Aumenta tus ventas gracias a la buena experiencia del cliente

experiencia del cliente

Según un estudio el 47% de los españoles consideran cruciales las opiniones online antes de realizar una compra.

La opinión del consumidor cada vez resulta más determinante. A la hora de decidirnos por un producto o servicio, siempre pedimos opinión a gente cercana o de confianza, y que haya tenido experiencia previamente. Ya sea para comer fuera, contratar un seguro o comprar un producto o servicio online. Cuantas más reseñas positivas escuchemos de un negocio, más posibilidades hay de que acabemos consumiendo sus productos.

Para ser más exactos, el 70% de los españoles está dispuesto a gastar más dinero en establecimientos físicos si han visto opiniones positivas de los mismos en internet. Este dato aumenta hasta un 80% cuando nos referimos a jóvenes de entre 16 y 24 años según el estudio Reseñas online, la palanca de ventas en el retail postcovid, elaborado por Apache Digital, de la consultora LLYC, y Appinio.

Tener presencia online y contar con opiniones positivas de tu negocio es el elemento principal para los nuevos escaparates en línea. En el informe se destaca que el 47% de los encuestados valoran las reseñas online como factor determinante para la compra. Otros factores que los consumidores tienen muy en cuenta son la cantidad de reviewes y la fecha en la que se han realizado. “La opinión generada por los usuarios supone un estímulo muy poderoso que hay que cuidar y saber aprovechar porque influye en la decisión de compra del consumidor. Es una validación de terceros que impacta en el ciclo de vida del cliente”, explica el director ejecutivo de Apache, Jesús Moradillo, en el estudio.

Las reseñas positivas son el resultado de una buena calidad de datos

Las opiniones de tus clientes son imprescindibles para mejorar los resultados de tu negocio y atraer a nuevos usuarios. Pero éstas son solo la última capa de todo un proceso complejo, en el que los datos de buena calidad son el cerebro.

Previamente es necesaria toda una buena estrategia de branding bien ejecutada mediante el uso de campañas de marketing eficaces para atraer a tus potenciales clientes. Para ello, la información de las bases de datos debe ser de calidad. De esta forma, se mejora el índice de envío en campañas de email marketing, se reduce el porcentaje de envíos fallidos –por direcciones falsas o erróneas- y la creación de ofertas es más sencilla.

Una vez los usuarios son captados, es importante aprovechar el “efecto arrastre” para conseguir que las visitas se conviertan en conversiones. En este “efecto arrastre”, las opiniones y recomendaciones de los usuarios pueden ser muy persuasivas en la decisión final de compra. “Desde el trigger hasta el purchase se deben integrar las opiniones en todo el proceso de compra (o en toda la maraña digital) para que nos sirva como acelerador de la decisión”, recalca Leyre Olamo, Strategy Manager de Apache Digital.

Para que los pedidos sean correctos, se debe contar con una buena calidad de datos directamente desde su entrada a través de los formularios de contacto y registro. Con ello se marcará la diferencia, asegurando una entrega certera y de alta calidad, consiguiendo que ese cliente se pueda convertir en recurrente.

Además, esa información del cliente que se ha normalizado, corregido y enriquecido en el mismo momento de captura es de gran utilidad para la empresa logística que entregará el paquete. En el sector de la distribución contar con datos de máxima precisión supone una ventaja diferenciadora la hora de realizar rutas más rápidas y entregas puntuales.

Estas actuaciones son tan solo algunos ejemplos para conseguir una compra y opinión satisfactoria de los clientes nuevos, pero el proceso no termina ahí. Hoy en día es tan importante lograr un nuevo cliente como lograr la fidelización de los ya existentes. Atraer a los mismos mediante campañas de marketing con descuentos exclusivos es de vital importancia para que realicen más compras y mantener la confianza depositada en nosotros.

