Soñadores de datos: rompiendo barreras en la integración de datos

Las empresas de tecnología publicitaria han estado vendiendo el sueño de los "grandes datos" durante más de una década, pero ¿qué tan cerca estamos realmente de esta supuesta tierra prometida? La integración de datos es la clave, pero ¿alguna vez romperemos realmente los silos?...

Durante la última década más o menos, el advenimiento de 'big data' ha prometido satisfacer a los especialistas en marketing. Sueña con dirigirse a los clientes correctos en el momento correcto con la oferta correcta, lo que lleva a una alta tasa de conversiones, jugosas bonificaciones de comisión y tiempo prolongado en el campo de golf. Como cualquier sueño, terminó cuando los especialistas en marketing se dieron cuenta de la realidad: los datos simplemente no iban a renunciar a su valor. El poder del análisis de datos para los especialistas en marketing dependía de un paso clave: obtener sus datos de marketing en primer lugar.

Pero reunir todas las fuentes de datos, silos y activos, en línea y fuera de línea, a menudo ha demostrado ser un problema insoluble, incluso para la integración de datos propios. La ventaja competitiva de Big Data radica realmente en profundizar en el análisis y buscar información que vaya más allá de las más fáciles de recolectar. Un tesoro de datos todavía se encuentra en el regazo del vendedor, sin embargo, de alguna manera, sigue siendo esquivo.

Reconciliación de sistemas incompatibles

A pesar de los innumerables proveedores de tecnología publicitaria que ofrecen "herramientas" para la integración, recopilación y procesamiento de datos de diferentes fuentes, prepararlos para el uso correcto requiere esfuerzo y tiempo. Los datos no vienen 'listos para la comercialización'; esto implica manipular la estructura de la información, hasta el mapeo a nivel de campo, para que se ajuste al propósito deseado. -incluso el mismo tipo de puntos de datos-por ejemplo, los recogidos por un centro de llamadas de atención al cliente- podría ser difícil de alinear si la empresa se ha actualizado recientemente a un software de CRM que utiliza una taxonomía diferente.

De manera similar, diferentes departamentos pueden almacenar datos en bases de datos tanto relacionales (SQL) como no relacionales (NoSQL); Es posible que los datos de ventas de las tiendas físicas no se correspondan fácilmente con los mismos datos recopilados de las compras en línea. Los departamentos de TI no suelen pensar con el sombrero de un especialista en marketing y si una empresa ha existido el tiempo suficiente, probablemente haya acumulado su parte de sistemas incompatibles.

Los 'lagos de datos' parecían prefigurar un mundo sin 'silos', pero las diversas convenciones de nomenclatura, los problemas de incorporación, los datos heredados obstinados y los desafíos de seguridad han creado una brecha entre las expectativas y la entrega. 'Data fabric' es la última encarnación de la visión de crear un entorno de datos unificado. Las empresas que operan en este espacio luchan con desafíos que ahora van más allá de los centros de datos de la empresa fragmentada. Por ejemplo, el uso de dispositivos en las manos de los clientes -como los teléfonos inteligentes o el “internet de las cosas”-introducen nuevos desafíos para la unificación de datos. También las múltiples ubicaciones de los datos, por ejemplo en la computación en la nube, y los diferentes estándares e interfaces, desde REST API hasta HDFS (sistema de archivos distribuido Hadoop) necesarios para acceder a esos datos.

En Teavaro, hemos estado trabajando en estrecha colaboración con los clientes para transformar su arquitectura de datos, combinar información de diferentes fuentes en línea y superar las restricciones de los sistemas heredados. A menudo nos encontramos con sistemas de TI inconsistentes, en su mayoría aislados- la mayoría de los cuales no representan los procesos comerciales de extremo a extremo de su propietario de manera integral- y así conocemos los problemas que presentan.

Tradicionalmente, había dos posibles enfoques para la solución.El primero- una reconstrucción completa de la pila de la empresa mediante el intercambio de sistemas heredados por una arquitectura de sistema elegante y construida para un propósito específico- por lo general, no es factible debido a los costos, la duración, el impacto comercial negativo durante la actualización y el tremendo requisito para el interfuncionamiento disciplinado entre todas las unidades dentro de la empresa.

