La gestión de los datos en geomarketing

datos en geomarketing

Al emplear el uso de datos en geomarketing, podrás desde encontrar la ubicación ideal para tu negocio, hasta evaluar a tu competencia cercana. Asimismo será más sencillo localizar a clientes potenciales, aplicando ciertas tecnologías que explicaremos a continuación.

La tecnología del geomarketing te permitirá obtener perfiles más exactos de los consumidores que te interesan para implementar estrategias de marketing eficaces. A la vez, podrás generar muchos más beneficios para tu negocio. Sigue leyendo y entérate cómo las herramientas de geomarketing pueden impulsar la rentabilidad de tu empresa.

¿Qué es la gestión de datos en geomarketing?

Obtener y aprovechar datos en geomarketing no es una alternativa novedosa. Pero su empleo es más frecuente a día de hoy gracias al desarrollo de los Sistemas de Información Geográfica (GIS). En este aumento de su uso, también influye el avance de tecnologías que facilitan la captación y procesamiento de ingentes cantidades de datos. Concretamente en Big Data, Data Science y analítica avanzada.

Principalmente, el geomarketing es una estrategia de marketing que incorpora la inteligencia geográfica y la geolocalización como fuentes de datos. Por ende, aumenta la efectividad en la toma de decisiones y ofrece atractivas oportunidades a cualquier negocio. ¿Te imaginas elegir el lugar para abrir una sucursal de tu tienda física o centro de distribución en base a la ubicación precisa de los clientes potenciales? ¿Y sabiendo dónde te afectará menos la competencia? Esta es tan sólo una de las posibilidades que aporta el geomarketing.

Otras características y aportes

De acuerdo con los requerimientos particulares de las compañías, el geomarketing puede emplear datos de fuentes propias, como el CRM (Costumer Relationship Management). Por supuesto, puede incorporar datos públicos, como la información catastral y de censo. En este sentido, el suministro de información importante sobre variables geográficas permite a las organizaciones analizar perspectivas y situaciones bajo un enfoque mucho más completo.  De hecho, la visualización de los datos en un mapa facilita el estudio de un problema ubicándolo en el contexto espacial. Lo que motivará el planteamiento de puntos de vista para su solución.

Además, el geomarketing es aplicable tanto en estrategias de macromarketing (para campañas regionales o nacionales), como en micromarketing (a nivel de ciudades o provincias). Es cierto que ha sido más empleado por grandes empresas nacionales y multinacionales que gestionan enormes cantidades de datos. En especial, por empresas de retail, telecomunicaciones, moda e industria, entre otras. No obstante, cada vez más Pymes de diversos sectores están aprovechando su potencial.

Aplicaciones de datos en geomarketing

Al gestionar recursos de datos en geomarketing, obtenemos un conocimiento más preciso de nuestro público objetivo o buyer persona. Así como también captamos información del tráfico obtenido por los competidores. En ambos casos, los datos de localización se convierten en un activo importante para anticiparnos a cambios de hábitos y tendencias de consumo. Entonces, ¿cómo podemos sacarle mayor provecho a este recurso?

Tiendas y zonas localizadas

Como dijimos, podemos aplicar el geomarketing tanto a extensos espacios geográficos, como a ubicaciones muy limitadas como tiendas o locales. Mediante el empleo de tecnologías como beacons y geofencing, podemos detectar la presencia de un usuario en un área determinada a través de su dispositivo móvil. En esta circunstancia, podemos enviarle información pertinente. O bien captar datos que posteriormente sean de gran utilidad para nuestro negocio.

Pero ¿en qué consisten los beacons y el geofencing? Los primeros son un tipo de indicadores que operan con tecnología bluetooth de baja energía. Sin duda, es uno de los recursos de datos en geomarketing más empleados por sectores como retail y moda. Por lo general, son ubicados en diferentes puntos de una tienda. Además, su radio de acción es estrecho, alcanzando unos 50 metros como máximo. Aun así, es capaz de determinar la ubicación de forma más exacta en distancias cortas. Mientras que el geofencing, en conjunto con la tecnología GPS, cubre espacios más extensos, pues su alcance es más amplio. Al contrario de los beacons, no requieren de un programa específico para su funcionamiento. De modo que podemos usarlo en exteriores.

