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Cómo convertir los datos de Marketing en un activo de negocio

Cómo convertir los datos de Marketing en un activo de negocio

Sin duda, el marketing es el área en donde se mueve una mayor cantidad de datos. Con Internet como multiplicadora de información, y con la presencia de mayores vías para conocer cada vez más el comportamiento de las personas en el mundo offline, esa cantidad de datos de marketing es cada vez más asombrosa, pero ¿se están gestionando y utilizando correctamente? En este post quiero profundizar en la importancia de saber recoger y almacenar los datos de marketing adecuados para la toma de decisiones, y cómo hacer para que sean un activo de negocio. ¿Te interesa?

Hoy día, disponer de datos no es un problema. La dificultad está en saber de dónde recoger aquellos que te interesan, así como centrarte sólo en los que son críticos para lo que necesitas analizar. Ni más, ni menos.

Disponer de una herramienta que te ayude a gestionarlos y sacarles provecho, a priori, tampoco parece un problema, sin embargo, la mayoría de las empresas, ante el gran desembolso que supone una herramienta de este tipo, esperan que les aporte el suficiente conocimiento e insigths que les permita tener una contraprestación directa en su negocio. Y la verdad es que este hecho no se está produciendo en muchos de los casos.

Y la verdad es que la mayoría de las empresas invierten dinero en la recopilación de datos de marketing y su almacenamiento, sin embargo, una vez los tienen, no llegan a más con ellos, ya que no tienen una estrategia definida respecto a estos.

Es curioso que, realmente es el tratamiento de esos datos lo que va a aportar verdadero valor, haciendo de esa empresa, una compañía competitiva.

Situación actual de las empresas en cuanto al tratamiento de sus datos de marketing

Tratamiento de datos de marketing

La falta de inversión bien dirigida, el reducido conocimiento y la escasez de una cultura sobre los datos, hace que la mayoría de las empresas hoy día, no estén aprovechando correctamente los datos de marketing de los que disponen. A continuación, te expongo las principales situaciones que se dan en la mayoría de las empresas, en cuanto a los datos.

  1. Los silos de almacenaje de datos están sin conexión. El mayor problema al cual se están enfrentando la mayoría de las empresas que comenzaron hace tiempo su andadura en la recopilación de datos, es que han invertido grandes cantidades de dinero en herramientas para que actuaran como silos de almacenaje de datos, los cuales no disponen de la posibilidad de realizar combinaciones válidas de los unos con los otros. Al final tienen información valiosa distribuida en diferentes bases de datos, las cuales no pueden cruzar para analizar esa Data en global.
  2. CRMs desfasados. Aquellas empresas que implantaron un CRM, ahora en la Era Digital se han dado cuenta que ese CRM está totalmente desfasado respecto a su negocio tal y como es hoy día. Estas herramientas se han convertido en meras bases de datos de clientes, las cuales no están centradas en sacar valor de estos, no permitiendo introducir información en los nuevos canales que se han ido creando y en los cuales están interactuando cada día más.
  3. Falta de cultura de datos de los empleados. Otro gran problema al cual se están enfrentando las empresas, es la falta de cultura de datos de sus integrantes. Para la mayoría de los empleados de una empresa, los datos no son el core de su negocio, basando el éxito o fracaso de todo lo que hacen, en los resultados trimestrales, sin llegar a pensar a largo plazo y sin centrarse en el valor de los clientes a lo largo del tiempo.
  4. No evolucionar en la explotación de datos. Por lo general, las empresas que ya comenzaron a explotar sus datos repiten una y otra vez los mismos procesos, sin llegar a pensar en evolucionarlos.
  5. No tener como foco la marca. La mayoría de las personas que trabajan con datos, se centran en entregar los informes a su jefe. Para ellos, ese es uno de sus principales objetivos, cuando en lo que deberían de pensar es en hacer crecer la marca a través de sus reportes y las conclusiones que de ellos sacan.
  6. Tener una visión ‘campaign centric. Las empresas pierden mucho tiempo y dinero en únicamente medir los resultados de las campañas, y perdiendo de ese modo, la visión customer centric, que es a donde debería de tender cualquier empresa que quiera triunfar. Esa obsesión por conocer cómo ha funcionado una campaña, hace en muchos casos, que no se preste la suficiente atención a conocer quién es el cliente, qué quiere, y cómo lo quiere.
  7. Falta de evolución. Cada año se empieza desde cero las campañas, sin tener en cuenta esos resultados medidos y qué se ha podido aprender de ellos. Por lo general, esos datos de marketing quedan en el informe pertinente como una tarea más y no se tienen en cuenta a la hora de planificar el siguiente año, y evolucionar.

Como ves, a pesar de que ya hay muchas empresas que son conscientes del potencial de los datos para su negocio, aún no le están sabiendo sacar todo el jugo que podrían sacarle. Sin embargo, tiene fácil solución. Vamos a por ella.

 

4 Tips para sacar provecho a los datos de marketing en beneficio del negocio

Tips para datos de marketing

Parece complicado, pero en el fondo no lo es tanto. Muchas veces, aplicando un poco de lógica y sentido común, tras dar un paso atrás para mirar con perspectiva la situación, todo se ve de una manera más sencilla.

Como todo se ve mejor por puntos, a continuación, te voy a ir nombrando aquellos que considero son básicos para poder conseguir dar la vuelta a tu problema con los datos de marketing y convertirlos en un activo, en lugar de un pasivo para tu negocio. Son estos:

 

#1. El lugar y la manera en la que almacenas los datos es primordial.

