El valor de la gestión de datos

La parte crítica de big data marketing es la información en sí misma. Pero los datos son algo más que un montón de caracteres y números. No son una hoja de cálculo, sino conocimiento potencial que viene de escuchar a los clientes, entender lo que les interesa, a qué responden y qué ignoran, y descubrir qué se puede hacer como vendedor.

Para que podamos llevar a cabo una buena gestión del Big Data es fundamental que el equipo de expertos realice un proceso de creación de datos cuyas características principales sean la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. Dentro de este contexto, hay que tener en cuenta que para la correcta gestión de la arquitectura big data debemos fijarnos en varios pilares esenciales que serán los que marquen esta gestión en el futuro. ¿De qué pilares estamos hablando?

La transformación digital en las empresas, ha hecho que a día de hoy muchos de los procesos que se llevan a cabo dentro de una entidad para mejorar el negocio se realicen haciendo uso de las nuevas tecnologías. En este sentido, el Big Data Marketing se ha vuelto muy popular, ya que nos ayudará a que los clientes tengan una mejor experiencia y podamos ensalzar nuestros productos y servicios de una forma mucho más adecuada. Si bien el marketing siempre ha existido dentro de las empresas como un proceso fundamental para proporcionar a los clientes lo que necesitan en cada momento, esta experiencia de la que hablamos puede ralentizarse si hacemos uso de las técnicas tradicionales. Es por ello que debemos apostar por los nuevos formatos que nos ofrecen una respuesta mucho más inmediata y fiable.

Seguro que has oído mil veces el término de las big data tools, pero no entiendes bien cuál es su función en campos como el de la salud y los cuidados. Por esta razón, vamos a explicarte cómo funciona y porqué muchas empresas lo están empezando a utilizar para mejorar sus decisiones y movimientos estratégicos.

El modelado de datos se refiere a la práctica de documentar software y diseño de sistemas de negocios, empleando para ello diagramas, símbolos y referencias textuales. A través de estos elementos que componen el data model se representa la forma en que los datos fluyen a través de una aplicación de software o la arquitectura de datos dentro de una empresa.

La transformación digital va mucho más allá de pasar de la banca tradicional a un entorno virtual. La banca multicanal no es la meta, sino parte de un cambio vital en la forma en que las instituciones financieras aprenden, interactúan y satisfacen a los clientes.

¿Recuerdas el procesamiento y almacenamiento de datos antes de Big Data Hadoop? Los entornos tradicionales de almacenamiento de datos han ido transformándose como reacción ante los crecientes volúmenes y la amplia variedad de datos que llegan desde la nube, los dispositivos móviles, las redes sociales, los objetos conectados y otras fuentes.

Entender la mejor forma de exprimir el data warehouse puede ayudar en gran medida a todo tipo de negocios. La mejor forma de verlo, no obstante, es mediante el estudio de un caso de éxito, en este caso aplicado al sector de la educación. Exactamente hablamos de cómo una Universidad líder de Latino América se encontraba ante una situación en la que necesitaba los servicios de PowerData y su tecnología.

En muchas ocasiones solemos confundir el concepto de dato con el de información. Es cierto que son términos que están estrechamente ligados, principalmente si los relacionamos con el sector de la informática. Pero más allá de algunas similitudes, en realidad dato e información no responden a lo mismo, por lo que hay que tener claras cuáles son las diferencias entre ellos.

Dentro de todos los conceptos que hoy en día conocemos en relación a la informática y las nuevas tecnologías debemos hacer referencia a data lake vs big data, dos términos en concreto que, aunque cuentan con algunas similitudes, se diferencian entre sí de manera notable. Para hacer un buen uso de ellos debemos conocer en profundidad cuáles son sus principales características.