Identificación de segmentos de público de interés

Igualmente, el cruce de datos en geomarketing con información de fuentes convencionales como el censo es una gran alternativa. Mediante este proceso seremos capaces de definir y estudiar los indicadores adecuados para elaborar perfiles más precisos de nuestros clientes potenciales. Lo que permite tener en cuenta datos y situaciones no contempladas hasta ahora. Por ejemplo, las generaciones más jóvenes no son grandes consumidores, pero son muchos más activos en las redes sociales. Esta circunstancia facilita la generación de corrientes de opinión acerca productos, marcas o tendencias. Algo que no podría monitorizarse mediante métodos clásicos.

Localización de establecimientos

A la hora de escoger la ubicación de locales comerciales, generalmente se consultan datos demográficos convencionales. En concreto, los precios de alquiler de viviendas en un determinado sector o el nivel de ingresos de los residentes. Actualmente, tienes la opción de aplicar el MCI o Modelo Multiplicativo de Interacción Competitiva. Con mucho menos margen de error que los datos convencionales, además permite estudiar el comportamiento de los consumidores en un área geográfica concreta. El MCI es capaz de calcular las probabilidades de que un consumidor escoja algún establecimiento, considerando variables objetivas o subjetivas. Como la cantidad de competidores y las condiciones atractivas de la empresa. También tiene en cuenta la distancia entre los usuarios y el establecimiento de tu negocio.

En esta perspectiva, las empresas B2B también pueden determinar la localización de sus centros de distribución. De tal manera, pueden ubicarse en sitios accesibles para atender o proveer a sus clientes y planificar rutas. Los datos en geomarketing también facilitan la programación de los desplazamientos de los comerciales.

MyDataQ-Geo, la herramienta de datos en geomarketing que necesitas

MyDataQ-Geo, desarrollada por DEYDE, es una solución de geomarketing diseñada para enriquecer las bases de datos de tus clientes. En efecto, es una herramienta versátil, presentada en diversos módulos que puedes ir incorporando y combinando según tus necesidades.

Los módulos de geomarketing de MyDataQ

  • Geo Coordenadas. En resumen, es una solución para el enriquecimiento de los datos de dirección postal. Funciona mediante el establecimiento de criterios aplicados a los datos de direcciones postales, asignando las coordenadas XY en formato UTM. O también en formato geográfico WGS84. Además, se introduce un indicador de precisión que reporta el nivel de aproximación con el que se asigna la coordenada. Entre sus ventajas destacan la optimización en la planificación de rutas de envío y conocimiento de la distancia exacta entre cliente y punto de venta.
  • Geo Sección Censal. Enriquece los datos de dirección postal, asignando el código de sección censal. Toma en cuenta la población, vía y número basándose en el seccionado censal del Instituto Nacional de Estadística (INE). Incluso, con MyDataQ-Geo, puedes asignar la sección censal de los años 2001, 2011 o cualquier otra de los últimos ocho años. Brevemente, podrás tener una mayor eficiencia de las campañas de micromarketing y la posibilidad de agrupar segmentos de población de 2.500 habitantes.
  • Geo Tipologías. Esta solución enriquece los datos postales con variables sociodemográficas y económicas: vivienda, estilos de vida y consumo de telefonía. También de seguros, banca y finanzas, medios de movilidad, viajes, TICs y compras en retail. Con ella, incrementarás el conocimiento que tienes de tus clientes y los segmentarás mejor en función de su consumo.
  • Geo Inversa. Enriquece los datos postales mediante una coordenada X-Y geográfica. Esta coordenada devuelve la dirección postal más cercana, con metros de precisión, incluyendo aspectos como el tipo y nombre de la vía. Al igual que el número de portal, código postal y población, actualizados; también la distancia en metros a la coordenada introducida. Por si fuera poco, es integrable con el sistema GIS y dispositivos GPS.

Conoce más sobre MyDataQ

En DEYDE contamos con más de 20 años de experiencia ayudando a la transformación digital en la gestión de los datos así como en el desarrollo de soluciones de calidad para deduplicar, normalizar y enriquecer bases de datos. Ponte en contacto con nosotros y obtén más información sobre nuestra solución MyDataQ y sus módulos de datos en geomarketing.

