Guía sobre plataformas de datos

Una plataforma de datos es un sistema diseñado para gestionar, almacenar, integrar y activar los datos de su organización. Actúa como la base que transforma grandes volúmenes de datos en valor empresarial. Ese valor abarca desde ofrecer una visión integral de sus clientes y su negocio hasta impulsar multitud de casos de uso, como el soporte a la IA, la IA agéntica y el análisis de datos, la toma de decisiones informadas y la automatización en ventas, servicio, marketing y comercio. Al mejorar la recopilación, el procesamiento y el análisis de sus datos, las plataformas de datos le ayudan a gestionarlos y aprovecharlos a lo largo de todo su ciclo de vida.

Estas plataformas también desempeñan un papel fundamental a la hora de unificar los datos en toda la organización, eliminar los silos y hacer que los datos sean accesibles y utilizables por diversos grupos y partes interesadas.

La arquitectura de una plataforma de datos suele incluir los siguientes componentes:

• Ingesta de datos
• Almacenamiento de datos
• Transformación e integración de datos
• Análisis y visualización
• Gobernanza y seguridad

La infraestructura de una data platform, como se denomina en inglés, incluye entornos en la nube o locales, redes y sistemas de almacenamiento que trabajan de forma conjunta para ingerir, procesar y servir datos en tiempo real o por lotes. Una infraestructura moderna de plataforma de datos está diseñada para escalar con el crecimiento en el volumen y la complejidad de los datos. Además, permite un tratamiento de datos seguro y conforme a la normativa.

Las plataformas de datos le ayudan a recopilar y gestionar sus datos a través de los pasos que se describen a continuación.

La ingesta de datos es el proceso de recopilar e importar datos en la plataforma, que actúa como punto de entrada para todos los flujos de trabajo de datos. Consiste en recopilar datos de diversas fuentes, como sistemas empresariales, aplicaciones, lagos y almacenes de datos, redes sociales y sensores de IoT. Los datos suelen integrarse de una de estas dos formas:

• Ingesta en tiempo real: ideal para situaciones que requieren información inmediata, como la supervisión del mercado de valores.
• Ingesta por lotes: la mejor opción para el procesamiento programado de grandes conjuntos de datos, como los informes de ventas mensuales.

Es habitual utilizar los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL) o de extracción, carga y transformación (ELT) para gestionar el procesamiento por lotes.

Una vez recopilados, los datos se almacenan en repositorios centralizados que, idealmente, son ampliables, duraderos y accesibles. Estos repositorios pueden ser:

• Lagos de datos: pueden almacenar grandes volúmenes de datos estructurados, no estructurados o semiestructurados, que habitualmente son datos sin procesar.
• Almacenes de datos: sistemas empresariales de gestión de datos que consolidan datos estructurados de múltiples fuentes, como su software de gestión de relaciones con los clientes y las transacciones en el punto de venta. Los almacenes de datos también pueden almacenar datos no estructurados una vez procesados.
• Almacenes de datos híbridos: al combinar las mejores características de los almacenes de datos y los lagos de datos, los almacenes de datos híbridos le permiten unificar todos sus datos y extraer información de ellos de forma más rápida y sencilla, independientemente del formato o el volumen.

Los datos sin procesar deben limpiarse, estandarizarse y enriquecerse antes de ser útiles. Este paso de transformación de datos incluye:

• Eliminar errores o duplicados.
• Convertir los datos a formatos compatibles.
• Armonizar conjuntos de datos para obtener una visión integral de sus clientes.

Herramientas como Apache Spark son muy eficaces para el procesamiento distribuido de datos, mientras que SQL resulta útil para las transformaciones de datos estructurados.

Los procesos que se incluyen son:

• Limpieza de datos : eliminar errores, duplicados e incoherencias.
• Normalización: estandarizar los formatos para mejorar la compatibilidad.
• Enriquecimiento: añadir contexto o datos externos para mejorar los conjuntos de datos.

