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Data mapping o cómo usar la big data sin perderse

En el 2019 Big Data es un nombre de diario, todos saben y entienden que los datos que proporcionamos al Internet, llegan de alguna manera a las empresas

Nosotros sabemos que muchos de esos datos son proporcionados durante la segmentación de Facebook, Google y demás anunciantes.

Pero ¿cómo juntamos esos datos cuando llegan duros directamente a nosotros?

Con la ayuda del Data Mapping.

¿Qué es Data Mapping?

Como sabemos, la Big Data es toda esa información de los usuarios que una empresa puede recaudar de celulares, laptops y tabletas a través de su sitio web, Wi-Fi de cortesía, entre otros.

El objetivo es encontrar oportunidades que te den una ventaja sobre la competencia. Sin embargo, la información sólo tiene valor si puedes encontrarle un sentido.

Data mapping es el mechanismo que toma los datos de la fuente y los ordena en un repositorio a partir del tipo de datos que tenemos.

Lo más básico que nos puede dar la fuente son los datos personales del usuario

El beneficio de tenerlo todo ordenado

Digamos que tenemos que elegir un atuendo que te haga resaltar y tenemos unas 1000 opciones en una canasta, todas juntas y siguen cayendo maás cada 10 minutos.

Es imposible escoger algo entre tantas opciones todas en el mismo lugar. Entonces lo que hacemos es tener un cajón especializado para cada tipo de prenda.

En este caso, la ropa son los datos. Tomamos cada uno y lo ponemos en su lugar, de tal manera que la base de datos sea legible de la manera más sencilla posible

El mapeo nos puede ayudar a contestar el quién, cómo, cuándo y dónde de nuestra marca

Ahora, esencialmente esta es una manera de ver el panorama completo para identificar pequeños problemas antes de que se vuelvan gigantescos. Por ejemplo, si tenemos varios datos de origen que no están llegando de manera correcta y hace que el destino no los pueda leer, de tal manera que los datos se pierden.

Entonces, al ver el panorama completo nos damos cuenta rápidamente de cuáles serían los datos perdidos, porqué se pierden y de dónde vienen. Entonces podríamos cambiar por ejemplo, la forma que le damos al usuario para que sea más clara, o bien la manera en la que recopilamos esos datos.

Los mayores riesgos al momento de obtener datos son: la pérdida, datos duplicados o simplemente incompletos.

Datos de calidad obtenidos a través del mapeo dan paso a un análisis efectivo, y un análisis efectivo nos ayuda a tomar decisiones bien planeadas con la rapidez y seguridad necesaria hoy en dia.

Diferentes puntos de recolección nos ofrecen datos únicos que al entrar nuestro sistema se empatan para crear insights

Obstáculos del Data Mapping

Como todo procesamiento de datos, hay un cierto grado de dificultad que puede traer consecuencias negativas.

  • Inexactitud: Todo proceso hecho por humanos tiene un margen de error. Los errores nos podrían dar falsos insights que no le sirven para nada a tu equipo.
  • Pérdida de tiempo: Mantener a tu equipo de programación checando una y otra vez los datos para asegurarse de que estén correctos sólo añade trabajo innecesario a un equipo que ya de por si está hasta el tope hoy en día.
  • Cambios: Hacer un mapeo de datos no es cosa de una sola vez, la información, requerimientos de reporte, procesos y sistemas cambian constantemente y pueden hacer que el mapeo anterior se vuelva obsoleto.

¿Cómo se hace un mapeo?

No hay una sola forma de Data Mapping, aunque cada empresa te dirá la que le funciona mejor. Como es costumbre en lo que concierne a los datos, la mejor manera es la que mejor le funcione a tu marca.

Por lo general, nos encontramos con estas tres formas:

  • En locación: Procesar datos adentro de la empresa siempre se sentirá mas seguro, accesible y controlado. Sin embargo, hacerlo de esta manera puede ser muy difícil de manejar y llega a ser muy caro por la compra del hardware, software y otro tipo de equipo. Se recomienda sólo si requieres acceso casi instantáneo a tu información.
  • Código abierto (open source): Las herramientas de codigo abierto pueden ser efectivas en relación al costo. Usando las bases de código mas actuales, esta forma puede ser mas eficiente y de confianza, pero aún así requieren un nivel alto de conocimiento en programación para usarlas bien.
  • Basadas en la nube: Estas son de las más eficientes para las necesidades de hoy en día. Las bases de datos en la nube están hechas para ser rápidas, flexibles y escalables. La nube se puede adaptar a diferentes cambios de esquema sin ralentizarse ni perder información y por lo general vienen con un equipo de soporte técnico incluido.

La organización a favor de la introspección

Como dijimos, el mapeo es lo que te permite ver la información de manera organizada y controlada. A razón que puedes ver lo que falta y lo que sobra y ajustar los canales de recolección (o incluso el mapeo) a tu beneficio.

Incluso, hay quienes hacen mapeos en tiempo real con cada pedazo de información que nos llega.

Una pequeña parte del mapeo en tiempo real nos da la densidad demográfica de nuestros usuarios, por ejemplo.

Encontrar el punto en el que la información coincide con nuestros objetivos es la parte más difícil de toda campaña de investigación. Data mapping puede ayudarnos a encontrar ese punto con eficacia y de una manera más simple.

Y ¿a quién no le gusta ver sus cosas bien ordenadas?


fuentes:
www.dzone.com
tech.co
www.hausmanmarketingletter.com