El almacenaje de datos es como los cimientos de una casa. Para que toda tu estrategia de datos tenga éxito, el lugar donde se almacenan tiene que cumplir con una serie de requisitos. El principal de todos ellos es que todos esos datos estén en un mismo lugar, y si eso no es posible, que al menos la empresa pueda tener acceso a ellos.

Muchas empresas comenzaron almacenando sus datos en CRMs antes de que llegara todo el ‘boom digital’. Tras ello, se lanzaron a la publicidad online, a través de la cual se fueron generando cantidades de datos sobre sus clientes en cuanto a navegación, intereses, clics, etc. Dicha información se recogía y almacenaba bien en las agencias de publicidad online, bien en DMPs (Data Management Platforms) o bien en empresas intermediarias que han creado redes de conexiones entorno a los datos, con el objetivo de venderlos a terceros. Justamente esa información es la que tiene más relación con el marketing, y la más complicada de obtener. Para ello, es necesario contar con empresas externas especializadas en el tratamiento, la activación y el análisis de los datos, las cuales permitan que el conocimiento del negocio y de los clientes de la empresa, quede dentro de esta.

 

#2. Analiza tu situación actual.

Seas el tipo de empresa que seas, es fundamental que analices muy bien en qué estado se encuentra tu compañía en este momento, y definas cuál es tu “gran objetivo”.

Si no sabes por dónde empezar o no tienes claro cuál debe ser tu “gran objetivo” te lo pongo fácil. Hoy día, el “gran objetivo” relacionado con los datos, al cual debe intentar llegar toda compañía, es el de la automatización. Para ello, es necesario, tal y como te comentaba en el punto anterior, disponer de toda la información en una misma base de datos, o al menos tenerla unida de algún modo. Para ello, te recomiendo que inviertas en un CDP (Customer Data Platform), el cual, lo que hace es precisamente unir la información de tu CRM con los datos que tengas en el DMP. Este te ayudará a conocer en qué situación estás, y poder comenzar a establecer una estrategia en cuanto a los datos.

 

#3. Crea un flujo de trabajo respecto a los datos.

Como he comentado, tener datos y más datos por tener, no puede ser tu objetivo, ya que los datos porqué sí no valen para nada. Tampoco tiene valor crear cuadros de mando de todo, y presentar dashboards por presentar. Al final lo que demandan las empresas, tal y como puedes leer en otro post que escribí sobre el tema y el cual te recomiendo (“Del Business Intelligence al Marketing Intelligence. Principales retos para implantarlo”), es que los datos y su análisis puedan sacar insights y conclusiones de valor que permitan conocer mejor a los clientes y poder establecer estrategias de marketing basadas en esos datos y esas conclusiones extraídas a través de los mismos.

El flujo que te recomiendo es este:

  • Recopilación de datos. Esta primera fase debe de estar integrada como parte de una estrategia concreta y dirigida hacia lo que queremos conseguir con estos datos. Una vez lo tengamos definido, los recopilaremos y los almacenaremos en el lugar correspondiente.
  • Procesamiento de datos. En el momento que se procesen los datos, se debe de tener siempre en mente, que estos sean accionables para la empresa, es decir, que puedan ser analizables y aprovechables por esta, además de que generen conocimiento.
  • Activación de datos. En esta fase, se debe de buscar convertir ese conocimiento adquirido en la fase anterior, en decisiones de valor para el negocio. Además, estas deben de procurar que se automaticen lo máximo posible.

Al final, todo este flujo debe de girar entorno al cliente, consiguiendo responder a las preguntas de ¿dónde está?, ¿cómo es?, ¿cómo impactarlo mejor?, ¿qué busca?…

 

#4. Evoluciona constantemente alrededor de los datos.

La mejor manera es a través de una CDP (Customer Data Platform) que te ayude a convertir tus datos en un activo de negocio. Esta herramienta te va a permitir también, mantener dentro de la empresa todo el conocimiento sobre ella y sus clientes, facilitándote crear previsiones y por tanto evolucionar entorno a ellas.

Gracias a toda esa información, ese conocimiento y ese valor para el negocio, podrás enfocarte en conseguir metas cada vez más ambiciosas, relacionadas quizás, con la innovación en la explotación de tus datos, por ejemplo.

 

En definitiva, debes de crear una cultura entorno al dato de marketing, que posibilite poner al cliente en el centro de tu estrategia. Esto es la base para llegar a ser una compañía Customer Centric.

 

¿Estás buscando crear conocimiento alrededor de tus clientes? Si la visión que tiene tu empresa es realizar auténticas estrategias Customer Centric, queremos hablar contigo. En Artyco tenemos equipos de Data Scientists y expertos en creación de estrategias centradas en el cliente, quienes no sólo a través de informes, sino también de conocimiento de valor para tu negocio, te ayudarán a tomar decisiones de marketing relevantes para tus clientes. ¿Hablamos?

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Te ayudamos a convertir tus datos de marketing en un activo para tu negocio. Contacta con nosotros y descubre a donde puedes llegar.

Big Data y automoción: un matrimonio de conveniencia.

Big Data y automoción: un matrimonio de conveniencia.