El Data Enhancement como método de mejora de los datos

Data Enhancement

Datos, datos y más datos. En los últimos tiempos se ha hecho especialmente necesario guardar y almacenar datos. Ya no solo para el correcto funcionamiento de una empresa, sino por la necesidad imperiosa de optimizar procesos y campañas de marketing. La creciente necesidad de guardar datos no hace más que confirmar el popular refrán español: la información es poder.

Sin embargo, ese poder conlleva una gran responsabilidad. Por esta razón, no solo se trata de guardar información, sino de hacerlo de la manera adecuada. En ese punto entra en juego el Data Enhancement.

Un momento, ¿Data Enhancement? ¿De qué estamos hablando exactamente? En este artículo vamos a profundizar en este concepto, definiéndolo con exactitud. Asimismo, te mostraremos por qué es crucial en el mundo de las bases de datos. Sigue leyendo y descubre todo lo que debes de saber sobre el Data Enhancement.

¿Qué es el Data Enhancement?

Data Enhancement es una expresión que literalmente significa “mejora de datos”. Por esta razón, al usarla nos referimos a un proceso de limpieza y ampliación de los datos existentes. Para lograr dicho proceso se usan técnicas de depuración o se completa la información que falta. En la mayoría de los casos, es necesario utilizar fuentes de datos externas.

En concreto, el Data Enhancement es un conjunto de técnicas y métodos que pueden resumirse de la siguiente manera:

  1. Borrado de registros en la base de datos. Entre los datos eliminados se encuentran aquellos que están duplicados o que son incorrectos.
  2. Comprobación y corrección de la información que ya se encuentra en cualquiera de las bases de datos de la empresa.
  3. Consulta de recursos externos, provenientes tanto de fuentes privadas como públicas. De esta manera, se logra identificar cuál es la información que falta y se incluye si es necesario.

Data Enhancement o Data Enrichment

La mejora de datos se topa en ocasiones con un término parecido. Nos referimos a Data Enrichment. Antes de continuar repasando los conceptos principales y hablando de la importancia del Data Enhancement, es importante que aclaremos qué quiere decir Data Enrichment. En español, estamos hablando, literalmente, de un enriquecimiento de datos. En concreto, los dos términos hacen referencia a la mejora de los datos mediante la consulta de fuentes externas. Ya sea que vayas a invertir en Data Enhancement o en Data Enrichment, el resultado será similar: unas bases de datos más consistentes y fiables.

Ambos términos también están estrechamente relacionados con la limpieza de datos. ¿Por qué? Básicamente, porque esta limpieza suele revelar las carencias en las bases de datos. Tanto el Data Enhancement como el Data Enrichment se encargan de agregar la información que falta, además de proveer información adicional que es de gran valor.

¿Por qué es tan importante el Data Enhancement?

Existen algunos motivos por los que es necesario poner en marcha iniciativas relacionadas con el Data Enhancement. Aquí mencionamos algunos ejemplos:

  • Ahorro de tiempo y de costes. Podemos decir que ambos son recursos vitales dentro de una empresa. El Data Enhancement ayuda a administrarlos de la mejor manera. En la búsqueda de clientes potenciales, la información que añaden las técnicas de mejora de datos permite emprender campañas más efectivas y concisas. Como consecuencia, la mayoría de departamentos de la compañía se optimizan.
  • Ampliación de los registros ya existentes. El Data Enhancement no pretende eliminar las bases de datos de las que ya dispone la empresa. La única misión es ampliar la información que contienen, además de perfeccionarla y hacerla más consistente. Como es evidente, esto facilita su adaptación a los objetivos de marketing de la empresa.
  • Clientes potenciales en un nuevo segmento. La expansión hacia un nuevo mercado puede suponer un verdadero reto. Pero gracias al Data Enhancement es más fácil contar con la información necesaria y lograr conectar con los clientes potenciales. Por otra parte, ayuda a mejorar la comprensión de la audiencia, que permite ajustar correctamente la inversión en publicidad hacia el rumbo correcto.
  • Cuidando a los clientes actuales. Mejorar los datos implica mejorar las comunicaciones y las campañas de mercadotecnia dirigidas a los clientes actuales. Ampliar los horizontes en las bases de datos de una compañía te permite comunicar aportando información realmente valiosa.