La segunda pista hacia el callejón sin salida en el que se encuentran actualmente las empresas; seleccionar nueva tecnología para abordar problemas aislados de forma individual centrándose en sus requisitos y prioridades específicos es lo que condujo a un marketing stack de soluciones de socios integradas al azar. Es obvio, a partir de los resultados de este último, que es necesario adoptar algunos de los hábitos del primero. Se necesita una estrategia comercial alineada entre todas las unidades comerciales relevantes y TI para transformar la arquitectura del sistema de manera consistente. A partir de ese punto, la introducción de plataformas nuevas y adicionales puede cumplir ambos requisitos. aprovechando el apoyo comercial necesario y transformando el panorama.

Culturas de datos

Cuando diferentes departamentos producen y recopilan datos, la demanda en toda la empresa es crear un sentido de propiedad compartida de los diferentes activos de datos. Según Edd Wilder-James de Silicon Valley Data Science,“Los datos no son una entidad neutral- debe interpretarlo con conocimiento de su historia y contexto. Este sentido de propiedad puede actuar en contra de los intereses de la organización en su conjunto“.

Este interés colectivo es la transformación de puntos de datos individuales en información utilizable, pero si el propietario de los datos no se da cuenta de ese valor, se pierde. La gestión de datos entre unidades, funciones organizativas y sistemas de CRM podría implicar reunir a los especialistas en marketing, los científicos de datos y el personal de TI, con datos de todos los puntos de contacto de la marca. En la avalancha de datos acumulados por la empresa (incluida la logística, la facturación, la fabricación, etc.), es posible que los equipos sin un enfoque de marketing no entiendan qué puntos de datos es probable que conduzcan a los mejores resultados comerciales. En el proceso de integración de equipos, el cambio de la cultura de datos puede convertirse en un requisito previo, un catalizador para el cambio organizacional tout court.

Un espacio abarrotado

La tendencia a aumentar la pila de herramientas de marketing ha sido hasta ahora parte del problema, no la solución. La proliferación de martech está bien documentada por el gráfico anual Lumascape. El número de logotipos aumenta exponencialmente, aproximadamente un tercio cada año. Tal es la proliferación de proveedores y la expansión de los subsectores, que los jugadores individuales del ecosistema se han vuelto casi indistinguibles a simple vista cuando se muestran en la pantalla de una computadora promedio o en una copia impresa. Esto ha llegado a significar que cualquier estrategia de arquitectura de big data no se trata solo de integración de datos para puntos de datos, sino también para sistemas.

Otra consideración pertinente al marketing digital es la ley regulatoria. Cualquier solución destinada a proporcionar una integración de fuentes de datos debe cumplir con las estrictas pautas del RGPD. Entonces, ¿por qué no colocar los requisitos de GDPR en el centro de esta solución y usar el estándar para abordar la integración de datos para pilas y silos heredados?

FunnelConnect de Teavaro permite la integración de datos a través de procesos en línea y por lotes con la capacidad de procesamiento de datos en tiempo real según sea necesario en el mundo en línea. Sin agregar a la pila de martech, diseñamos sistemas para ayudar a nuestros clientes a fusionar perfiles de visitantes identificados (en línea) en diferentes canales con información heredada del cliente (fuera de línea) después de una identificación completa (por ejemplo, inicio de sesión). Esta integración genera abundantes datos propios, como los perfiles de interacciones de los clientes, para ayudar a deducir la siguiente mejor acción. Una solución de datos verdaderamente agnóstica, es, por diseño, capaz de proporcionar más que una simple conexión, sino un sistema preparado para el futuro capaz de proporcionar gestión de consentimiento y permisos de acuerdo con el RGPD. Usando la identificación del cliente dentro del marco de GDPR dado, no solo es posible identificar clientes y potenciales clientes en diferentes canales en línea, sino también extender esto a las pilas heredadas existentes. Ahí es cuando el sueño se hace realidad.

Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de Mobile Marketing Magazine aquí.