Según un informe de McKinsey, de hace ya tiempo, en el año 2030 los coches conectados podrían generar un negocio cercano a los 750.000 millones de dólares. En su día no entusiasmó a todos los fabricantes por igual, sin embargo, la tecnología ha evolucionado, el coche conectado es una realidad, y el uso y tratamiento de altas cantidades de datos es ahora posible gracias a esa evolución tecnológica, propiciando nuevos negocios. Ya son muchas las marcas que están utilizando el Big Data para su negocio, como para, por ejemplo, acercar más a los gustos reales de las personas, las configuraciones de los nuevos modelos. ¿Quieres saber cómo se puede utilizar el Big Data en un sector tan complejo como el de la automoción? Aquí te lo cuento.

Ya no tenemos dudas de que los vehículos se van a convertir en los próximos años, en grandes contenedores de datos. La información que recogerán, almacenarán y enviarán, además, no será nada despreciable, ya que servirá, por ejemplo, no sólo para evitar y reducir la siniestralidad de los vehículos, sino también para crear diferentes tipologías de los conductores en función de determinados patrones de conducta en su día a día como conductores. Esta información, será utilizada por la marca o por terceros, para ofrecer a dichos usuarios, productos o servicios nuevos o más personalizados.

El coche conectado generará millones de datos, pero hay otras muchas fuentes que harán crecer y crecer esa base de datos. Esta gran cantidad de información sería inútil para cualquiera, si no fuera por las tecnologías de Big Data y los expertos en tecnología que ayudan a clasificar, extraer y analizar esos grandísimos volúmenes de información. ¡Y muchos de ellos en tiempo real!

Como entenderás, el coche conectado interesa y mucho al sector de la automoción, sin embargo, se enfrentarán a un importante reto, ya que “las marcas están acostumbradas a ciclos de producción de siete años, a tener un control sobre toda la cadena de valor y a tener poca interacción con el cliente final. Además, suelen entregar productos y servicios con capacidades digitales limitadas”, según dice McKinsey en su informe.

Para solucionar todo ello, el Big Data puede ser un poderoso aliado. Antes de continuar, hablemos de lo que es el Big Data y cuáles son sus usos y aplicaciones. Breve y directo. Allá va.

 

Big Data: usos y aplicaciones

Usos y aplicaciones del Big Data en Automoción

Big Data es el conjunto de datos, tanto estructurados como no estructurados, y la combinación del conjunto de estos, cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan no sólo su procesamiento, sino también su almacenamiento y su recogida. Para hacer esto de manera eficaz, se hace imprescindible disponer de tecnología específica diseñada para ello.

Entre los ejemplos de uso del Big Data más conocidos, podríamos citar la optimización de la distribución, el establecimiento de políticas de precios, el análisis de riesgo, la detección de fraude, o el análisis de campañas y retención de clientes. Sin embargo, todo esto va mucho más allá.

Gracias al Big Data y toda la gran cantidad de datos de la que se puede disponer, es posible crear modelos predictivos, de por ejemplo catástrofes como tsunamis, o modelos para otras más habituales, como la predicción de congestiones de tráfico.

En el caso de Big Data y automoción, este puede ayudar a las marcas a comparar los modelos actuales con los anteriores similares, así como los diferentes colores, complementos, etc. Esta información se puede cruzar con las ventas de los concesionarios por zonas geográficas, tanto al nivel nacional como internacional. Para continuar, deberíamos incluir el análisis de la evolución de esas ventas, con el fin de determinar qué tipo de vehículos, de qué características y con qué complementos se venden más en unos sitios u otros y así asignar la comunicación y la logística, así como la estrategia comercial en función de ello. Este simple ejemplo, sólo se podría llevar a cabo a través del Big Data.

Sin embargo, el Big Data puede tener otras muchas aplicaciones, basadas en otras variables más complejas como pueden ser la conducta de los consumidores. Dos de los usos más importantes respecto a esto serían para:

  • La detección y prevención del fraude.
  • La creación de modelos predictivos relacionados con el abandono de clientes.

Para trabajar sobre ellas, es necesario manejar un alto nivel de datos no estructurados, los cuales sólo se pueden controlar a través de tecnología de Big Data.

Ahora que ya nos podemos hacer una idea de qué es y qué nos puede aportar, vamos a centrarnos más en el sector que nos ocupa: el de la automoción.

 

El Big Data en el sector de la automoción

Usos del Big Data en Automoción

Está claro que las nuevas tecnologías han propiciado y ayudado a la recogida de datos. La implantación de robots y sistemas digitalizados, a su vez, han potenciado también la posibilidad de obtener más información, más precisa y en tiempo real, creando ese entorno de Big Data del que estamos hablando.

El sector del automóvil, además, por sus características no es sólo una industria más que se podrá aprovechar del Big Data, sino que es una industria que puede ser referente en cuanto a la explotación y aprovechamiento de esta información.

Entre las principales aplicaciones de uso del Big Data y automoción, destacan los siguientes:

 

#1. En el proceso industrial.

El proceso industrial en la automoción ha alcanzado unos niveles óptimos de automatización, los cuales son la antesala del almacenamiento de datos, no solo por su inmenso volumen, sino por la capacidad para integrar conocimiento de modo fiable y sistemático. Los robots de las plantas de montaje llevan años almacenando datos relacionados con el control de calidad y utilizando el Big Data para prever la durabilidad de las distintas piezas que componen el automóvil. Según el Instituto Fraunhofer IFA, la industria automovilística podría ahorrar hasta un 20% de sus costes de mantenimiento si utilizara modelos predictivos para anticipar el desgaste de las piezas.

 

#2. En el proceso de diseño de nuevos modelos.