Las herramientas que automatizan estos procesos pueden acelerar la integración de datos, lo que permite unificar sus datos con mayor rapidez. Siguiendo el ejemplo de la misma empresa minorista, el análisis de datos y la IA analizan los datos y crean perfiles de clientes unificados con detalles como preferencias, comportamiento de compra y datos demográficos.

Las plataformas de datos pueden transformar radicalmente su estrategia empresarial y su ejecución operativa. Estas son algunas de sus principales ventajas.

• Mejora de las operaciones y la eficiencia: las plataformas de datos pueden unificar sus datos y reducir los silos de datos. Los datos unificados pueden aumentar la eficiencia en toda su organización. Ya no tendrá que perder tiempo buscando respuestas ni esperar semanas a que los equipos de análisis extraigan datos de distintos sistemas para crear informes personalizados. Los datos unificados son más precisos porque no se duplican en varios sistemas y son más completos, ya que combinan conjuntos de datos diversos procedentes de numerosas fuentes. La mayoría de las plataformas de datos le ofrecen las herramientas necesarias para optimizar los flujos de trabajo de datos unificados y gestionar la integridad de sus datos a lo largo de todo su ciclo de vida.
• La base de datos para el éxito de la IA: la IA y la IA agéntica desempeñan un papel fundamental a la hora de potenciar las plataformas de datos. Estas tecnologías pueden procesar y analizar datos mucho más rápido que las personas, garantizando que sus datos estén siempre listos para usar. Por ejemplo, la IA puede limpiar automáticamente datos desordenados eliminando errores y duplicados, lo que ahorra mucho tiempo y esfuerzo. La IA agéntica, que actúa de forma autónoma, supervisa y mejora continuamente la calidad de sus datos, asegurando que las perspectivas obtenidas sean siempre precisos y actualizados.
  
  Las plataformas de datos basadas en IA también pueden integrar datos de diferentes fuentes, como información de clientes de su sitio web y datos de ventas de sus tiendas, para ofrecerle una visión completa. Esto le ayuda a tomar mejores decisiones, ya sea para predecir tendencias futuras o para actuar en tiempo real. Por ejemplo, un minorista puede utilizar la IA para combinar rápidamente datos de compras en línea y en tienda física, identificar qué productos son más populares y ajustar su inventario en consecuencia. De este modo, la IA convierte los datos brutos en información valiosa que impulsa su negocio.
• Personalizar la experiencia del cliente: al unificar los datos de todos los puntos de contacto, las plataformas de datos pueden ofrecerle una visión integral del cliente que ayuda a sus equipos de marketing y ventas a ofrecer experiencias personalizadas. Las empresas de comercio electrónico como Amazon, por ejemplo, utilizan plataformas de datos para personalizar las recomendaciones de productos, lo que se traduce en una mayor satisfacción y fidelización de los clientes.
• Acelerar la innovación y la agilidad: las plataformas de datos fomentan la innovación y la experimentación rápida. Por ejemplo, una empresa de logística puede realizar un seguimiento de los envíos en tiempo real y optimizar las rutas de reparto con la ayuda de inteligencia artificial para evitar las inclemencias meteorológicas. Además, cualquier empresa con un nuevo producto puede poner a prueba hipótesis y adaptar sus estrategias basándose en actualizaciones de datos en tiempo real que se producen en fracciones de segundo.
• Toma mejores decisiones a partir de datos útiles: las plataformas de datos le ayudan a analizar datos históricos y en tiempo real, detectar tendencias y predecir resultados futuros. Gracias a las herramientas avanzadas de análisis y visualización, podrá tomar decisiones más rápidas y precisas. Por ejemplo, un minorista puede analizar datos históricos para identificar los productos más vendidos y aumentar las existencias según sea necesario de cara a una próxima oferta.

Las plataformas de datos existen en distintas modalidades, cada una diseñada para responder a necesidades específicas de gestión de datos y desafíos empresariales concretos. A continuación se presentan cuatro tipos que utilizan muchas organizaciones.

