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Gestión de big data en un mundo multiplataforma

Elegir una herramienta que maximice el valor de todas sus inversiones digitales le permitirá gestionar big data en un mundo multiplataforma.

Existe una pregunta cada vez más recurrente en el mundo digital: ¿qué es big data y cómo gestionar eficazmente...

conjuntos de datos a gran escala? Para responder esta pregunta lo primero es analizar ¿de dónde viene la complejidad en la gestión y por qué está de moda la gestión de big data.

La respuesta es muy sencilla: el mundo se está digitalizando. Hoy en día hay muchas fuentes de datos dispares, desde aplicaciones como sistemas de CRM, a una variedad de plataformas como dispositivos móviles, televisores y sistemas de GPS, sólo para nombrar unos pocos. Las empresas están invirtiendo en iniciativas digitales como páginas web, gestión de video a través de dispositivos móviles y el uso de múltiples plataformas para la interacción con clientes, proveedores y audiencias. Estas interacciones digitales generan cantidades masivas de información y registros de datos que deben ser almacenados de manera eficiente y aprovechados con eficacia. Convenientemente, las velocidades de almacenamiento de datos están avanzando también, lo que permite la recolección masiva de datos. VISA, por ejemplo, supervisa 11 mil transacciones globales por segundo, mientras que un estimado de 193 mil mensajes de texto son enviados por segundo a nivel mundial.

Ahora, ¿para qué se almacenan todos estos datos si no pueden ser usados correctamente? El conocimiento es poder. Sabemos que toda esta información contiene insights que si son descifrados efectivamente, son la clave para mejorar la toma de decisión y llevarán a crecimientos en ingresos. Sin embargo, la mayoría de las veces, no está necesariamente claro cómo sacar provecho a toda esta información.

El reto está en esa mayoría de las veces.

Las empresas están atrapadas en plataformas de analítica que no están construidas para trabajar con esta nueva generación de información multiplataforma. Estos sistemas legados no son uniformes (se ven tensionados o con imperfecciones, “ridged”) y no pueden ser integrados fácilmente con arquitecturas de datos más flexibles.

Existe una falta de soluciones de big data capaces de trabajar con datos legados pero que sean también lo suficientemente flexibles para maximizar la percepción de la información digital.

Las empresas no deben gastan años conectando manualmente sus puntos digitales y esperando a que las plataformas evolucionen. Pero mientras tanto, ¿cómo sobrevivir y florecer en medio de esta tormenta de datos?

Se necesita seleccionar una herramienta que capture todos los datos directamente de su fuente, que no te ate a cubos. Se necesita una plataforma que esté lista para capturar los datos a través de todos los tipos de dispositivo digitales. Una plataforma que esté construida para escalar billones de bits de datos sin perder velocidad o eficiencias.

Con todo esto en mente, ¿qué información puede ayudar para evaluar y seleccionar la mejor plataforma de big data para sus necesidades de información? Las siguientes características principales deben ser específicamente revisadas en términos de sus requerimientos específicos:

  1. Flexibilidad: En un ambiente digital típico, los clientes interactúan con diferentes activos digitales (páginas web, aplicaciones móviles, videos, social media, etc.). Los datos deben poder ser capturados y almacenados sin restricciones, con API’s disponibles para un fácil entrada/salida sin restricciones en la segmentación, variables personalizadas o correlaciones. Estas interacciones pueden ser recolectadas en múltiples formas, pero la manera más efectiva es capturarlas directamente o a través de un proceso ETL (extract, transform and load) que prepare la información para ser alimentada en una base de datos tradicional.
  2. Ser una plataforma unificada: la plataforma debe concentrar en un solo lugar los datos de múltiples plataformas. Para sacar mayor provecho de la información, tener una capa sobrepuesta para proporcionar aplicaciones de analítica web/digital, inteligencia de negocio u otras aplicaciones de negocio, representa una forma eficiente de mantener los sistemas flexibles y escalables para requerimientos futuros de análisis de datos.
  3. Ligera (Lean): debe contener una sola vista sobre los datos (medición de audiencias, streams de video, con dashboards y reporteo), sin necesidad de múltiples plataformas, esto reducirá también el TCO (Total Cost of Ownership). Este tipo de funcionalidad en esquema SaaS (Software as a Service) nos lleva a tener menos horas de consultoría para la implementación y manutención de la plataforma.
  4. Sin costos escondidos: la plataforma debe tener un esquema de facturación clara, algo que no se ve con los proveedores de plataformas legadas que siempre nos llegan con sorpresas.

La cantidad de información seguirá creciendo en tamaño y complejidad. Los negocios están sufriendo para ganar insights rápido al estar atados a herramientas viejas de analítica. No hay tiempo para esperar muchos años. Existe una necesidad clara de una plataforma construida para manejar los distintos activos o plataformas digitales. Se debe elegir una herramienta que maximice el valor de todas sus inversiones digitales, no solo web sino de toda la información generada a través de múltiples plataformas. Con esto estará listo para gestionar big data en un mundo multiplataforma.

Sobre el autor: Rodrigo Cerón es ingeniero por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) y cuenta con un Diplomado en Marketing Digital por la Universidad Iberoamericana (UIA). Actualmente se desarrolla como gerente de Mercadotecnia para América Latina en comScore y es vicepresidente de Mercadotecnia y Publicidad de la Asociación Mexicana de Internet (AMIPCI). Rodrigo cuenta con una amplia experiencia generando estrategias de mercadotecnia y un profundo conocimiento de las industrias de tecnologías de la información, telecomunicaciones y entretenimiento. Puede contactarlo por correo: rceron@comscore.com  o a través de su cuenta de Twitter: @roceflo

Este artículo se actualizó por última vez en febrero 2015

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