Mejora la experiencia de tus clientes gracias a los datos

En efecto, los datos son la materia prima en estas fases complejas. A parte de permitir un mejor conocimiento del cliente para crear un buen sistema de fidelización, los datos precisos aseguran una logística eficiente. Es decir, el envío del producto correcto, al cliente y dirección indicada, en el plazo prometido, tiene un mayor porcentaje de acabar en un cliente satisfecho. Esta satisfacción es la que hace posible que el usuario repita la experiencia, escriba una buena reseña y te recomiende a su círculo cercano.

No disponer de soluciones, como MyDataQ, para mejorar la calidad de los datos afecta a la exactitud de la información final. Los problemas más comunes que se suelen dar son los errores tipográficos en la entrada manual de información en formularios. Pero también son frecuentes problemas y errores al importar listas con datos duplicados que no son revisados. Incluso la información correcta tiende a deteriorarse al no actualizar las bases de datos.

En conclusión, una calidad de datos deficiente en un negocio provoca grandes gastos adicionales y una pérdida de reputación difícil de mejorar. Según un estudio de DvSum, el 40% de los clientes habla en redes sociales de sus malas experiencias con empresas. 

En DEYDE, somos expertos en la optimización de bases de datos. Ayudamos a que las empresas ofrezcan a sus clientes un servicio de cinco estrellas gracias a datos normalizados, enriquecidos y libres de errores. Si quieres saber más, contacta con nosotros.

Big data y el ecosistema digital de México

Big data y el ecosistema digital de México

La expansión del ecosistema digital de México ofrece grandes oportunidades de crecimiento a las empresas nacionales. A finales de 2020, la Unidad de Competencia Económica del Instituto Federal de Telecomunicaciones de México (IFT) presentó el Estudio sobre Servicios y Modelos de Negocio en el Ecosistema Digital.

En concreto, este documento tiene el propósito de brindar un acercamiento a las principales tecnologías y servicios que integran los entornos digitales. En concreto, Big Data, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Blockchain y Servicios y Plataformas OTT.

Ecosistema digital en México, una nueva forma de acercarte a los entornos digitales

El estudio reúne investigaciones detalladas sobre las tecnologías y los servicios digitales para comprender cómo funcionan. Asimismo, también sirve para conocer la cadena de valor, los modelos de negocio y el impacto económico en las empresas. Por otro lado, ofrece una visión de los riesgos y oportunidades que implicaría su implementación y desarrollo del ecosistema digital en México. En concreto, debido a su vínculo directo e interrelación con los servicios y redes de telecomunicaciones.

De igual forma, el informe identifica los beneficios generados por las tecnologías y servicios digitales. Entre los más importantes, podemos mencionar la automatización de los procesos y el incremento de la productividad. Aparte del ahorro en los costes por transacción.

En esta misma línea, el estudio que nos ocupa describe las acciones concretas propuestas por el IFT para impulsar el ecosistema digital de México. Concretamente, el estudio plantea auspiciar la incorporación de tecnologías de conexión 4G y 5G, mediante procesos de licitación y asignaciones de espectro radioeléctrico. Además de garantizar estándares de calidad óptimos de los servicios de banda ancha móvil y de los proveedores de acceso a Internet fijo y móvil.

En esta reseña del informe del IFT, pondremos el foco en los aspectos relacionados con el tratamiento de datos y el Big Data. Ambos beneficiados por el Cloud Computing.

Big Data, primera herramienta en el ecosistema digital de México

El Estudio sobre Servicios y Modelos de Negocio en el Ecosistema Digital comienza destacando la herramienta de datos Big Data. En este sentido, lo define como un conjunto de recursos relacionados con la captación, almacenamiento, organización, procesamiento y análisis de cantidades ingentes de datos. A continuación, hace énfasis en el modo de captar datos en la actualidad. Es decir, en formato digital mediante ordenadores o dispositivos conectados a Internet o la intervención de sistemas de reconocimiento de texto, imágenes o voz. Por lo general, esta información es almacenada en centros de datos.