Internet es uno de los grandes generadores de datos, y los medios sociales la gran fuente inacabable de datos no estructurados. Sabiendo recoger la información plasmada por los consumidores en dichos medios, almacenándola y sabiéndola analizar, a través de sistemas de Big Data, se podría ordenar correctamente dicha información de manera que sea útil para poder determinar a través de modelos predictivos que utilicen dicha información, qué acabados se venderían más, qué complementos demanda más el usuario, qué tipo de vehículo puede ser el más vendido, en función del segmento, etc.

 

#3. En el proceso de fidelización de clientes.

En esta fase Big Data y automoción tienen mucho que ver, ya que gestionando grandes cantidades de información relacionadas con nuestros clientes, y cruzándola con información geográfica, social, de estilo de vida o incluso emocional, podemos crear modelos que nos ayuden a conocer en qué momento cambiará de vehículo y cuál es el tipo de coche más probable que busque, incluso de qué color y características, con el objetivo de anticiparnos a ello y lanzarle al usuario una comunicación que haga que se plantee repetir con nuestra marca.

 

#4. En el servicio posventa.

Todos somos conscientes de que cuanto más conoces a tu cliente, más posibilidades tienes de satisfacerle. En este caso, la tecnología aplicada a la economía de servicios puede dar un importante salto hacia una experiencia positiva, gracias al conocimiento preciso de las exigencias de los consumidores. Además, gracias al Big Data se podrá prever los fallos del coche, ya que este permanecerá conectado con el taller, pudiendo concertar una cita, incluso antes de que ocurra dicho fallo, ayudando a reducir significativamente la siniestralidad.

 

#5. En la creación de nuevos servicios.

Los coches conectados, así como los coches autónomos propiciarán un aumento en el número de datos. Se estima que los vehículos conectados podrían emitir cerca de 5 TB en datos en una sola hora, según Automotive World. Esa cantidad de información va a propiciar su utilización no sólo por las marcas, sino también por terceros, llegando a decirse que un usuario acabará consumiendo un servicio en lugar de un coche.

Por ejemplo, los seguros de coche se aprovecharían de toda esta data de cara a ofrecer un producto personalizado a cada conductor en función de su estilo de conducción. Todos estos datos serían lógicamente recogidos por el vehículo.

Lo cierto es que está más cerca de lo que pensamos. Se estima que para el 2020 el 90% de los coches serán conectados. En este sentido, la marca Tesla ya está creando alianzas estratégicas con empresas como Telefónica, con el fin de poder gestionar toda esta información. Otras, sin embargo, lo que han hecho es inscribirse a la CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia) con el objetivo de poder prestar, en este sentido, servicios telemáticos en España. En lo relativo a todo este tema, tendremos que ver cómo evoluciona paralelamente el marco legal relacionado con la protección de datos, y el nuevo reglamento e-privacy. Este no es otra cosa que una nueva propuesta que ha sido impulsada por los organismos europeos y que tiene por objeto, proteger el contenido de las comunicaciones electrónicas y por lo tanto de la privacidad en Internet.

 

Como conclusión, podemos apuntar que los usuarios cada vez dejamos más rastros de todo lo que hacemos en forma de datos. Por dónde navegamos, qué nos interesa, qué nos gusta hacer en nuestro tiempo libre, qué grado de emotividad tenemos, además de los clásicos datos socio demográficos y de clase social. A todo ello, en un corto plazo uniremos datos sobre estilo de conducción, cuánto solemos tardar en llegar al trabajo, por qué gasolineras pasamos habitualmente, o por qué centros comerciales, así como otra mucha información más.

Como decía el famoso claim de la marca Pirelli, “La potencia sin control no sirve de nada”, y es que en el mundo de los datos, la cantidad de datos no sirven de nada, si no tenemos una tecnología de Big Data con la que sacarle provecho.

Hoy día el reto es precisamente este, disponer de la tecnología, que la hay, de los profesionales y expertos en data que puedan trabajarla, que los hay, de los algoritmos y métodos que permitan analizar los datos, que los hay, y las ganas de sacar provecho de verdad del Big Data en la industria del automóvil, lo cual creo que está comenzando a haberlo.

En Artyco llevamos dos décadas trabajando para Mercedes Benz España, más de 12 años para FCA, así como muchos años para el retail de Renault en España. Todos y cada uno de nuestros clientes saben de la importancia de esos datos para su negocio, y nosotros se lo reafirmamos día a día con nuestro trabajo. ¿Hablamos?

¿Quieres aprovechar la Data que genera tu negocio?

A través de nuestra tecnología en Data Warehouse y Big Data, así como nuestro departamento de BI llegarás al nivel que buscas.

Data Warehouse y Data Lake. Qué son y para qué sirven

Data Warehouse y Data Lake. Qué son y para qué sirven

Internet y las nuevas tecnologías han provocado el acceso y el almacenamiento desmesurado de información de los clientes y potenciales. Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia que tienen esos datos para conocer mejor a los usuarios y así poder ofrecerles aquello que realmente piden, y no lo que nosotros pensamos que necesitan. Esto es lo que se llama, aplicar estrategias customer centric. Para ello se necesita gestionar altos volúmenes de datos, tanto en tiempo real como organizados. Para ello, no hay nada mejor que un Data Warehouse o un Data Lake. Si no sabes exactamente en qué consisten, no te preocupes, en este post te cuento de una manera sencilla, qué son, para qué sirven y las principales ventajas, ¿vamos a por ello?