Data Enhancement, por dónde empezar

Mejorar los datos que aloja tu empresa implica poner en marcha algunos procesos importantes. ¿Por dónde hay que empezar? Aquí van algunos pasos previos.

Auditar las bases de datos

Para mejorar una base de datos es necesario realizar una auditoría. Antes de invertir esfuerzos en el Data Enhancement es importante revisar la información de la que se dispone y localizar discrepancias. El proceso de limpieza pondrá al descubierto debilidades e información faltante de la base de datos.

Limpieza de datos continua

Después de la auditoría, la base de datos habrá quedado limpia. No obstante, es necesario implementar programas de limpieza de datos de forma continua. Debido a que la información llega constantemente a las bases de datos, rápidamente pueden aparecer registros confusos. Es muy recomendable trabajar en la estandarización de la entrada de datos, la resolución de errores y evitar la acumulación de información inútil.

Objetivos de marketing claros

No es posible realizar un Data Enhancement certero si no se tienen claros los objetivos de marketing con anterioridad. Esto ayuda a identificar qué información es realmente necesaria y cuál puede descartarse. Comprender bien los insights (las necesidades reales) de los clientes será posible solo si los objetivos están bien definidos.

Valida datos adjuntos como prioridad

La adición de nuevos activos a las bases de datos debe cumplir con unos requisitos claros si se busca priorizar la mejora de datos. Cada registro nuevo debe ser preciso, estar actualizado y validado. Solo de esta manera se pueden obtener altas tasas de respuesta.

Data Enhancement, la mejora de datos para optimizar tu compañía

Después de lo que hemos analizado en este artículo, es evidente que el Data Enhancement es realmente necesario si el objetivo es poner en marcha campañas efectivas. De esta forma, la búsqueda de clientes potenciales será más rentable. Y no solo eso, gracias al Data Enhancement, una empresa podrá adaptar los productos que vende según los insights obtenidos.

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).

Consigue la máxima precisión en los datos de tus direcciones postales gracias a MyDataQ Geo Coordenadas Global

direcciones postales

Enriquece las direcciones postales de tus bases de datos con coordenadas exactas, independientemente del país al que pertenezcan tus clientes.

La georreferenciación es un proceso de localización geográfica, dentro de un sistema de coordenadas. Es decir, es ubicar una dirección postal dentro de un mapa digital, asociando a dicha dirección la coordenada que le corresponda.

Este proceso, con la reducción de errores, sirve para ofrecer ubicaciones lo más fidelizadas posible. Además, se facilita a una amplia variedad de profesionales la capacidad de adquirir datos rigurosos y exactos.

Existen diferentes métodos de geolocalización dependiendo de la finalidad para la que se esté realizando el proceso. DEYDE ha desarrollado un módulo de georreferenciación MyDataQ_Geo Coordenadas que permite asignar con diferente nivel de precisión la coordenada respecto a una dirección de entrada.

¿Cómo funciona MyDataQ_Geo Coordenadas?

Cualquier método de geolocalización requiere de un proceso de normalización de la dirección. Dicho de otra manera, una adecuación del domicilio a los estándares fijados por el Instituto Nacional de Estadística. Este proceso es clave para la consecución de buenos resultados en la posterior asignación de coordenadas.

DEYDE ejecuta este proceso de normalización y estandarización de la dirección a través de su módulo MyDataQ_Addresses. Para ello, contrasta la dirección aportada con su catálogo de datos maestros para verificar la existencia de dicha calle, corrigiendo los posibles fallos en la captación de la misma (denominación obsoleta, fallos de digitación, etc.). Una vez validada la dirección el siguiente paso es procesarla con el módulo de geolocalización para asignarle la coordenada correspondiente.

Los datos contenidos en los catálogos de DEYDE tienen diversos orígenes (cartografías privadas, la Dirección General de Catastro, el INE, Correos…). Estos datos también son procesados con MyDataQ_Addresses para su estandarización.

El software intentará asignar la coordenada más exacta, es decir, a nivel de número de portal. En caso de no localizarse se enriquecerá con la coordenada del portal más cercano o la del centroide de la calle o centroide de la sección censal, código postal, localidad o municipio, dependiendo de la calidad de la dirección procesada.

