Para una agregación de datos efectiva, debe comprender claramente sus objetivos, tanto a corto como a largo plazo. Digamos que hoy está interesado en recopilar y analizar los datos de los clientes sobre sus intereses, preferencias y demás; sin embargo, en el futuro, es posible que su enfoque deba cambiar a construir relaciones duraderas con los clientes mediante el fomento de la confianza y la creación de experiencias gratificantes para los clientes.
Además, sus datos pueden estar en forma estructurada o no estructurada. Dicho esto, debe apuntar a mejorar la experiencia del cliente y aprender más sobre los procesos de fabricación de productos de la empresa para mejorar la calidad del producto. En cualquier caso, es muy posible que sus objetivos presentes y futuros afecten sus requisitos de agregación de datos.
Su estrategia de agregación de datos debe incluir estos indicadores. Es posible que no necesite datos de patrones de compra de clientes hoy. Sin embargo, puede surgir la necesidad de otros insumos de nuevas fuentes en el futuro.
La mayoría de las industrias, especialmente las finanzas y la atención médica, deben considerar seriamente los aspectos de cumplimiento de la privacidad y la gobernanza. Por ejemplo, supongamos que obtiene datos confidenciales de pacientes externos, como estructuras genéticas para ciertas enfermedades, de un proveedor externo, debe asegurarse de que se mantengan confidenciales. Asimismo, necesita la anonimización cuando tiene que asegurarse de que los datos de sus pacientes permanezcan privados.
Debe determinar si sus datos agregados deben compartirse con grupos específicos de personas en la empresa, ciertos departamentos o todos. Dependiendo de sus requisitos, es posible que deba almacenar los datos agregados en un repositorio grande, otorgando privilegios de acceso a conjuntos de usuarios específicos. Como alternativa, puede crear pequeños data marts que satisfagan las necesidades de grupos de usuarios específicos.
Independientemente de las fuentes externas (audio del centro de llamadas, texto del sitio web o cualquier cosa), de las que desea agregar datos, ciertamente necesita una manera fácil de validarlos e integrarlos con su repositorio de destino. Preferiría algún método fácil de usar en lugar de escribir manualmente el código para cada interfaz de integración. Con respecto a la agregación de datos, puede usar API estándar u otras opciones de integración automatizadas que realizan la mayoría de las tareas de integración por usted.
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¿Cuáles son los diferentes casos de uso de la agregación de datos?
Si bien la agregación de datos es útil en la mayoría de las verticales de la industria, algunos de los principales casos de uso de agregación de datos en varios dominios comerciales incluyen:
Inversiones y Finanzas
Caso de uso/Ejemplo: Agregación de datos de titulares, opiniones de expertos sobre mercados financieros y bursátiles, etc.
La industria financiera depende mucho de la agregación de datos. Dado que los inversores necesitan realizar un seguimiento de las tendencias financieras y los cambios en el mercado de valores, el espacio financiero obtiene sus datos particularmente de las noticias. Estas industrias recopilan titulares de noticias que contienen información sobre tendencias, opiniones de expertos o eventos sobre las finanzas de los productos que rastrean.
Fuente: Imagen
La agregación de datos les permite recopilar, procesar y presentar esta información que se encuentra dispersa en varios sitios web de marketing y otras fuentes. Esto indica la necesidad de una estrategia robusta de agregación de datos.
Comercio minorista y comercio electrónico
Caso de uso/Ejemplo: agregación de datos para la investigación de la competencia, el seguimiento y la predicción de tendencias del mercado...
En la era posterior a la pandemia, el espacio minorista y de comercio electrónico está en auge. Las empresas que operan en este dominio están principalmente interesadas en la investigación competitiva. Existe una dura competencia entre los jugadores y se vuelve imperativo que cualquier negocio se mantenga actualizado sobre los precios, productos, promociones y más de la competencia. Si bien hay muchas fuentes para obtener estos datos, incluidos los sitios web de la competencia, el desafío sigue siendo obtener información procesable de ellos.
Aquí es donde la agregación de datos ayuda. La técnica de agregación de datos recopila y procesa todos los datos de la competencia recopilados de múltiples fuentes y presenta la información en un formato fácil de consumir. Las empresas pueden aprovechar esta técnica y explorar dónde necesitan mejorar para superar a sus rivales.
Bancario
Caso de uso/Ejemplo: Introducción de PINS que evitan la necesidad de recordar nombres de usuario y contraseñas – Screen Scraping
El sector bancario ha aprovechado en gran medida la agregación de datos e inventó una nueva técnica conocida como Screen Scraping. Bajo este método, todos los nombres de usuario y contraseñas de los usuarios se reemplazan con PIN generalizados. Esto significa que los usuarios que acceden a sitios web bancarios ya no necesitan recordar sus nombres de usuario y contraseñas.