El término de Data Warehouse fue acuñado por Bill Inmon, traduciéndose literalmente como Almacén de Datos. Sin embargo, si fuera meramente un almacén de datos, no solucionaría el principal problema por el que se creó, estructurar de una manera lógica la información, con el objetivo de poder construir consultas que aporten información de valor al analista de datos.

Según lo definió el propio Bill Inmon, el Data Warehouse se compone de las siguientes características:

  • Los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente. La información, además, debe estructurarse en diferentes niveles, adecuándose a las necesidades de cada uno de los usuarios.
  • Los datos se deben de organizar por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios. Por ejemplo, todos los datos sobre ventas, deben de estar almacenados en el mismo sitio, de tal modo que al realizar la consulta sobre ventas, sea más sencillo.
  • Los datos suelen representar una situación en un momento presente, sin embargo, el Data Warehouse debe de cargarse con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir analizar las tendencias y crear un histórico.
  • La información que se almacena en un Data Warehouse es permanente y no debe ser modificada. Se deben de incorporar nuevos valores de las mismas variables, sin realizar ninguna acción sobre las ya existentes. De este modo podemos sacar conclusiones.

Sin embargo, el objetivo último del Data Warehouse, no es otro que facilitar el procesamiento de datos, con el fin de analizar dicha información desde diferentes puntos de vista y a gran velocidad.

Para ello, es fundamental poder realizar un análisis multidimensional. De este modo, si queremos conocer el número de ventas del modelo de zapatillas X, color azul, de la tienda de la calle Real, en La Coruña, del año 2016 al año 2018, disponiendo de un Data Warehouse, el proceso es sencillo, ya que previamente hemos realizado una jerarquización de la información y creado diferentes dimensiones.

Otra característica importante del Data Warehouse, son los metadatos, ¿qué es esto? Muy sencillo. Imagínate que tienes una serie de datos almacenados, pero no sabes de dónde proceden, cuándo se incluyeron, su fiabilidad, la forma de calcularlos… Con los metadatos tienes toda esa información. Estos metadatos son también los responsables de que se puedan construir consultas, informes o análisis.

Ahora que sabes qué es un Data Warehouse, vamos a ver cuáles son sus principales ventajas.

 

Principales ventajas del uso de un Data Warehouse

Ventajas del Data Warehouse

Estas son las principales ventajas que se pueden encontrar en la implantación de un Data Warehouse en el proceso de gestión del dato en tu negocio:

  • Facilita la toma de decisiones basadas en datos, en cualquier área funcional de la empresa, ya que te proporciona información integrada y global del negocio.
  • La información se convierte en un valor añadido para cualquier negocio, gracias a que permite aplicar técnicas estadísticas de análisis y modelización que ayudan a encontrar relaciones ocultas entre los datos almacenados.
  • Te permite de manera sencilla aprender de los datos del pasado y predecir situaciones futuras para diferentes escenarios.
  • Simplifica la implantación de sistemas de gestión integral de la relación con el cliente, dentro de la empresa.
  • Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión espectaculares.
  • Es un sistema especialmente útil para el medio y el largo plazo.
  • Aumenta la productividad de las empresas de manera muy sustancial.
  • Te permite realizar planes de una manera mucho más efectiva.
  • Permite la integración de todas las herramientas corporativas. Por ejemplo, nosotros en Artyco integramos toda la información que recogemos a través de todas nuestras aplicaciones (monitorización web, crm, wifi tracking, campañas…) en un Data Warehouse, de donde sacar la información necesaria ante consultas determinadas.
  • Para trabajar de manera correcta un Data Warehouse, es preciso que todos los componentes de la organización hablen el mismo lenguaje, es decir, que todos llamen a las cosas por su nombre. De este modo, gracias al Data Warehouse se pueden unificar conceptos.

 

Qué es un Data Lake y para qué sirve

Que es un data lake

Un Data Lake no es otra cosa que un gran almacén de datos en bruto, los cuales se mantienen tal cual han llegado, y hasta que se necesitan para su uso. La principal diferencia con el Data Warehouse, está en la jerarquía y el almacenamiento de los datos en ficheros y carpetas que utiliza este, frente a la arquitectura plana del Data Lake. Podríamos decir que el Data Lake se nutre de Big Data y datos en tiempo real, tanto estructurados como no estructurados, en una amalgama plana, sobre la cual puedes recoger aquella información que necesites.

Las principales características de un Data Lake son estas:

  • Permite una fácil y rápida búsqueda de datos. El Data Lake está asociado al Big Data, en el sentido de que es el recipiente donde descansan todos esos datos. Al no estar organizados como en el Data Warehouse, se hace necesaria una búsqueda eficiente de la información que en este se contiene. Esta búsqueda se realiza básicamente a través de machine learning
  • Un Data Lake inteligente permite analizar eficazmente el grado de protección de la información que se guarda en los diferentes silos. Con la nueva normativa europea GDPR, esta seguridad en la privacidad de los datos se ve asegurada.
  • El Data Lake te permite ser rápido y disponer de datos en tiempo real. Además, te permite preparar y compartir rápidamente datos que son fundamentales para ofrecer analíticas competitivas.
  • Te permite guardar pasos de preparación de datos y luego reproducir rápidamente esos pasos dentro de procesos automatizados. Es decir, muchas veces los analistas repiten las mismas actividades en la preparación de datos. Con un Data Lake inteligente, puedes acceder a esos procesos y reducir tiempos y esfuerzos.