Precisamente, es esta digitalización de los datos la que impulsó el desarrollo de Big Data, ya que permite:

  • Por un lado, generar grandes volúmenes de datos usando dispositivos, plataformas, aplicaciones y herramientas de Inteligencia Artificial.
  • También, facilita el transporte de datos mediante redes alámbricas e inalámbricas de gran capacidad.
  • El incremento de la capacidad de los servidores y centros de datos para almacenar y procesar la información.
  • Analizar los datos con el apoyo de algoritmos y modelos matemáticos y de probabilidad.

Los datos adquieren significado y valor cuando son organizados, procesados y analizados con el propósito de transformarlos en información relevante para la toma de decisiones. En función de esto, el análisis y gestión de datos (Big Data Analytics) aporta valor a la información. En concreto, lo hace mediante la categorización, correlación y combinación de datos para llegar a conclusiones que orienten esas decisiones.

Características del Big Data que viabilizan su incorporación al ecosistema digital de México

El estudio de IFT, recuerda las características que diferencian al Big Data de otros recursos tecnológicos. En sí, las famosas “cuatro Vs”:

  • Volumen. Debido a las ingentes cantidades de información captada, transportada, almacenada y analizada.
  • Velocidad. Por la celeridad en la captación y procesamiento de los datos.
  • Variedad. En razón de la diversidad de formatos, tipos y estructuración de los datos recolectados.
  • Veracidad. Se trata del nivel de confiabilidad en relación con los datos. Ya que podemos obtener datos incompletos o con fallos persistentes. Pero también, información con la consistencia e integridad suficientes para el procesamiento y análisis adecuado. Esto dependerá del tratamiento, así como de los criterios y recursos de calidad de datos disponibles.

En cuanto al volumen, esta es una de las razones que justifica el incremento de la incorporación de Big Data al ecosistema digital de México. La tendencia mundial en generación de datos crece de manera imparable. Tanto es así, que la consultora Statista estima que en 2025 la producción de datos alcanzará los 175 zettabytes. Y en 2035, llegará a 2.142 zettabytes.

Aplicaciones de Big Data

El informe sobre el ecosistema digital de México que analizamos expone cuatro aplicaciones básicas de Big Data:

  • Optimización de rutas y mejora sustancial de la calidad del servicio. Con el apoyo del análisis de datos es factible lograr mayor fluidez de tráfico en las redes de telecomunicaciones. Esta fluidez incrementa la calidad del servicio en tiempo real. Por otra parte, es posible descongestionar y mejorar las rutas de transporte público y privado, mediante datos captados por cámaras y sensores ubicados en carreteras. Así como por dispositivos incorporados en los vehículos.
  • Descripción de patrones de consumo y planteamiento de estrategias de marketing. En este caso, el Big Data permite establecer servicios de análisis predictivo e identificación de patrones de consumo. Este tipo de estrategias de marketing facilitará a las compañías contratantes la posibilidad de segmentar a sus clientes, teniendo en cuenta sus preferencias. Por ende, es viable personalizar el marketing y fomentar el desarrollo de nichos de negocio apoyados en análisis de tendencias e intereses de los consumidores.
  • Pronósticos. Obviamente, el análisis predictivo es útil para sectores como el de salud, seguros y administraciones públicas. Por ejemplo, para anticiparse a posibles riesgos o emergencias, detectar de forma oportuna enfermedades y prever desastres naturales. Igualmente, para detectar fraudes, desvío de recursos públicos y vulnerabilidades de seguridad. En el sector financiero, la capacidad de hacer pronósticos aumentará la rentabilidad de las operaciones financieras y asegurará la asignación de créditos.
  • Monitorización. Gracias a Big Data Analytics es posible analizar datos en tiempo real captados mediante herramientas de IoT e Inteligencia Artificial. Entre otras utilidades, esto facilitaría la monitorización del estado de salud de pacientes y elaborar mapas de riesgo de contagio de enfermedades por zonas. O bien, hacer seguimiento del recorrido de flotas de transporte.

