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    Integración de datos y omnicanalidad

    ¿Por qué poner los datos en el centro?

    Estrategia Digital

    En la era del Big Data, el Data Driven Marketing y la sinergia entre los puntos de contacto físicos y digitales, el tema de la gestión de la información y la integración de datos es cada vez más crucial.

    Según los datos publicados por el Observatorio Big Data del Politécnico de Milán, en 2021, el 78% de las grandes empresas italianas habían adoptado estrategias de integración de datos, pero, de ellas, solo el 18% fueron capaces de aprovechar todos los beneficios de estas estrategias, mostrándose competentes y proactivas, no solo en la protección y el mantenimiento de estos datos, sino también en la plena explotación de sus activos de información. De hecho, es precisamente en este último aspecto donde se juega el partido de la transformación digital y la mejora de la experiencia del cliente, que es uno de sus pilares fundacionales.

    Pero, como hemos visto por los datos, no siempre es fácil: la integración y gestión de datos heterogéneos, procedentes de múltiples fuentes, es un reto diario: requiere profesionales formados, soluciones tecnológicas a la altura y una gestión dispuesta al cambio.

    Integración de datos: la clave del marketing omnicanal

    El término «integración de datos» suele referirse al proceso de fusión e integración de datos procedentes de múltiples fuentes. Puede implicar varias etapas que van desde la recopilación de datos, su normalización y mapeo, hasta su tratamiento mediante sistemas complejos destinados a hacer esos datos fácilmente comprensibles para quienes acceden a ellos.

    Así pues, la principal ventaja de una estrategia de integración de datos reside en la posibilidad de construir una visión de 360°, completa, inequívoca y actualizada del cliente, punto de partida de estrategias de marketing eficaces orientadas a la personalización de la experiencia del cliente en una perspectiva omnicanal.

    Información de múltiples fuentes, pero ¿qué datos en concreto? Normalmente, cuando hablamos de integración de datos, nos referimos a cinco tipos de datos diferentes:

    • datos de máquina a máquina: incluye los datos generados como resultado de la interacción entre dispositivos electrónicos;
    • datos de persona a máquina: se trata de datos generados por la interacción entre personas y dispositivos electrónicos (un ejemplo de ello son los datos relativos a las compras en línea);
    • datos de persona a persona: se trata de información generada por la interacción entre personas y, por tanto, se refiere a canales más específicos como redes sociales, blogs o foros;
    • datos de administración pública: se trata de datos presentes en bases de datos públicas y, por tanto, disponibles sin restricciones;
    • datos de empresa: son los presentes en las bases de datos y almacenes de datos de las empresas.

    Mejorar los procesos de toma de decisiones, concebir estrategias para reforzar la propia ventaja competitiva: los datos, bien explotados y analizados, representan una auténtica mina de oro para las empresas de hoy, pero hay que adoptar la mentalidad adecuada.

    Data lake y data warehouse: del modelo de silos a la integración

    Mientras que en el pasado cada departamento y función empresarial recopilaba datos en repositorios separados que resultaban difíciles de vincular entre sí, hoy en día este enfoque parece anticuado y muchas empresas han dado muestras de apertura hacia modelos que permiten la integración de datos en entornos únicos.

    En el contexto de la integración de datos, se suele hacer referencia a dos modelos y enfoques de almacenamiento distintos, pero pueden coexistir fácilmente. Analicémoslos en detalle.

    • Almacén de datos: son sistemas de almacenamiento de grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. Aquí, los datos se estructuran y normalizan para ponerlos a disposición de las distintas funciones empresariales mediante bases de datos relacionales que permiten consultas y búsquedas bastante complejas. Sin embargo, en este caso, los datos no se actualizan en tiempo real.
    • Data lake: en este segundo caso, los datos se recogen y almacenan, al menos en una fase inicial, en su formato original. Los lagos de datos permiten, precisamente por el hecho de almacenar los datos en su formato original, recopilar grandes cantidades de datos.

    ¿Y si nos centráramos en el cliente y en su recorrido?

    Integración de datos y plataforma de datos de clientes: centrarse en el usuario

    Al tratar el tema de la integración de datos, no podíamos dejar de referirnos a la Plataforma de Datos de Clientes. En numerosos artículos anteriores, hemos examinado sus características y peculiaridades también en comparación con otras soluciones que ofrece el universo martech; en el ámbito de la integración de datos,

    una plataforma de datos de clientes, sin duda, representa una de las soluciones tecnológicas más potentes para recopilar y normalizar datos de clientes y usuarios procedentes de múltiples fuentes.

    Recogida y normalización de datos en un único repositorio, pero eso no es todo: la riqueza que representan los datos de los usuarios puede, en este caso, explotarse al máximo, gracias a la posibilidad de desplegar actividades eficaces de elaboración de perfiles y segmentación de la audiencia y, en consecuencia, actividades de personalización de la experiencia del cliente online y offline.

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