En la última década hemos visto un gran cambio en el perfil de los consumidores, habiendo una migración de jornadas de compra 100% presenciales a jornadas 100% digitales o híbridas (‘figitales’), con interacción tanto en puntos físicos como digitales. Fidelizar a este público se ha convertido en un gran desafío para las empresas, ya que hoy el cliente tiene una mayor cantidad de opciones de elección disponibles para compra en línea –independientemente del mercado analizado– y valora mucho más la experiencia durante la jornada de compra del producto que los beneficios del propio producto en sí.

Para tener éxito en un negocio en la era digital, es crucial que las empresas proporcionen a sus públicos una diferenciación real en la oferta de su producto o servicio, teniendo en cuenta la mejora de la experiencia que su cliente tiene durante todas las etapas de la jornada de compra, desde la búsqueda de su producto en internet, hasta el uso del producto y la recomendación de nuevos clientes en redes sociales, por ejemplo. Todo esto, siempre considerando lo digital, las plataformas de venta con sus públicos, y los sistemas informatizados que su empresa necesita para operar. Existen diversas formas de mejorar la experiencia de los consumidores o colaboradores, y todas parten de una pregunta fundamental: ¿quién es su usuario y cómo se comporta?

Conociendo el comportamiento del usuario, su empresa puede hacer ajustes en la jornada de experiencia de su plataforma digital de modo a generar una impresión positiva de su consumidor que potencializa las evaluaciones positivas y consecuentemente la recomendación de nuevos clientes. Solo entendiendo los deseos, dolores y formas de pensar de su usuario será posible adaptar su producto a la real necesidad de su público. Por eso, el análisis de datos toma un papel de extrema importancia que debería ser priorizado en la hoja de ruta de evolución de su negocio.

¿Qué es un Data Lake?

Un Data Lake es un repositorio que unifica todos los datos estructurados y no estructurados que pueden ser recolectados de su plataforma. La ventaja del Data Lake es que podemos dividir el almacenamiento de datos en diversas capas, haciendo diferentes procesamientos y tratamientos para generar insights e informaciones relevantes para el área de negocio.

A partir de un Data Lake su empresa puede extraer métricas e informes que van a disponibilizar insights valiosos que guiarán al equipo de negocio a trazar metas y prioridades para aumentar la competitividad de su producto.

Cuanto más datos son capturados y analizados, más assertiva será la priorización del backlog de su producto. La planificación de su negocio pasa a ser orientada a datos, entendiendo exactamente la necesidad de su público y optimizando su experiencia. Es posible, inclusive, segmentar los datos por tipo de público o por áreas de negocio y utilizarlos no solamente para trazar una hoja de ruta de funcionalidades, sino también para dirigir su equipo de marketing y ventas para una comunicación más cercana y positiva con su usuario.

Como un Data Lake soporta datos estructurados y no estructurados, su empresa tiene la posibilidad de conectar diferentes fuentes de datos con el fin de extraer métricas.

¿Qué es posible conectar en un Data Lake?

Con un Data Lake el análisis de datos no está limitado solamente a datos estructurados en bases de datos tradicionales. Es posible ingerir logs de acceso, datos de Google Analytics, datos de sensores y cualesquiera otras fuentes de datos específicas de su negocio. Unificando diferentes fuentes de datos, el procesamiento de datos logra cruzar las fuentes para montar modelos inteligentes, capaces de entender el comportamiento y necesidades de su cliente. De esta forma, su plataforma es capaz de ofrecer experiencias personalizadas de acuerdo con diferentes comportamientos de su público.

¿Cómo crear un Data Lake?

Existen diversas buenas prácticas y metodologías para la creación de un Data Lake. En términos generales, los Data Lakes pueden ser divididos en cuatro pilares:

• Fuentes de datos: Es el conjunto de fuentes que pueden generar datos para el Data Lake. Pueden ser datos estructurados como bases de datos corporativas o datos no estructurados como información y analytics de redes sociales.
• Almacenamiento y procesamiento: Los datos son procesados y almacenados dentro del Data Lake. Aquí es posible crear diferentes tratamientos de datos y dividir el Data Lake en capas para que los datos catalogados y tratados sirvan para diferentes análisis y propósitos.
• Analytics avanzado: Este pilar implementa algoritmos avanzados de Machine Learning, inteligencia artificial y estadística para análisis más complejos como modelos de previsibilidad de comportamiento.
• Business Intelligence: Los datos son consumidos por herramientas de análisis para generar informes, métricas, KPIs y servir de detonantes para acciones de marketing, ventas y priorización de backlog.

¿Cómo empiezo a construir y usar un Data Lake?

Para iniciar la construcción del Data Lake, algunas preguntas son importantes de responder, como por ejemplo:

• ¿Cuáles son las fuentes de datos conocidas?
• ¿Con qué frecuencia se actualizan los datos?
• ¿Qué expectativas de análisis tengo?

Es necesario definir bien la arquitectura de su Data Lake antes de iniciar el proceso de construcción.

¿Cuál es el costo de un Data Lake?

Afortunadamente, los proveedores de servicios en nube como AWS, GCP y Azure ofrecen servicios para la creación de su Data Lake con costos muchas veces basados en la ingestión de datos, es decir, bajo demanda de uso.

De esta forma, usted puede evitar un costo inesperado de memoria o de poder computacional utilizando las herramientas en nube.

¿Tiene alguna duda, o necesita ayuda?

Zappts puede ayudar a su empresa en la construcción de un Data Lake escalable y robusto y que traiga insights relevantes para su equipo de negocios. Desde 2014, Zappts entrega resultados de negocio por medio de tecnología, entregando casos de alta relevancia usando procesos ágiles, buenas prácticas de desarrollo y calidad de software y una capacidad incomparable de entender y resolver los dolores del día a día de proyectos de desarrollo de tecnología.

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Continúe sus estudios, consulte nuestro material sobre “Data Lake: creando un repositorio de documentos buscables“.