Big Data y Cloud Computing

Sin duda, uno de los sectores tecnológicos más beneficiados por el Big Data es el Cloud Computing. El almacenamiento en la nube ofrece mayor capacidad, seguridad y acceso en tiempo real a los datos, en comparación con los servidores instalados en las propias empresas. Según estimaciones, la contribución del cloud computing en el almacenamiento de datos pasará del 17% de 2017 a un 92% en 2026. En tal sentido, la relevancia del almacenamiento en la nube aumenta en consonancia con el incremento del tráfico de datos.

Por cierto, una de las ventajas más evidentes para recurrir a estas herramientas de infraestructura mediante la nube está en la escalabilidad. Esta forma de almacenamiento de datos trae consigo unos costes más bajos para la empresa.

Calidad de datos en el ecosistema digital de México

Uno de los retos implícitos en la participación de Big Data en el ecosistema digital de México es la calidad de los datos. En este sentido, las bases de datos estructurados que contengan información errónea, incompleta o repetida, afectarán negativamente a la toma de decisiones de la compañía. Más aún, si la empresa cuenta con herramientas de marketing automation, los esfuerzos de email marketing y personalización resultarían erróneos. Por ejemplo, correos repetidos o enviados a direcciones equivocadas, envío de ofertas no compatibles con el registro de compras del cliente, etc. Hasta errores en el envío de paquetes, avisos de cobro o facturación, lo que podría acarrear problemas administrativos.

MyDataQ, la mejor herramienta para el ecosistema digital en México

En México, tu empresa puede contar con el sistema de MyDataQ: la herramienta definitiva para la optimización de tus datos de DEYDE. Una herramienta eficaz y multifuncional capaz de normalizar, deduplicar y enriquecer tu base de datos. Para ello, ofrecemos hasta quince modalidades diferentes e integrables, adaptadas a los requerimientos de las organizaciones de cualquier sector.

En DEYDE contamos con más de 20 años de experiencia en el suministro de soluciones de calidad de datos. Nos enfocamos en los datos de identificación (nombre, apellidos, ID, etc.), de localización (direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, sociodemográficas y clases de consumo). Por supuesto, también en datos de contacto (teléfonos y direcciones de correo electrónico). ¡Habla con nosotros para que te facilitemos todos los detalles!

Qué es el MDM o gestión de los datos maestros y por qué es importante

MDM

En los últimos años han llegado nuevos actores como las redes sociales y los dispositivos móviles, además de la fuerte tendencia hacia la Arquitectura Orientada a Servicios (SOA) o el Software como Servicio (SaaS). Esta diversificación de fuentes y aplicaciones hace que las empresas lo tengan más difícil a la hora de obtener informes y cumplir con la legislación vigente. En este punto toma relevancia el MDM.

¿Qué es exactamente el MDM? ¿Por qué es importante para tu empresa implementarlo? ¿Qué ventajas tiene? En este artículo despejamos todas tus dudas en referencia a este concepto.

¿Qué es el MDM?

Empecemos definiendo qué es realmente el MDM. Detrás de estas siglas se encuentra la expresión Master Data Management. En español podríamos traducirlo como gestión de datos maestros. En definitiva, se trata de un conjunto de métodos, utilidades y patrones que permiten a las empresas unir todos sus datos críticos en un solo lugar: el fichero maestro.

El MDM se asegura de que las distintas listas de datos maestros, también denominados en inglés como master data, estén en completa armonía. Es decir, las técnicas MDM logran eliminar cualquier inconsistencia entre las distintas tipologías de datos críticos.

Las prácticas relacionadas con el Master Data Management son fundamentales a la hora de asegurar la consistencia de los datos. Los métodos MDM se aseguran de que la información se mantiene estandarizada, limpia y correctamente integrada. El uso de master data o datos maestros hace las cosas más fáciles a la hora de emplear varias aplicaciones y plataformas.