Las ventajas de enriquecer tus direcciones postales con coordenadas

Conseguir una base de datos con direcciones postales enriquecidas, no solo con coordenadas X-Y, también con indicadores del nivel de aproximación, conlleva numerosas ventajas.

Los datos de direcciones postales obtienen máxima precisión, imprescindible para que empresas de distintos sectores lleven a cabo cualquier operación de manera exitosa y sin margen de error. Los registros de direcciones de las bases de datos serán completamente fiables, lo que ayuda a que las tomas de decisiones sean mucho más eficaces.

El enriquecimiento con coordenadas también conlleva grandes beneficios a sectores como el logístico. La última milla, o el último movimiento de las mercancías desde el centro de transporte a su destino final, juega un rol fundamental en la eficiencia de las entregas. Tener los datos de los puntos de entrega con coordenadas asignadas evita esfuerzos en las rutas de envío. Esto supone un ahorro de costes para la empresa y una reducción de la contaminación provocada por los vehículos.

Otra de las grandes ventajas que ofrece el enriquecimiento de las bases de datos es poder situar a los clientes, los puntos de venta y la competencia. De esta forma, es fácil visualizar si el punto de venta se encuentra cerca de los clientes de la empresa o dónde sería conveniente abrir un punto nuevo, y dónde se localizan los establecimientos la competencia.

A su vez, se puede analizar el perfil sociodemográfico de los clientes en función de su zona de residencia, con el objetivo de ver qué productos encajan mejor dentro del target generando campañas de marketing acordes al mercado potencial.

El enriquecimiento de direcciones en bases de datos se ha convertido en un paso importante para que los negocios funcionen de manera óptima. Desde DEYDE ofrecemos nuestra solución propia MyDataQ_Geo Coordenadas, que te ayudará a mejorar la experiencia de tus clientes y dar un salto de calidad en tus estrategias y operaciones diarias.

Más sobre DEYDE

DEYDE Calidad de Datos es una empresa multinacional española, perteneciente al Accumin, que nace en 2001 con el objetivo de proporcionar calidad a los datos de localización, identificación y contacto que las empresas tienen de sus clientes. Ofrece normalización de nombres, estandarización y codificación de direcciones postales, identificación de duplicados y enriquecimiento de direcciones postales con datos económicos y geográficos.

Mediante su sistema de desarrollo propio, MyDataQ, se procesan más de 1.800 millones de datos al año en más de 400 clientes a nivel internacional. Este sistema cuenta con soluciones específicas para España, México, Colombia, Chile, Italia y Portugal. Diez años más tarde, desarrollan MyDataQ Global Service y ofrecen servicios de Calidad de Datos a nivel mundial. (www.deyde.com).

Big Data y Business intelligence, en qué se diferencian y cómo sacarles partido

Big Data y Business Intelligence

En la actualidad, muchas empresas captan una enorme cantidad de datos sobre sus consumidores, ventas y productos. En gran parte de estos casos, las secuencias de información llegan con gran rapidez. También son muy densas o superan la capacidad de las aplicaciones tecnológicas disponibles en la organización para procesarlas.

Aun así, estas compañías cuentan Big Data y Business Intelligence para mejorar sus operaciones, sus márgenes de rentabilidad y agilizar la toma de decisiones inteligentes.

Para obtener resultados satisfactorios, la inteligencia empresarial y el Big Data deben emplearse de manera conjunta y sincronizada. Aunque ambos recursos tienen algunas diferencias que analizaremos en este post, comparten varios objetivos comunes. De esta manera, incrementan la capacidad de las organizaciones para respaldar sus decisiones mediante pruebas de acciones que podrían funcionar.

Las capacidades analíticas de Big Data y Business Intelligence están impulsando la productividad de una gran cantidad de industrias de diversos sectores. En este sentido, el retail es uno de los más beneficiados. Corporaciones como Walmart y Amazon aprovechan la inteligencia de negocios y la analítica de Big Data para incrementar su rendimiento. No obstante, las PYMEs también pueden obtener valor y lograr ventajas competitivas al integrar dichas herramientas en sus procesos.

¿Qué son Big Data y Business Intelligence?