¿Vamos bien? Pues veamos cuáles son los principales beneficios que tiene el implantar un Data Lake en tu empresa.

 

Principales beneficios de un Data Lake

Ventajas de un Data Lake

Un Data Lake tiene muchas ventajas. Las más destacables son estas:

  • El Data Lake permite centralizar todos los datos en un mismo lugar, vengan de la fuente que vengan. Una vez incluidas en su silo correspondiente de información, pueden ser procesadas a través de herramientas de Big Data. Muchas veces, en esa disparidad de información, habrá datos que requieran un tratamiento especial en cuanto a seguridad. Gracias al Data Lake, este aspecto se puede solventar.
  • Puede que la fuente original del dato esté obsoleta o se haya desactivado, sin embargo, su contenido puede que siga siendo valioso para el análisis. A través del Data Lake, puedes acceder a dicha información.
  • Todo dato que llegue al Data Lake puede ser normalizado y enriquecido.
  • Los datos se preparan en función de la necesidad del momento. Esto permite reducir considerablemente los costes y los tiempos. En el Data Warehouse, por ejemplo, es necesaria dicha preparación.
  • Se puede acceder a la información y enriquecerla desde cualquier punto del planeta, por cualquier usuario autorizado por el Data Lake. Esto ayuda a la organización a recopilar más fácilmente los datos necesarios para la toma de decisiones.
  • Un Data Lake pone la información en manos de un mayor número de personas dentro de cualquier organización, aprovechándose mejor la empresa de ese conocimiento que adquieren dichos individuos.

 

Diferencias entre Data Warehouse y Data Lake

Diferencias Data Warehouse Data Lake

Podemos resumirlas en cinco grandes diferencias.

  • Un Data Lake conserva todos los datos, no sólo los que podrían utilizarse actualmente, sino también aquello que podrían necesitarse en un futuro. En frente, está el Data Warehouse que estudia muy bien qué datos incluir, cuáles son las fuentes de los datos. Además, se necesita dedicar tiempo para entender el negocio y así perfilar los datos. El Data Warehouse al final, contiene un modelo de datos altamente estructurado, diseñado para la generación de informes. El Data Lake utiliza un hardware muy diferente al del Data Warehouse. En el Data Lake, la ampliación a terabytes y petabytes es mucho más económico que en el caso del Data Warehouse. Es por eso, que en este último se mira tanto qué datos son necesarios para conservar, y cuales eliminar, ya que supone un costoso almacenamiento.
  • Un Data Lake soporta todos los tipos de datos, es decir, en este se guardan todos los datos, independientemente de la fuente y la estructura, y además, se mantienen en su forma bruta, transformándolos sólo cuando van a ser utilizados. En el Data Warehouse los datos almacenados son muchos más críticos para el negocio y la realización de informes. Por ejemplo, los datos de imágenes, comentarios en redes sociales, textos, etc, no suelen ser tenidos en cuenta, ya que, como he comentado, su almacenamiento es muy costoso.
  • Los Data Lakes son más flexibles que los Data Warehouses. Uno de los mayores problemas que presenta un Data Warehouse, está en el momento que se necesita realizar un cambio importante. Todo cambio se convierte en una tarea realmente difícil, ya que adaptar un Data Warehouse supone invertir mucho tiempo en el desarrollo de la estructura del almacén. Hoy día, las organizaciones demandan respuestas rápidas a sus preguntas comerciales, y en muchos casos, no pueden esperar a que el Data Warehouse se adapte. En cambio, el Data Lake, al almacenar todos los datos en bruto, permite el acceso de cualquier usuario para que los explote y analice en función de sus necesidades, encontrando la manera de responder a sus preguntas a su ritmo.
  • El Data Warehouse te proporciona unos resultados más limpios, estructurados y fiables. Sin embargo, en el Data Lake, al disponer de datos en bruto y sin estructurar, al hacer las consultas, usuarios no demasiado cualificados, recibirán información rápida, pero no del todo precisa, tal y como la obtendrían de un Data Warehouse. Normalmente, para usuarios de perfil Data scientist, este problema no existe en el Data Lake, ya que ellos crean sus reglas y estructuran la información para preparar sus análisis y modelos. El verdadero problema reside en el 80% del resto de usuarios, quienes simplemente buscan tener acceso a ciertos kpis diarios.

Tanto los Data Warehouses como los Data Lakes están destinados a convivir en las empresas que deseen basar sus decisiones en datos. Como habrás podido entender, ambos son complementarios, no sustitutivos, pudiendo ayudar a cualquier negocio a conocer mejor el mercado y el consumidor, de cara a poder realizar estrategias basadas en el conocimiento de estos, con comunicaciones cada vez más personalizadas, es decir, ser más customer centric.

En Artyco trabajamos con estos sistemas de cuidado, almacenamiento y análisis de datos, apoyado por desarrolladores especialistas y un equipo de data scientists y data analysts que ayudan a nuestros clientes a tomar las decisiones adecuadas. ¿Quieres que hagamos lo mismo con tu empresa?, ¿hablamos?

¿Ves que necesitas un Data Warehouse?

Ponte en contacto con nosotros y te explicaremos cómo sacar valor a toda aquella información que tienes de tus clientes y potenciales.

