La experiencia de cliente está relacionada con el potencial generador de valor de la organización. Según un estudio de Tempkin Group se confirma que “los líderes en entregar una experiencia de cliente satisfactoria tienen una ventaja de más de 16% sobre el resto de empresas. Una posición que se basa en hechos como contar con consumidores que realizan más compras, clientes más leales y usuarios que están más dispuestos a recomendar la marca".

A diferencia del modelo relacional, unabase de datos multidimensionalestá optimizada para el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el almacenamiento de datos. Esto lo consigue gracias a su estructura. La arquitectura de una base de datos de este tipo se compone de una combinación de datos de fuentes diversas que trabajan de forma simultánea ofreciendo redes, jerarquías, matrices y otras clases de formato de datos.

El diseño de un modelado de datos es el principio de una mejora notable en los resultados de negocio, en la comunicación empresarial y en el rendimiento técnico. No obstante, para lograr este nivel de éxito hace falta conseguir que las interrelaciones lógicas y los flujos de datos entre los distintos elementos de datos queden bien representadas. Conocer el tipo de datos y el formato en que éstos serán requeridos es importante en este proceso, aunque también hace falta tener en cuenta algunas mejores prácticas.

Un Data Lake es lo más parecido a una versión mejorada del data warehouse que permite el almacenamiento y procesamiento de datos en grandes volúmenes. A diferencia de lo que sucedía en aquél, el lago de datos permite que los datos se recojan de forma directa, en formato nativo y sin ser sometidos a ninguna transformación previa, antes de que los conjuntos de datos se utilicen con fines analíticos.

Además de la ventaja en costes, que es el motivo que impulsa a muchas organizaciones a tomar la decisión de trasladar su data warehouse al entorno cloud, el disponer de una plataforma de este tipo en la nube es una importante fuente de beneficios para el negocio. Los más importantes tienen que ver con el impulso a sus capacidades analíticas.

¿Cuáles son los beneficios de un sistema de información de marketing? ¿De qué fuentes se alimenta? ¿Implica el uso de uno de estos sistemas algún inconveniente para el negocio? Existen pocas organizaciones que no hayan automatizado ya la gestión de sus acciones y estrategias de marketing. En base a un conjunto de procedimientos y métodos diseñados para generar, analizar, diseminar y almacenar datos se logra tomar decisiones acertadas con la anticipación suficiente y hacerlo de manera regular.

Las herramientas ETL no son un instrumento que se emplea para una acción puntual. La extracción, transformación y carga de datos es un proceso, más o menos complejo, que requiere de un plan. Si además se cuenta con los medios adecuados y el personal que se ocupa de esa migración tiene experiencia en este tipo de acciones, las probabilidades de completar el proyecto con éxito aumentan considerablemente.

Cognos Analytics ofrece las mismas funcionalidades disponibles en Cognos 10, pero con una interfaz nueva y mejorada y una experiencia de usuario que sigue los mismos principios de diseño de autoservicio que Watson Analytics. Una vez completado el upgrade, los usuarios podrán experimentar una nueva forma de conocer sus datos. Y para que termines de decidirte, te damos cinco razones... más una.

Al pensar en Big Data España es inevitable pararse a pensar en la brecha de talento y su negativa influencia en el potencial de desarrollo tecnológico de nuestro país. El desarrollo de capacidades digitales debe ir alineado con el crecimiento en el campo de la tecnología para no limitar posibilidades y, por eso, la Comisión Europea tiene en marcha dos iniciativas orientadas a conseguirlo. Se trata de Horizon 2020 y el programa Startup Europe; proyectos que tienen mucho que ver con este objetivo y gracias a los que los emprendedores de nuestro país ya están aprovechando su oportunidad.

Sí, lo has adivinado. Se trata de los EE.UU. La cuna de empresas como Facebook o Twitter, el lugar donde se desarrolló Google. Ni Big Data España, ni siquiera en Big Data Europa, contamos con perfiles (conocidos) de la talla de Mark Zuckerberg, Jack Dorsey, Larry Page o Sergey Brin... Pero estamos en ello. Así lo demuestran artículos como el de Diario Expansión, donde se resumen los logros de algunos de nuestros emprendedores digitales patrios, como Carlos Blanco, Iñaki Arrola, Javier Pérez - Tenessa, Javier Meigas, Jesús y Fernando Encinar o Gustavo García Brusilovsky.