Modernizar su pila de datos es tan crítico para las startups como para las empresas. El análisis de datos impulsa las decisiones empresariales fundamentales de las que depende su startup, minimizando el riesgo de fracaso y ayudándole a lograr un crecimiento empresarial sostenible. Desde las pequeñas campañas de agradecimiento a los clientes hasta las grandes
plataformas de marketing en líneaTodo se basa en un sólido análisis de los datos.
Para las grandes empresas, modernizar su pila de datos es esencial para seguir el ritmo de unos clientes que esperan experiencias cada vez más personalizadas y eficientes.
Este artículo explora cómo y por qué debe modernizar su pila de datos para obtener información de inteligencia empresarial (BI). Pero antes, exploremos las distintas fases de las pilas de datos en el marco de la madurez, el presupuesto, los recursos actuales y los objetivos de su empresa.
4 fases de las pilas de datos
Para mayor claridad, la madurez de la pila de datos puede condensarse en cuatro etapas clave:
- La pila de arranque
- La pila de crecimiento
- La pila de aprendizaje automático
- La pila en tiempo real
Pila de arranque
La pila de arranque es una arquitectura de datos sencilla utilizada por startups o pequeñas empresas al principio de su viaje de madurez de datos. Se centra en recopilar datos de sus principales fuentes de datos (como sitios web, redes sociales o el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA) y transferirlos a lugares de destino posteriores, como una plataforma de análisis de datos.
La pila de arranque facilita una mejor elaboración de informes. Los profesionales del marketing, por ejemplo, pueden enviar datos de sitios web a Google Analytics para visualizar el resultado de sus estrategias de SEO SaaS o implementaciones de optimización móvil. Los gestores de contenidos pueden cotejar las tasas de apertura y clics como parte de su estrategia de marketing por correo electrónico para mejorar el compromiso de los clientes. Un gestor puede recopilar KPI internos para informar sobre el rendimiento de sus empleados.
Las pilas de arranque permiten a las startups con presupuestos limitados y bajos volúmenes de datos sin complicaciones unificar múltiples sistemas y reducir la dolorosa complejidad de la integración punto a punto. La pila de arranque es la parte más crítica de su viaje de datos, ya que sienta las bases para el futuro de su madurez de datos.
Sin embargo, a medida que crecen los volúmenes de datos, las pilas de arranque pueden presentar diversos retos. Entre ellos se incluyen el deterioro del rendimiento de los sitios web y las aplicaciones, el aumento de la complejidad de la integración y la incapacidad de admitir flujos de datos bidireccionales a medida que se amplían las herramientas y las tecnologías.
Pila de crecimiento
La fase de pila de crecimiento resuelve algunos de los retos más acuciantes de la pila inicial, retos que son inevitables una vez que sus datos aumentan de volumen.
El principal objetivo de la pila de crecimiento es centralizar la gestión de datos en un almacén de datos. Un almacén de datos es un depósito de almacenamiento digital para datos estructurados y semiestructurados (predominantemente datos históricos). Puede extraer datos de varios sistemas dispares y crear flujos de datos bidireccionales, lo que los convierte en un peldaño fundamental para eliminar los silos de datos y crear una única fuente de verdad.
Es similar al concepto de "cristal único", en el que los datos de muchos dispositivos distintos se consolidan en una única solución.
Una estructura centrada en el almacén empieza a facilitar la extracción de datos y permite a las empresas crear recorridos y perfiles de clientes. Con una mayor accesibilidad y uniformidad de los datos, los usuarios pueden realizar consultas y análisis con más éxito.
En la fase de pila de crecimiento, necesitará un equipo de analistas de datos para realizar la limpieza, interpretación y visualización de los datos.
Pila de aprendizaje automático
Una vez que se ha centralizado un almacén de datos en su arquitectura de datos, es hora de pasar a la siguiente fase de madurez de datos con un lago de datos.
Los lagos de datos pueden almacenar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos en bruto, sin transformar, son muy maleables, óptimos para el aprendizaje automático y facilitan distintos tipos de análisis de datos, sobre todo el análisis predictivo.
El análisis predictivo utiliza datos, modelos y técnicas de aprendizaje automático para predecir posibles resultados relacionados con el comportamiento de los usuarios (aunque no exclusivamente).