Digital Enterprise Show Madrid 2017

Digital Enterprise Show Madrid 2017

Entre los días 23 y 25 de mayo de 2017, Madrid acogerá por segundo año, el Digital Enterprise Show. Un encuentro en el que se conocerán las últimas novedades en cuanto a innovación tecnológica en el mundo empresarial. ¿Quieres saber de qué se va a hablar durante esos días? Aquí te lo contamos.

A finales de mayo, Madrid se convertirá en la capital mundial de la innovación tecnológica. Digital Enterprise Show Madrid se propone poner en relieve las últimas novedades en temas tecnológicos y de innovación, los cuales están afectando al mundo empresarial día tras día. Ciberseguridad, Comunicaciones y Redes, Centro de Datos, Big Data y Análisis, serán el centro de las conversaciones de los allí presentes, durante los tres días que durará el evento.

La Transformación Digital y cómo lo ha permitido la Nube o el Mobile, entre otros, será uno de los temas más recurrentes en las sesiones y conferencias que componen dicho evento. Más de 200 expertos al nivel internacional, relacionados con la atención al cliente, los procesos operativos y los modelos de negocio digital, ayudarán a los asistentes a descubrir cuáles son las tendencias, así como dirigirles hacia el conocimiento de la importancia de integrar esos procesos innovadores en los procesos de negocio de cualquier empresa moderna.

Entre los principales ponentes que ya han confirmado su asistencia están: Alex Tapscott, Martha Heller, Tom Goodwin, Anders Indset, Anita Schjøll Brede, Roya Mahboob, David Shing, Lilian P. Coral, Jens Meggers o Susan Fonseca.

Dentro de su programa destacan los Premios European Digital Mindset; el Foro Tecno Invest, a través del cual las empresas podrán conseguir financiación para su transformación digital; el Innovation Market Place, espacio para que las nuevas compañías del sector pueden ofrecer sus últimas soluciones tecnológicas; y las actividades Music Experience y Sweden Business Brigde, donde se vislumbrará el avance tecnológico y comercial de las empresas de Suecia, país invitado en esta ocasión.

Hemos entrado en una Era en la que los avances tecnológicos están creando oportunidades de negocio y retos para todo tipo de empresas. Sectores tan diversos como la salud, agricultura, retail, banca o turismo, están sufriendo los efectos de esta tendencia global. Cada día miles de soluciones tecnológicas nuevas aparecen como respuesta a las necesidades de cada industria y negocio. Del mismo modo, nuevos modelos de negocio están continuamente emergiendo gracias a dicha innovación tecnológica. La Transformación Digital es sin lugar a dudas, el camino que debe recorrer cualquier empresa que desee sobrevivir en el mundo empresarial que nos va a tocar vivir.

Siguiendo esta línea, la UE ha creado un plan de crecimiento para el 2020, el cual incluye un programa de innovación tecnológica y mejora de la competitividad de las empresas, en lo que han llamado la “Digital Agenda”. Este Plan está pensado para que se convierta en un acelerador para las empresas europeas.

Por lo general, la velocidad con la que la tecnología se ha implantado en la vida cotidiana de las personas, no se corresponde con el mundo empresarial. Sin embargo, los nuevos modelos de negocio creados actualmente así como las Starups, han sabido integrar esa tecnología mucho mejor que las empresas tradicionales, las cuales, debido a su rigidez, aún siguen funcionando con modelos de negocio antiguos.

En base a todo esto, se prevé que los departamentos de IT de las empresas focalizarán toda la atención estratégica en el mundo de los negocios. Ya que a través de ellos girará todo el proceso de digitalización. Del mismo modo, los responsables de marketing se encuentran con que los consumidores han evolucionado, siendo en muchos casos “tech-savvy” además de muy dinámicos, obligándoles a poner en práctica cada vez más estrategias de marketing digital, las cuales estén fundamentadas y soportadas en datos. Para conseguir que este trabajo, mucho más complicado y con demasiados procesos de personalización, se realice con éxito, las soluciones tecnológicas y la integración con productos innovadores de conocimiento del consumidor y automatización de procesos, se hace vital.

Ante esta perspectiva, el Digital Enterprise Show se convertirá seguramente, en un evento que dará mucho de qué hablar en las próximas semanas. Con su segunda edición, piensan que se elevarán las cifras del año pasado, donde alcanzaron 18.000 visitantes y 27 millones de euros de impacto para la ciudad de Madrid, según datos de la organización.

¿Vas a asistir al Digital Enterprise Show? Compártelo con nosotros… 🙂

ASLAN 2017 Congress & Expo. La Era de la transformación digital.

ASLAN 2017 Congress & Expo. La Era de la transformación digital.

Los próximos días 15 y 16 de marzo se celebrará en el Palacio Municipal de Congresos de la Comunidad de Madrid, ASLAN 2017 Congress & Expo Madrid. En esta edición, las tecnologías en red para impulsar la Transformación Digital, serán las protagonistas.

La edición de este año podrá el foco en la llamada “revolución de la transformación digital” y el papel de las tecnologías para optimizar el despliegue, movilidad y seguridad de las infraestructuras en red, de empresas y gobiernos más digitales.

Esta es una oportunidad enorme para los directivos y técnicos de empresas, de conocer la experiencia en el tema, de responsables de tecnología de grandes empresas, fabricantes líderes de la industria internacional, así como proveedores altamente especializados. Según ASLAN, en este 2017 se producirán más cambios que en los últimos diez años. Estamos en un punto de inflexión, en el cual la Digitalización ha tenido mucho que ver. El reto de este año está en cómo integrar los avances e innovaciones tecnológicas con los negocios, en una Era Digital.