En primer lugar, Big Data hace referencia a los grandes conjuntos de datos de los que disponen las empresas. Podríamos establecer una definición muy general diciendo que son la combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados obtenidos y almacenados por las organizaciones. De tales datos, las empresas extraen información de valor y también los utilizan en proyectos de machine learning, modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado.

IBM Analytics va más allá y define Big Data como la denominación aplicada a los conjuntos de datos que superan en tamaño y clase la capacidad de las bases de datos relacionales convencionales para captar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Y nos recuerda que los big data proceden de diversas fuentes: sensores, dispositivos, archivos de registro, vídeo/audio, aplicaciones transaccionales, página web y redes sociales. Gran parte de ellos se generan a gran escala y en tiempo real.

A día de hoy, los recursos empleados para procesar y almacenar Big Data son un componente común en las arquitecturas de data management de las empresas. Las características de BD pueden resumirse en las tres V’s:

  • Volumen, que se refiere a las ingentes cantidades de datos procesados y almacenados. Estas se expresan en terabytes, petabytes y hasta zettabytes.
  • Variedad, dada por las diferentes clases de datos que se almacenan y la diversidad de fuentes que los proveen.
  • Velocidad, esta es la rapidez con la que se generan, captan y procesan estos datos.

A posteriori, se añadieron otras V’s que complementan la descripción de Big Data: veracidad, valor y variabilidad.

Business Intelligence

Por otro lado, la Business Intelligence o inteligencia de negocios es el conjunto de herramientas digitales empleadas en el análisis de los datos, sean estos estructurados o no estructurados, con el propósito de convertirlos en información procesable que soporte la toma de decisiones. La consultora Gartner prefiere definirla como un término general en el que coinciden aplicaciones, herramientas, infraestructura y las mejores prácticas que facilitan el acceso y el análisis de la información con el objetivo de mejorar y optimizar las decisiones y el rendimiento.

Según la percepción de muchas organizaciones, la inteligencia empresarial está más vinculada al contexto de los datos estructurados. No obstante, los avances en el empleo de Inteligencia Artificial y Machine Learning pronto permitirán descifrar los datos no estructurados para su uso.

Siendo que los recursos usuales de BI están diseñados para procesar datos estructurados, la inteligencia artificial es útil para generar información procesable con base en fuentes no estructuradas. Luego, esta información puede analizarse de forma eficaz. Ilustraremos con un ejemplo: una compañía requiere un conocimiento claro sobre las quejas más comunes de sus clientes. Entonces, emplea una solución digital que permite transcribir las llamadas al servicio de soporte. Posteriormente, otro software evaluará la transcripción para identificar los elementos más frecuentes (palabras o frases ligadas a problemas o servicios determinados). Al final, la IA podrá agregar, estructurar y analizar estos datos.

Diferencias entre Big Data y Business Intelligence

Aunque Big Data y Business Intelligence son dos conceptos empleados para analizar conjuntos de datos que apoyan a las empresas en el proceso de toma de decisiones, hay diferencias entre ambos.

Gestión de datos

De acuerdo con las definiciones expuestas, la principal diferencia entre los conceptos que nos ocupan es su capacidad de manejar las tres V’s de los datos: volumen, velocidad y variedad. Por lo común, los especialistas en BI gestionan datos estructurados; mientras que los de big data procesan velozmente grandes cantidades de datos no estructurados. En ambos casos, es posible proporcionar valor materializado en análisis e informes descriptivos y predictivos.

Beneficios

Además, Big Data y Business Intelligence proporcionan beneficios distintos pero complementarios para las empresas. En concreto, la inteligencia empresarial recopila, monitoriza y procesa la información bruta, pero con frecuencia estructurada. Esto con la finalidad de identificar, desarrollar e impulsar oportunidades que mejoren la productividad y la rentabilidad. En consecuencia, áreas como ventas, producción, gestión del talento, contratación, éxito de los clientes, marketing y cumplimiento tendrán un gran apoyo de la BI. Mediante los recursos de BI, las organizaciones proporcionan conocimientos que cambian esquemas. A tal punto que podría configurar un nuevo modelo de fijación de precios para una ubicación específica o un workflow más eficiente para una planta industrial.