Supongamos que quiere evitar la pérdida de clientes como parte de su estrategia de retención de clientes tras la compra. El análisis predictivo utilizaría los datos históricos de los clientes para determinar en qué punto del ciclo de vida del cliente se suele producir la pérdida de clientes. A partir de ahí, puede identificar a los clientes en riesgo de pérdida y dirigirse a ellos en el momento óptimo.
Los recursos de aprendizaje automático e ingeniería de datos están muy invertidos y optimizados en esta fase. La minería y el análisis de datos se están utilizando para informar sobre futuros resultados empresariales e impulsar transformaciones empresariales, aunque con distintos niveles de sofisticación.
Pila en tiempo real
A medida querealice análisis de productos de la competencia, probablemente descubrirá que la mayoría de las empresas maduran cómodamente (o aspiran a madurar) hasta la fase de pila ML. Sin embargo, las empresas globales con millones de clientes pueden necesitar que los resultados se envíen desde el almacén directamente a la aplicación.
¿Por qué? Para que puedan ofrecer experiencias de cliente personalizadas en tiempo real.
Con técnicas avanzadas de aprendizaje automático y un almacén de datos en línea en memoria, las pilas en tiempo real pueden modificar y personalizar la experiencia del usuario en el sitio web o la aplicación basándose en predicciones en línea y fuera de línea.
Ventajas de modernizar su pila de datos
Como hemos mencionado anteriormente, uno de los beneficios más valiosos de la modernización de la pila de datos es que mejora la productividad y la precisión de la analítica de datos. Según un estudio reciente de MicroStrategy, el uso de la analítica ha dado lugar a una gran cantidad de beneficios, entre los que se incluyen el aumento de la productividad, una toma de decisiones más rápida y un mejor rendimiento financiero. Al agilizar el recorrido del cliente, puede acelerar el proceso de cobro, simplificado.
Estandariza la comprensión de los datos por parte del equipo
Las pilas de datos modernizadas siempre están centralizadas y unificadas. Utilizan almacenes de datos, lagos de datos y otras herramientas e integraciones para eliminar los silos de datos y crear una única fuente de verdad.
Al garantizar que departamentos dispares y equipos de trabajo remotos tengan acceso a datos coherentes, permite a los equipos colaborar de forma productiva y tomar decisiones empresariales unificadas.
Se puede hacer sin muchos recursos
La modernización de la pila de datos no requiere invertir en muchos recursos caros y complejos. De hecho, los almacenes de datos y los lagos de datos son los dos recursos principales que facilitan la modernización, junto con sus herramientas de BI y el talento que alinee con ellas.
Reducción de costes
Los almacenes de datos en la nube y los lagos de datos son soluciones de almacenamiento de bajo coste cuya escalabilidad y flexibilidad pueden reducir significativamente los costes. Más allá de esto, la modernización potencia su pila de datos con nuevas capacidades. Con la libertad de mejorar los flujos de trabajo internos y la calidad de los datos, puede acelerar la rentabilidad de sus análisis.
Acelera la ejecución de los proyectos
Cuanto más rápido finalice los proyectos, más información e innovaciones valiosas podrá aprovechar. Las pilas de datos modernizadas aumentan la visibilidad de los datos e impulsan la eficacia organizativa, dos factores que trabajan en tándem para conducir a sus equipos hacia una mejor gestión de proyectos y una rápida ejecución de los mismos.
5 pasos para crear una pila de datos moderna
Las ventajas competitivas derivadas de una estrategia de modernización de la pila de datos son enormes. Pero, por supuesto, la modernización no se produce de la noche a la mañana. He aquí cinco pasos esenciales que debe dar al configurar su pila de datos moderna.
1. Determinar las fuentes de datos
¿De dónde proceden sus datos y qué fuentes o tipos de datos son relevantes para sus objetivos empresariales?
Identificar las fuentes de datos adecuadas es un paso clave para construir una base de visibilidad y fiabilidad de los datos. Si utiliza herramientas Java de web scraping , asegúrese de utilizar las mejores disponibles. Saber de dónde proceden todos sus datos evita que los datos invisibles perjudiquen la precisión de su información.