En cambio, cada usuario tendrá 1 PIN, una combinación de letras, números y caracteres especiales que pueden usar para acceder a todos los sitios web de un banco en particular. El sistema autentica al usuario cuando realiza la solicitud y los agregadores de datos validan la información mediante el PIN del titular de la cuenta. Vale la pena mencionar que estos sistemas pueden operar de forma independiente o en conjunto con otros sistemas que realizan la autenticación.
Estos casos de uso de agregación de datos han revolucionado los procedimientos bancarios y han facilitado la vida de los clientes. En la actualidad, los bancos utilizan el raspado de pantalla para el pago de facturas y el seguimiento de productos.
Salud y Farmacia
Caso de uso/Ejemplo: Agregación de datos de pacientes para monitorear su estilo de vida y comportamiento frente a varios medicamentos, etc., seguimiento de interacciones médico-enfermeras con pacientes, etc.
En el sector de la salud, la agregación de datos encuentra varios casos de uso. Por ejemplo, ayuda a monitorear los estilos de vida de los pacientes y cómo consumen varios medicamentos y drogas. Además, también se puede rastrear la interacción entre médicos y enfermeras con los pacientes. La agregación de datos también ayuda a mantener registros, historial de transacciones e informes.
La agregación de datos también tiene una importancia considerable para la industria farmacéutica. Desde un inventario preciso hasta la gestión de recetas, los casos de uso de agregación de datos son varios en el sector farmacéutico.
Publicidad y Marketing Digital
Caso de uso/Ejemplo: Agregación de datos para comprender las preferencias del cliente, las estrategias de la competencia, etc. para crear contenido en consecuencia
Los casos de uso de agregación de datos en marketing digital y espacios publicitarios son muchos. Estas industrias utilizan la técnica para recopilar titulares de noticias, investigación de competidores, predecir tendencias de mercado y otros. A través de estas formas, pueden desarrollar y comercializar contenido, llegar a clientes potenciales y vender sus productos de manera rentable.
La agregación de datos ayuda a estas empresas a analizar los datos de los clientes proporcionando anuncios personalizados y ofreciendo experiencias de cliente notables a través de esfuerzos de marketing enfocados.
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Agregación de datos para empresas
La agregación de datos es un componente integral de las empresas en la era de las crecientes necesidades comerciales. La agregación de datos ofrece múltiples beneficios a las empresas. Por ejemplo, puede tener muchos datos. Sin embargo, no todo necesita ser analizado. Dicho esto, la agregación de datos primero verifica qué datos necesitan análisis y los elige.
Esto garantiza que solo se tengan en cuenta los datos relevantes para la agregación. Además, la agregación de datos mejora el marketing y las ventas de las empresas, ya que facilita la investigación de la competencia y ayuda a las organizaciones a aprovechar la inteligencia comercial para obtener resultados útiles.
Automatización de agregación de datos
Si bien la agregación de datos se puede realizar de forma manual o automática, generalmente se prefiere lo último. Esto se debe a que la agregación de datos generalmente maneja grandes volúmenes de datos, lo que la hace propensa a errores, en el caso de un enfoque manual. En la agregación de datos automatizada, una interfaz de terceros conocida como middleware recopila datos de varias plataformas, como marketing, recursos humanos, SaaS, productos, etc. Una vez automatizada, el área de interés de los datos aumenta, lo que resulta en un mejor enfoque en otros segmentos del proceso analítico.
Supongamos que lleva a cabo la automatización de la agregación de datos con fines de marketing. Luego, la solución de agregación recopila datos de varias fuentes. Estos incluyen plataformas publicitarias, redes sociales, análisis de sitios web y más. A continuación, el sistema normaliza los datos utilizando técnicas de armonización. Esto significa que el sistema elimina duplicados, reduce redundancias, alinea indicadores distintos y elimina discrepancias de datos.
Finalmente, el sistema de agregación de datos almacena datos en un almacén distinto. Se recomienda encarecidamente optar por bases de datos analíticas, ya que pueden manejar grandes conjuntos de datos. Tal almacenamiento centralizado hace que sea relativamente más fácil para los analistas de datos obtener información significativa.
Pensamientos de cierre
La agregación de datos es una herramienta potente que valida, organiza, resume y presenta datos en una vista fácilmente comprensible. La técnica encuentra aplicaciones en atención médica, finanzas, banca, publicidad y más. Los usuarios, los analistas de datos y los científicos de datos pueden obtener mucha información de las vistas presentadas por la agregación de datos, lo que puede ayudar a tomar decisiones comerciales útiles. Los aspectos principales de la agregación de datos, sus mejores prácticas, los casos de uso de la agregación de datos y la automatización de la agregación de datos se analizan en el artículo.
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