¿Qué tipos de datos hay en el master data management o MDM?

En los siguientes apartados te explicamos qué tipos de datos manejan las empresas de forma habitual. Cuando se ponen en marcha iniciativas como el MDM, estos datos se integrarán en él. Como es lógico, no todas las empresas van a precisar la misma información. Sin embargo, sin importar de qué sector sean, la mayoría de las empresas almacena los siguientes tipos de datos.

Datos no estructurados

Es aquella información que proviene de fuentes como los correos electrónicos, los documentos digitales, la intranet de la compañía u otros datos de marketing.

Datos transaccionales

En este caso nos referimos a aquellos datos que guardan algún tipo de relación con transacciones de la compañía. Suele ser información que proviene de las ventas, las entregas o las operaciones monetarias. También se incluyen datos de las facturas, las entregas o las reclamaciones, entre otros.

Metadatos

Cuando hablamos de metadatos nos referimos a información acerca de otros datos. Es posible ubicarlos en un repositorio formal o en ficheros XML. También son metadatos las descripciones de los campos dentro de una base de datos o los archivos de registro de actividad, conocidos también como logs. En resumidas cuentas, los metadatos son datos relacionados con otros datos.

Datos jerárquicos

Los datos jerárquicos tienen una gran importancia dentro del MDM. En ellos se almacenan las relaciones que hay entre otros datos. Con ellos es posible definir cuál es la jerarquía entre los distintos elementos de una base de datos.

Datos maestros

Los datos maestros son los datos críticos de una empresa y suelen estar relacionados con cuatro conceptos principales: personas, cosas, lugares y conceptos. Dentro de cada uno de ellos es posible encontrar otras áreas temáticas o tipos de entidad. Para entenderlo mejor, pongamos un ejemplo. Un cliente puede ser ubicado dentro del campo “personas”. No obstante, también es posible hacer lo mismo con un empleado. Y esa segmentación aún puede ser más profunda si la empresa tiene, por ejemplo, clientes preferentes y clientes de menor importancia.

MDM, por qué es tan importante

Master Data Management es una técnica realmente importante. Implementar MDM en tu empresa tiene beneficios claros que aumentan la importancia de estas metodologías. En algunas circunstancias, además, podemos afirmar que el MDM no solo es importante, sino obligatorio.

Fichero maestro, su correcta gestión evita errores

Ya hemos explicado que las técnicas MDM logran la consistencia entre los distintos datos maestros de una empresa. Como esta información se utiliza dentro de una empresa por diversas aplicaciones y departamentos, un fallo en los datos puede hacer caer todo el sistema y provocar un error generalizado.

Los errores de cara al cliente tienen consecuencias fatales. El MDM es muy importante porque evita que haya discrepancias en la información y, como consecuencia, las acciones emprendidas por los diferentes departamentos son exitosas. Sin la correcta gestión de los datos críticos, es más fácil cometer errores y, como consecuencia, perder clientes.

El papel del MDM al fusionar compañías

Otro campo en el que es útil aplicar metodologías de gestión de los datos maestros es en la fusión de dos empresas. Es habitual que esto suceda, sobre todo cuando ambas buscan crecer. Claro, es un verdadero reto que la información almacenada coincida y sea totalmente consistente después de una fusión.

La duplicidad de los datos

El MDM también evita que haya duplicidad de información. Es posible que en distintas bases de datos se aloje la información del mismo cliente. Si en el departamento de atención al cliente utilizan un software como servicio, este deberá recuperar los datos de cada cliente cuando sea necesario. ¿Qué criterio debe seguir el programa para obtener los datos solicitados? ¿Cuál será la base de datos elegida? El MDM es crucial para evitar este tipo de situaciones.