Además, si hay datos que necesita pero a los que aún no tiene acceso, asegúrese de invertir en las herramientas de comercio electrónico y las líneas de negocio adecuadas antes de pasar a la siguiente fase.
2. Seleccione un almacén de datos adecuado para su empresa
Los almacenes de datos difieren en sus especificaciones, características, ventajas y prioridades. Investigue antes de comprometerse con un proveedor de almacenes de datos. La solución más popular puede no ser la que mejor se adapte a las necesidades específicas de su empresa.
A la hora de elegir un almacén de datos, hay que tener en cuenta algunos aspectos:
- Volumen y tipos de datos
- Facilidad de ampliación
- Seguridad
- Time-to-value
- Costes iniciales y estructura de precios
- Costes de mantenimiento y acceso a los recursos
- Rendimiento
- Soporte
También merece la pena plantearse si un lago de datos (o incluso una tecnología de nueva generación como un data lakehouse) se adapta mejor a su empresa.
Los lagos de datos son esenciales para las empresas que recopilan grandes volúmenes de datos no estructurados. También permiten una gobernanza y una calidad de los datos más estrictas, lo que permite a las empresas gestionar y comunicar de forma fiable todo, desde estos ejemplos de asuntos críticos de auditoría hasta las normativas GDPR y CCPA.
3. Elegir una herramienta de ingestión de datos
Su proceso ETL (extracción, transformación y carga) debe ser eficiente si desea obtener rápidamente valor de los datos extraídos. Las herramientas de ingestión de datos se encargan de este proceso, recopilando datos de sus fuentes de datos e importándolos a su solución de almacenamiento.
4. 4. Modelización de datos
El modelado de datos es quizá una de las tareas más complejas de una estrategia de datos moderna. Implica analizar los datos para identificar y definir las relaciones, y utilizar estos conocimientos para crear modelos de datos simplificados que actúen como representaciones visuales de los flujos de datos.
Para realizar con éxito el modelado de datos, es probable que necesite la ayuda de un ingeniero de datos o de análisis con conocimientos de dbt.
5. Activación de datos u operacionalización de datos
La activación de datos (también conocida como optimización de datos) es la forma en que los datos se convierten en procesables para los usuarios finales sin necesidad de procesos que consuman muchos recursos.
Se puede pensar en la activación de datos como un proceso de "ETL inverso". Esto es cuando los datos se extraen y transforman dentro de un almacén de datos y se cargan en aplicaciones empresariales de terceros(acelerar herramientas SaaS de agencias, CRM, etc.).
La activación de datos moderniza su pila de datos ofreciendo autoservicio a los usuarios finales. En lugar de depender de los equipos de TI y científicos para obtener información sobre los datos, los equipos no técnicos pueden acceder fácilmente a los datos procesables y utilizarlos para impulsar de forma independiente iniciativas basadas en datos.
En Digi, la solución de software como servicio Digi Remote Manager® gestiona toda la pila IoT .
Reflexiones finales
La modernización de la pila de datos centraliza y consolida los datos para aumentar su visibilidad y accesibilidad. Pero no basta con adquirir el hábito de acumular datos: lo que cuenta es lo que se hace con ellos.
Al invertir en su pila de datos, puede dedicar menos tiempo a la ingeniería de canalizaciones de datos y más a la realización de análisis de datos. Cuanto más profundices en el análisis de datos, más oportunidades tendrás de descubrir información de inteligencia empresarial de gran alcance. Además, tendrá más tiempo para centrarse en otras estrategias de crecimiento, como la utilización de la IA en el marketing de contenidos.
Por lo tanto, no importa si estás en la fase inicial o en la fase de aprendizaje automático. Mientras tomes medidas para modernizar continuamente tu pila de datos, estarás en el buen camino hacia el éxito.
Próximos pasos
Sobre el autor
Nick Brown es fundador y Consejero Delegado de Agencia Accelerateuna agencia de SEO con sede en Bristol.
Tiene más de 12 años de experiencia en marketing digital y trabaja con grandes empresas asesorándolas en SEO, CRO y marketing de contenidos. Ha escrito para sitios como HubSpot y BambooHR.