Durante la feria, algo más de un centenar de expositores relacionados con la tecnología y la transformación digital, harán conferencias simultáneas en sus stands, respondiendo a las dudas y preguntas de los allí presentes. Como novedad, este año, la asociación ASLAN y enerTIC.org colaborarán para impulsar un área específica en la que los principales proveedores del sector mostrarán soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de los Centros de Datos Corporativos.

Además, en cada esquina se creará un “speakers corner”, donde irán rotando diferentes expertos, en charlas de 20 minutos, haciendo de la feria un lugar en constante movimiento y continua transmisión de conocimiento. En ese interés de la asociación ASLAN por ser un nexo de unión entre los profesionales y el conocimiento de las últimas tendencias, se celebrarán foros, coloquios y workshops, ya más formales, donde la transformación digital y las tecnologías que lo habilitan, así como la seguridad, centrarán toda la atención.

cuadro contenidos ASLAN

Los 5 mejores posts de Marketing del 2016

Los 5 mejores posts de Marketing del 2016

Se nos ha ido un año: un año lleno de retos, proyectos únicos y crecimiento junto a nuestros clientes. En nuestro blog hemos ido reflejando nuestras inquietudes sobre crm, las tendencias del sector, los últimos avances y novedades sobre el marketing digital, así como nuestros últimos descubrimientos sobre customer intelligence.

En el post de hoy os recopilamos “lo mejor del 2016”, ya que no queremos dejar pasar aquellos contenidos que más os han gustado y que más habéis visitado y compartido. Os presentamos nuestros 5 mejores posts sobre marketing del 2016.

 

1. Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Diferencias entre Big Data y Business IntelligenceEn los últimos años una de las palabras que más se escucha en el sector es sin duda “Big Data”. Mucha gente la relaciona inmediatamente con el Business Intelligence, pero ¿tienen realmente algo que ver? Nuestra compañera Desiree Martínez nos aclara cualquier duda que pudiéramos tener, sin dejar de lado la gran importancia que tienen ambas para cualquier empresa que quiera servirse de los datos para aumentar sus ventas. Sin duda un “must” para quien quiera ordenar mentalmente conceptos.

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2. Prioridades de tecnología para el CIO en el 2016 según Gartner

Prioridades tecnológicas 2016Abrimos el 2016 con este post, informando a todos nuestros lectores sobre cuáles podrían ser las tendencias tecnológicas más predominantes para ese año. Un año después, nos damos cuenta que nuestras predicciones, basadas en Gartner, tenían mucho fundamento. ¿Quieres comprobarlo? Échale un vistazo.

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3. ¿Sabes qué es el Social Profiling? ¿Y el Social Listening?

Social profiling y social listeningOtro artículo de nuestra compañera Desiree Martínez, donde nos ayuda a conocer qué son el Social Profiling y el Social Listenig. En este post nos descubre sus diferencias, y además nos enumera cuáles son las principales ventajas de usar uno u otro, para cualquier empresa. Ambas esenciales para completar el Social CRM de cualquier empresa interesada en sacar provecho a los datos de sus clientes.

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4. El presidente de InfoAdex: “2016 y 2017 van a ser años de recuperación”.

Estudio Infoadex 2016

En este post en el que nos hacemos eco del Estudio Infoadex sobre inversión y consumo en los medios de comunicación durante el año 2015, reflejamos todas las cifras relevantes para el sector de la comunicación publicitaria. Como bien dice el titular del mismo, son el reflejo de una recuperación económica, la cual deja entrever la coexistencia entre los medios convencionales y los digitales, obligando a los departamentos de marketing de las empresas anunciantes, a realizar planes globales de comunicación. Si ya conoces los datos del 2016 y necesitas compararlos con los del año pasado, no dejes de leer nuestro quinto post más visto.

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5. Cómo el machine learning está detrás de las cosas más cotidianas

Machine learning y customer intelligenceSi queréis saber qué hay detrás del Business Intelligence, este es el post que estáis buscando. En él os contemos un resumen de la intervención de dos de nuestras especialistas en Customer Intelligence en el curso de la UCM «Matemáticas para el mundo y para la sociedad». En su ponencia hablaron de redes bayesianas, «Machine learning» y las matemáticas que hay detrás, todo con el fin de demostrar como afectar a la toma de decisiones en las empresas que saben utilizarlo. Sin lugar a dudas un post muy técnico, pero que te ayudará a entender todo lo que hay detrás del dato inteligente, y lo importante que es disponer de personal cualificado que sepa traducir estos datos en negocio.

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Un año más, nuestro post más leído del año 2016 sigue siendo «Barreras de la comunicación«, escrito en el 2013. No podemos dejar de incluirlo en nuestra lista, a pesar de no estar escrito este pasado año, ya que sigue estando de total actualidad. A la vista está…

Barreras de la comunicación

Barreras de comunicaciónEn este post nuestro compañero Juan Carlos de la Torre, hace un repaso a qué supone la comunicación y el entorno social para el ser humano, y cómo influye en nuestro día a día. Nos acerca al sentido más amplio de lo que es la comunicación, qué tipos de comunicación nos podemos encontrar, así como las barreras más frecuentes que tenemos para comunicarnos. Su conclusión nos acercará a conocer cómo influye en nuestro Social CRM o Social business, y en definitiva, todo lo referente a nuestro Big Data. Un post que merece la pena repasar.

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