El MDM y el camino hacia la consistencia de los datos maestro

Después de este análisis han quedado resueltas todas las cuestiones que hemos planteado al inicio. Ya sabemos qué es el MDM, cuáles son los tipos de datos que manejan las empresas y qué beneficios tiene el Master Data Management. Incluso, ha quedado patente que los datos críticos de una empresa deben estar administrados de tal manera que sean consistentes. Aplicar el conjunto de metodologías MDM en las empresas es cada vez más necesario. La correcta gestión de los datos es vital para evitar errores de cara al cliente o eliminar cualquier rastro de duplicidad. Por este motivo, cuando se trata de facilitar la fusión entre empresas, el MDM es fundamental.

Más sobre DEYDE

Nace en el año 2001 en España, junto con su servicio principal. Ofrecen normalización de nombres, estandarización y codificación de direcciones postales, identificación de duplicados y enriquecimiento de direcciones postales con datos geográficos. Diez años más tarde, desarrollan MyDataQ Global Service y ofrecen servicios de Calidad de Datos a nivel mundial. A los 15 años de su fundación, ya contaban con presencia en Portugal, Italia, México, Colombia y Chile (www.deyde.com).

¿Qué modelos de datos hay y cuál nos interesa?

modelos de datos

Los modelos de datos juegan un papel muy importante en la actualidad. ¿Por qué? Porque almacenar información es, a día de hoy, una de las prioridades de muchas empresas.

Gracias a las bases de datos, las empresas son capaces de tomar mejores decisiones y evaluar el rendimiento de un área de negocio con mayor facilidad y efectividad. Sin embargo, el almacenaje de información requiere cierta planificación. Es precisamente en ese punto donde las estructuras de datos adquieren un papel relevante.

Pero, ¿de qué hablamos cuando usamos expresiones como modelos de datos? En este artículo contestamos a esta y otras preguntas relacionadas con las bases de datos. Aquí encontrarás una definición exacta de lo que son las estructuras de datos y cuáles son sus ventajas más relevantes en cada caso.

¿Qué son los modelos de datos?

Los modelos de datos son la definición de la estructura de una base de datos. Dentro de las especificaciones que incluye nos encontramos con las relaciones y las limitaciones que indican cómo se almacena la información y cómo se accede a ella. Sin embargo, eso no es todo. Los modelos de datos, además de especificar cuál es la estructura de datos, se encargan de establecer las bases sobre todo lo relacionado con las operaciones. Es decir, los modelos de datos influyen directamente en el tipo de manipulación que se puede aplicar sobre la información almacenada en una base de datos.

Para representar los modelos de datos, es posible utilizar diagramas visuales que establecen las relaciones existentes. De esta manera se muestra cómo interactúan las diferentes áreas entre sí dentro de la base de datos.

Todo lo expuesto hasta ahora es posible gracias a lenguajes como el DDL y el DML. Pero, un momento, ¿a qué nos estamos refiriendo con estos términos? Repasemos más en profundidad estos conceptos.

DDL en los modelos de datos

DDL son las siglas de Data Definition Language. Esta expresión en inglés se puede traducir como lenguaje de base de datos o lenguaje de definición de datos. Con ella nos referimos a un lenguaje facilitado por parte del sistema de gestión de la base de datos que permite a los desarrolladores definir la estructura de datos.

En resumen, DDL se ocupa de elementos tan básicos como los esquemas, las descripciones y de qué manera se almacena la información. Para que esto sea posible, DDL proporciona algunas sentencias.

  • CREATE. Se emplea para crear la base de datos y sus objetos, como las tablas, los índices, las vistas, el procedimiento de almacenamiento, las funciones o los disparadores.
  • ALTER. Sentencia utilizada para alterar la estructura de datos existente dentro de una base de datos ya creada.
  • DROP. En este caso, su objetivo es eliminar objetos de la base de datos.
  • TRUNCATE. Se utiliza para eliminar todos los registros que alberga una tabla. También hace desaparecer los espacios asignados para cada registro.
  • COMMENT. Esta es una sentencia pensada para agregar comentarios.
  • RENAME. Finalmente, el comando que se encarga de renombrar.