Pero el Big Data no se queda atrás, porque las empresas pueden utilizarlo con propósitos similares: disminuir costes, adelantar plazos, detectar anomalías, incrementar los márgenes de beneficio y minimizar riesgos. Precisamente, es la escala a la que BD procesa los datos, por lo que compañías de todos los sectores, las administraciones públicas e instituciones mantienen profesionales y equipos dedicados a la gestión de grandes volúmenes de datos.

Herramientas tecnológicas empleadas 

Por último, BD y BI emplean diferentes tecnologías de apoyo. Pese a que la toolkit de Big Data parece más sofisticada que la de Business Intelligence, ambas comparten recursos comunes como SQL y Python.

Para extraer valor de los datos, los especialistas en BI recurren a un amplio portfolio de herramientas: 

  • Hojas de cálculo de Excel.
  • Recursos de conocimiento del mercado.
  • Servicios de almacenamiento de datos en la nube (como los de Oracle y Amazon Web Services).
  • Soluciones de análisis empresarial (como Power BI o Tableau).

Por su parte, los profesionales de BD se apoyan en herramientas más especializadas: 

  • Cloudera y Apache Hadoop. 
  • Modelos de programación en clúster (Apache Spark y MapReduce).
  • Programas de bases de datos para procesar y dar sentido a grandes cantidades de datos desestructurados en su mayoría (como MongoDB).

¿Cómo sacar partido de Big Data y Business Intelligence?

El principal atractivo de implementar Big Data y Business Intelligence es la ventaja competitiva que implica tener la capacidad de procesar importantes volúmenes de datos. Conoce aquí cómo puedes beneficiar a tu negocio con ambos recursos.

Mejor conocimiento de los clientes

Integrar los dos conceptos de gestión de datos que analizamos es crucial para obtener un mejor conocimiento sobre tus consumidores. Desde que se inicia la interacción con la entrada al embudo de conversión, hasta que logras hacerles clientes y fidelizarlos. Todas las etapas de este proceso aportan datos excepcionales con los que podrás:

  • Personalizar las ofertas y el marketing.
  • Anticipar cambios en las expectativas y hábitos de consumo del cliente.
  • Ajustar el inventario a los pedidos, picos estacionales y tendencias.
  • Precisar plazos de entrega.
  • Crear y mantener programas de fidelización que refuercen el engagement de los clientes.

Sin duda, estos logros son determinantes en la experiencia del cliente. Recuerda que el coste de adquirir nuevos clientes es más alto que el de conservar a los actuales.

Analizar las ventas

En el sector retail, los historiales de transacciones y facturas de ventas generan interesantes volúmenes de datos, según el tamaño del negocio. Estas estructuras de información ofrecen la oportunidad de analizar tus ventas. Más allá del volumen de datos, integrar una solución de BI ayuda a los negocios a obtener información crítica de un conjunto determinado de datos. De esta forma, es posible responder preguntas como qué cantidad de un producto específico se está vendiendo y qué tipo de cliente lo compra. O bien qué sucursal vende más el mismo producto y en qué horas precisas.

Respuestas como estas son esenciales para que los minoristas gestionen sus procesos de toma de decisiones. Las tendencias de los datos permiten identificar las oportunidades, debilidades y oportunidades del negocio.

Analizar inventarios y productividad

BI y BD proporcionan a los responsables de operaciones informes detallados del desempeño del equipo y de los procesos de producción. Así, facilitan la identificación y eliminación de cuellos de botella para aumentar la eficiencia.

En paralelo, la información en tiempo real permite a los directores de finanzas evaluar los márgenes de beneficio en contexto para asegurar un mayor retorno de la inversión en inventario.

Complementa Big Data y Business Intelligence con una solución de calidad de datos

Para que la integración de Big Data y Business Intelligence en tu empresa sea más productiva, es vital contar con una solución de calidad de datos, que permita que tus equipos en ambas áreas gestionen datos completos y exactos.

En específico, MyDataQ de DEYDE es una herramienta que realiza el tratamiento automatizado en la especialidad de normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos.

MyDataQ actúa sobre los datos de: 

  • Identificación: nombre, apellidos, ID, etc. 
  • Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
  • Contacto: teléfonos y direcciones de correo electrónico.

Y lo mejor de todo es que es un recurso flexible y adaptable al tamaño y sector de tu negocio. Contáctanos de inmediato y comienza a integrar de una manera productiva el Big Data y Business Intelligence en tu empresa.