, antes de iniciar el proyecto.
  • Dedicación: Incluso si se cuenta con el talento y la base de conocimientos que se requieren, puede que no se sea capaz de hacer que la gente adecuada esté disponible en el momento en que hace falta, debido a otras demandas del negocio. Es algo bastante común, por lo que antes de iniciar una implementación debemos asegurarnos de contar con los perfiles necesarios para completar las tareas requeridas en los tiempos establecidos.
  • Experiencia: Conseguir alianzas estratégicas, con partners que tengan la experiencia y prácticas necesarias puede hacer la diferencia en el desarrollo de una implementación exitosa.
  • Eficiencia: Lograr cumplir con plazos de tiempo y presupuestos es fundamental en el proceso de transición para un enfoque Data Driven. Esto incluye diseñar una visión orientada a futuro, que trascienda las necesidades actuales del negocio.
  • Objetividad: Tener una visión imparcial es una excelente forma de detectar problemas, optimizar funciones y mejorar los resultados.

Sin la asistencia adecuada en materia de tecnologías inteligentes, las empresas se enfrentan a desafíos y grandes riesgos como: la incapacidad de accionar los datos o los gastos excesivos derivados de una mala implementación. Con la colaboración de especialistas y líderes corporativos, se puede trazar una ruta donde la digitalización se convierta en el protagonista para superar los retos en las organizaciones y sacar el máximo beneficio a sus datos.

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Datos para la toma de mejores decisiones

Desde el momento en que un cliente se muestra interesado por un producto hasta mucho tiempo después de la compra, una empresa recolecta datos que se pueden multiplicar rápidamente conforme las interacciones avanzan.

Sin embargo, cuando hablamos de Datos debemos entender que más no es mejor. Aunque el Big Data necesita una cantidad importante de información para poder generar análisis válidos e Insights representativos, siempre es importante priorizar la calidad sobre el tamaño de las bases. Por eso, recopilar grandes cantidades de información es un desafío menor que administrar los datos de manera eficiente y garantizar su calidad.

El enfoque Data Driven nos permite lograr nuestros objetivos comerciales, gracias a que los datos se convierten en la base estructural de los procesos y la toma de decisiones. La clave está en no tener grandes cúmulos de información sino conseguir una gestión adecuada de los datos y ser estratégicos para que estos se puedan manejar y sirvan para diferentes objetivos dentro de una empresa.

Hoy en día, 50% de las empresas ya toman decisiones basadas en datos, y han visto un 22% más beneficios comerciales y operativos. Además, las organizaciones Data Driven consiguen ventajas como:

  • Obtención de Datos más precisos
  • Correcta orientación de las acciones
  • Se logran procesos más eficientes
  • Identificación de mejores oportunidades de negocio
  • Integración de procesos
  • Control optimo de los presupuestos
  • Desarrollar mejores estrategias y campañas

Dentro de este enfoque también existen algunos obtaculos que las empresas deben sortear, como las diversas fuentes disponibles y la falta de datos homologados. Estas problemáticas pueden ser resueltas con una plataforma de análisis robusta que sincronice los datos, los enriquezca y los disponga fácilmente para ser accionados.

Un sistema integrado que cuente con soluciones de sincronización, permite tener la información adecuada siempre disponible en el momento que se necesita. Solo cuando logremos una gestión óptima de la información, podremos tener una visión clara y completa de nuestros clientes. Esto permite utilizar los datos para vislumbrar el mejor camino a seguir, en lugar de tomar decisiones basadas únicamente en la intuición o la experiencia pasada.

El EDP Yopter, al ser un sistema que se adapta fácilmente a cualquier necesidad y que ofrece diversas opciones para enriquecimiento de datos, activación de campañas, investigación de mercados y mucho más, es una opción integral y completa para transformar las estrategias de Data de cualquier organización. Si quieres conocer más de lo que hacemos te invitamos a conocer nuestras soluciones en Yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com, nos encantaría ayudar.

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¿Qué es el Data Governance?

El termino “Gobierno de Datos” se refiere a la capacidad que tiene una organización para gestionar el conocimiento que tiene sobre su información. Esta capacidad suele constar de políticas, procesos y una estructura organizativa para dar soporte a el control de datos empresariales.

Implementar un Gobierno de Datos permite responder a peguntas cómo: ¿Qué sabemos sobre nuestra información? ¿De dónde provienen los datos? ¿Cómo están alineados los datos a la política de la empresa? Este sistema proporciona también, un enfoque holístico que nos posibilita administrar, mejorar y aprovechar la información de forma que podamos ganar percepción y generar confianza en decisiones y operaciones empresariales.

Conforme la acumulación exponencial de nuevos datos avanza, las organizaciones necesitan determinar un entorno de Big Data adecuado para fines de almacenamiento y acceso. Es primordial diseñar una arquitectura de datos para gestionar esas fuentes, integrarlas y ponerlas a disposición de la empresa listas para ser accionadas en estrategias eficientes.

¿Cuáles son los principios del Data Goverment?

  1. Integridad: Esto implica que todos los participantes deben ser veraces y comunicativos en su actuar, así como estar consientes del impacto de las decisiones que se toman relacionadas con los datos.
  2. Transparencia: Todos los procesos que se efectúen con los datos tienen que ser completamente transparentes, además de especificar claramente cómo y cuándo las decisiones relacionadas con los datos fueron introducidas en los procesos.
  3. Auditable: El Gobierno de Datos es auditable y está acompañado por documentación que soporta los requerimientos legales.
  4. Responsabilidad: Un proceso estructurado de gestión de datos define responsabilidades para las decisiones multifuncionales relacionadas con el flujo de datos.
  5. Control y Balance: Este tipo de esquema nos permite definir responsabilidades como una manera de introducir controles y balance entre negocio y tecnología, entre aquellos que crean y recogen información, los que la administran y los que la utilizan.