DML y las bases de datos

Si DDL es un lenguaje encargado de crear, modificar y manipular la estructura de datos, DML es aquel que se encarga de la consulta y la manipulación de los datos introducidos dentro de una base de datos. En español entendemos por DML (Data Manipulation Language) algo parecido a lenguaje de manipulación de datos. En la actualidad, el lenguaje más popular para manipular datos es SQL. Estas son algunas de las sentencias utilizadas:

  • SELECT. Recupera datos de una o más tablas.
  • INSERT. Se utiliza para insertar datos en una tabla.
  • UPDATE. Actualiza los datos ya introducidos dentro de una tabla.
  • DELETE. Elimina todos los registros de una tabla.
  • MERGE. Función para insertar o actualizar información.
  • CALL. Llama a un subprograma.
  • EXPLAIN PLAN. Interpreta la ruta de acceso de los datos.
  • LOCK TABLE. Control de concurrencia.

Modelos de datos: cuáles existen

Teniendo claro qué son exactamente los modelos de datos y habiendo definido los lenguajes DDL y DML, ha llegado la hora de revisar cuáles son los modelos y tipos de datos más conocidos. En los siguientes apartados encontrarás algunos ejemplos.

Modelo relacional

Las bases de datos relacionales emplean uno de los modelos más utilizados del mundo, ya que usan tablas para almacenar los distintos registros. Cada entrada utiliza una fila para guardar información. Entre las ventajas más notables del modelo relacional encontramos su larga trayectoria en el mercado, que sin duda alguna permite disfrutar de una gran cantidad de herramientas desarrolladas para este tipo de bases de datos.

Por otro lado, las bases de datos relacionales son una apuesta segura debido a su estandarización y a su sistema de escritura simple, siendo este muy parecido al lenguaje humano. Eso favorece que el modelo relacional tenga una curva de aprendizaje poco abrupta, siendo fácil de entender para todo tipo de usuarios.

Base de datos de red

En este caso, las estructuras de datos permiten crear relaciones entre todos los registros. De esta manera, conforman una malla o red. Esa es justamente la principal ventaja. Las bases de datos de red son fundamentales en casos en los que es necesario disponer de relaciones entre muchos registros o nodos.

Modelo jerárquico

Es un tipo de base de datos que utiliza una estructura jerárquica para enlazar los diferentes registros. Su diseño también se asemeja en ocasiones a la forma de un árbol invertido. Un nodo superior puede tener varios nodos hijos que, a su vez, pueden tener otros tantos nodos dependientes. Es un tipo de estructura recomendada cuando se precisa una navegación rápida. También el modelo jerárquico cuenta con otras ventajas como una simplicidad alta a la hora de ver y comprender los datos o la accesibilidad a la información por parte de muchos usuarios. Por último, este modelo destaca por preservar la integridad de la información.

Modelos de datos, el paso previo a al almacenaje de información

Cada una de las estructuras de datos ayuda a cumplir unos objetivos u otros dentro de una empresa. Por tanto, es clave definir correctamente el enfoque de la base de datos que debe crearse. En este punto es donde los distintos modelos de datos se hacen especialmente importantes. Con ellos es posible utilizar las bases de datos idóneas en cada caso.

Más sobre DEYDE

Nace en el año 2001 en España, junto con su servicio principal. Ofrecen normalización de nombres, estandarización y codificación de direcciones postales, identificación de duplicados y enriquecimiento de direcciones postales con datos geográficos. Diez años más tarde, desarrollan MyDataQ Global Service y ofrecen servicios de Calidad de Datos a nivel mundial. A los 15 años de su fundación, ya contaban con presencia en Portugal, Italia, México, Colombia y Chile (www.deyde.com).