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Data Warehouse de Adobe Analytics, rentabiliza tus datos

Se lee en 3 minutos

“El auténtico genio consiste en la capacidad para evaluar información incierta, aleatoria y contradictoria.”
Winston Churchill, estadista.

¿Conoces Data Warehouse de Adobe Analytics? ¿Tu empresa dispone de un Data Warehouse donde almacenar la información de los clientes? Si tu respuesta es NO, continúa leyendo, la siguiente información te interesa 😉
Según definió Bill Inmon en su libro “Building the Data Warehouse”, Data Warehouse se define como “El conjunto de datos orientados por tema, integrados, no volátiles, variables en el tiempo que se emplean como apoyo a la toma de decisiones”.

Atendiendo a la definición acuñada por Inmon, un Data Warehouse se caracteriza por ser:

Integrado: los datos recogidos se integran en una estructura constante, donde la información se constituye en diferentes niveles de detalle, según las necesidades de los usuarios.

Temático: los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte del usuario final.

Histórico: la información almacenada sirve para realizar análisis de tendencias, por lo que ésta se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo.

No volátil: la información almacenada puede ser leída pero no modificada. Es permanente, significando la actualización del Data Warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

Data Warehouse
Fuente: RiVi Consulting Group

 

Sin embargo, un Data Warehouse puede facilitarnos mucha más información ya que contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos que nos permiten entre otras cosas saber la procedencia de la información, la periodicidad de actualización, la fiabilidad, etc. En definitiva, los metadatos serán los que nos ayudan a simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.

Cada vez son más las empresas que utilizan sistemas de almacenamiento de datos o Data Warehouse. La ingente cantidad de información que recogemos de nuestros clientes debe ser útil y ágil de manera que el uso de la misma permita a las empresas operar en un mercado global, competitivo y sometido a continuos cambios tecnológicos.

¿Qué empresas son más propensas a tener este tipo de procesos?

Debido a las características de los sistemas de Data Warehouse su aplicación puede ser extensible a una gran diversidad de compañías de diferentes sectores, aunque en términos generales su aplicación está más dirigida a empresas en las que se recogen gran cantidad de datos, asociados a número de clientes, productos, transacciones, etc.

Aunque hay muchas compañías que ofrecen a sus clientes sistemas de almacenamiento de datos, en este post vamos a centrarnos en el Data Warehouse de Omniture, la herramienta de análisis de Adobe.
DataWarehouse Adobe Analytics es un repositorio de datos de Sitecatalyst que almacena información similar a la que se puede ver en ésta.

Pero, para conocer a fondo qué es y para qué sirve un Data Warehouse, vamos a ver cuáles son las principales diferencias entre ellas.

Cuando utilizamos Sitecatalyst los informes están predefinidos y sólo podemos llevar a cabo un pequeño número de break down de nuestros informes, sin embargo, en el caso de Data Warehouse, los datos se almacenan en bruto permitiéndonos contestar preguntas mucho más complejas sobre nuestros clientes. Aunque dicha información no la tendremos disponible antes de 24 horas.

Fuente: Athena IT Solutions

Otra de las bondades que posee Data Warehouse es la segmentación que nos ofrece sobre el usuario. Durante la recogida de datos de un visitante, para Sitecatalyst es difícil saber que dicho visitante, durante su visita meses atrás a nuestra web, consultó tal o cual producto o inició el proceso de descarga de una aplicación, pero no lo finalizó. Data Warehouse será capaz de ofrecernos una segmentación más profunda ya que contiene un histórico de datos y un motor integrado que nos permite crear segmentos específicos en función de nuestras necesidades.

Gracias a procesos como Data Warehouse, la interpretación de los datos puede darnos respuestas a preguntas que nos harán ser más competitivos:

¿Quiénes son mis clientes más rentables, qué productos usan, y por qué?

¿Qué promociones pueden hacerles tomar decisiones más arriesgadas?

• ¿Qué clientes tienen mayor probabilidad de irse con mis competidores?

En definitiva, la creación de un Data Warehouse representa el primer paso para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.

Para saber más sobre Data Warehouse, te recomiendo que no te pierdas este post.

¿Y tú? ¿tienes respuesta para todas las preguntas?, ¿tu empresa ya dispone de un Data Warehouse para implementar el servicio a los clientes?

Esperamos tus comentarios 🙂

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