Lograr una buena gobernabilidad y gestión de datos implica abordar a los datos como un activo de gran valor tanto a nivel operativo como para crear valor en el mercado. Además, el gobierno de datos es esencial para la estrategia general de una organización para el control de datos y como parte de una práctica completa de DataOps. Nos ayuda a saber qué datos tenemos, dónde residen y cómo podemos utilizarlos.

Finalmente, una estructura de gestión de datos establece la base para tener datos listos para el negocio a través del cumplimiento de reglas y procesos definidos para acelerar las iniciativas de análisis y crecimiento.

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CRM vs DMP, ¿Qué es lo que hay que saber?

A medida que surgen más soluciones para la gestión de Datos y que el mercado demanda técnicas más complejas para la lectura de la información, la selección de la mejor opción se vuelve mucho más complicada.  Elegir la plataforma correcta para trabajar con nuestros datos requiere de una evaluación objetiva de cada una de las necesidades que tenemos como empresa.

En esta entrada vamos a explorar algunas de las características más importantes de 2 de las plataformas más populares para la gestión de Datos: el CRM y el DMP.

Objetivo principal:

CRM. El Customer Relation Management o CRM, centraliza toda la interacción con el cliente y la información sobre las conversiones que genera. Un CRM gestiona y conecta las cuentas, los atributos de los clientes y los puntos de contacto con la marca a nivel usuario, todo esto se construye con el histórico de información disponible y las interacciones generadas a diario en los canales web.

DMP. La Plataforma de Gestión de Datos o DMP, ayuda a comprar, vender y gestionar la publicidad digital y optimizar el gasto en medios. Un DMP concentra principalmente información de audiencias anónimas y datos de rendimiento de campañas para crear segmentos basados en criterios específicos y conectar estos segmentos con plataformas publicitarias.

¿Quién necesita uno?

CRM. A pesar de que un CRM es una plataforma que se creó específicamente para los equipos de venta, en la actualidad han evolucionado lo suficiente para ser totalmente útiles para el área de Marketing, ya que les posibilita tomar la información de los clientes y estructurarla en estrategias creadas especialmente para ellos.

DMP. Esta plataforma es utilizada por anunciantes, agencias y medios para optimizar su conocimiento y adquisición de clientes. Debido a que un DMP gira en torno a data anonimizada, es poco probable que sea utilizada por equipos de Marketing que no tengan algún enfoque de publicidad pagada.

Limitaciones:

CRM: Estas herramientas se desarrollaron para almacenar información sobre la participación de los clientes, no para activarla. Además, las plataformas no gestionan la información en tiempo real porque no son capaces de procesar grandes cantidades de datos y unificarlos cuando estos vienen de fuentes diversas. Un CRM solo funciona con usuarios conocidos, lo que imposibilita cruzar la información de los clientes con data anonimizada, lo cual es de suma importancia hoy en día.

DMP. Esta herramienta limita su uso a la publicidad y como se centran en segmentos anónimos y amplios, no pueden respaldar estrategias de participación y retención de los clientes.  Además, los DMP solo almacenan datos durante un período de tiempo limitado, lo que dificulta la precisión de la orientación.

Independientemente del objetivo de cada plataforma, las soluciones deben dejar de ser aisladas y permitir la unificación, enriquecimiento y activación de los datos con lectura en tiempo real. La Enhanced Data Platform de Yopter ofrece la mejor opción, al procesar y modelar la información, para después disponerla en cualquiera de los repositorios propios de nuestros Partners y Clientes. Así, puedes enriquecer y monetizar tu Data y continuar trabajando con las plataformas que ya conoces.

Conoce más de los distintos modelos con los que trabajamos en yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com, nos encantaría ayudar.

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Plataformas para Administrar Datos

Los datos pueden llegar a tener un volumen muy grande, desde los que son más susceptibles y fáciles de almacenar, como geográficos y demográficos, hasta los que requieren de tecnología para ser recopilados, cómo las actividades e intereses digitales, las transacciones y datos comportamentales. Todos ellos suman valor al momento de realizar Análisis y buscar Insights de nuestros clientes, sin embargo, cuando se estudian de manera aislada proporcionan solo una visión parcial, lo que les resta fuerza y credibilidad.

Para aprovechar el máximo potencial de los datos, debemos adoptar el uso de herramientas poderosas para la gestión de la información. Un DMP (Data Management Platform) permite almacenar, administrar y utilizar nuestros datos de forma segura, eficiente y rentable. Sin importar la fuente de dichos datos, con esta plataforma podrás tratarlos y unificarlos para obtener información precisa y útil, lo que representa la principal ventaja competitiva de esta herramienta al dar respuestas prácticas sobre qué hacer con la información disponible.

En Yopter te conectamos con nuestro DMP comportamental, con el que además puedes seguir la ruta del cliente a sus establecimientos y tiendas favoritas para crear un Shopper Journey completo, certero y real. Nuestros datos son vivos, ya que se obtienen del comportamiento del usuario en diferentes momentos de su navegación, es decir, no solo encontramos las interacciones con la marca, sino que trazamos una trayectoria completa del consumidor y la actualizamos constantemente en tiempo real. Esta metodología aporta un valor enorme al momento de crear perfiles y segmentos comportamentales sobre las funciones que ofrecen los DMP´s convencionales.

Las compañías que evolucionan y se adaptan a los cambios que exige el mercado consiguen utilizar sus datos para generar un mejor performance en la comunicación, así como ofrecer experiencias relevantes y conectadas a los clientes. El uso de un DMP comportamental se vuelve un elemento necesario si queremos otorgar valor a nuestras estrategias y optimizar los resultados que obtenemos.

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