Las plataformas de datos en la nube utilizan la infraestructura en la nube para almacenar todos los datos. Pueden ser una solución de datos escalable, accesible y flexible, ya que permiten procesar, analizar y almacenar datos sin las limitaciones de los sistemas locales. A continuación se presentan algunas ventajas de las plataformas de datos en la nube.

• Escalabilidad: la infraestructura elástica permite a las plataformas de datos en la nube gestionar volúmenes de datos en crecimiento
• Procesamiento en tiempo real: muchas plataformas en la nube permiten la ingesta de datos y el análisis en tiempo real
• Eficiencia de costes: los modelos de precios de pago por uso reducen los costes iniciales de infraestructura

Las plataformas de datos empresariales (EDP) son soluciones completas diseñadas para satisfacer las complejas necesidades de gestión de datos de las grandes organizaciones. Estas plataformas integran datos de múltiples fuentes de forma coherente, escalable y conforme a la normativa.

Algunos usos habituales de las EDP incluyen:

• Planificación de recursos empresariales (ERP): sistemas como un ERP pueden ayudarle a integrar datos entre funciones como finanzas, cadena de suministro y recursos humanos
• Gestión de relaciones con los clientes (CRM): plataformas como Salesforce centralizan los datos de clientes y mejoran las estrategias de captación y fidelización

Al ofrecer capacidades de integración, las plataformas de datos empresariales (EDP) son imprescindibles para las empresas que desean alinear su estrategia de datos con sus objetivos organizativos.

Las plataformas de datos de clientes (CDP) se centran en unificar los datos de clientes procedentes de múltiples puntos de contacto para ofrecer una visión integral de cada cliente. Estas plataformas son especialmente importantes para ofrecer experiencias personalizadas. Una CDP recopila datos de diversas fuentes, como sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales e interacciones presenciales.

Las CDP se utilizan principalmente para ofrecer recomendaciones de segmentación basadas en las preferencias de los clientes y para proporcionar una fuente de información única sobre las tendencias de comportamiento de los clientes. Las CDP pueden ayudar a su organización a mejorar la satisfacción del cliente transformando los datos en información práctica que beneficie a sus clientes y fomente su fidelidad.

Las plataformas de big data (BDP) están diseñadas para gestionar y analizar conjuntos de datos masivos y complejos que superan la capacidad de los sistemas de procesamiento de datos tradicionales, como los datos de clickstream generados por millones de usuarios que interactúan con su sitio web. Estas plataformas están especializadas en computación de alto rendimiento y almacenamiento de datos a gran escala, y pueden procesar datos estructurados y no estructurados en tiempo real.

Algunos casos de uso habituales de las BDP son:

• Sanidad: los datos de los pacientes presentan muchos formatos, como historiales médicos electrónicos, notas clínicas, imágenes de resonancia magnética y resultados de pruebas diagnósticas. Gran parte de estos datos son no estructurados y requieren mucho espacio de almacenamiento. El análisis de estos datos puede ayudar a los proveedores a mejorar los resultados clínicos y la investigación.
• Finanzas: las empresas pueden utilizar la información obtenida de la BDP para detectar fraudes, realizar operaciones algorítmicas y gestionar riesgos.

La decisión de crear una plataforma de datos personalizada o adquirir una solución existente depende de los objetivos, el presupuesto, los conocimientos técnicos y el calendario de su organización. Ambas opciones tienen ventajas y desafíos concretos.

Crear una plataforma de datos personalizada implica desarrollar una solución a medida diseñada para satisfacer los requisitos específicos de su organización.

Crear su propia plataforma de datos conlleva estas ventajas:

• Control total sobre el diseño, la arquitectura y la funcionalidad
• Capacidad para responder a casos de uso específicos o a las necesidades propias del sector
• Flexibilidad para escalar y adaptarse a medida que su negocio evoluciona
• Capacidades de seguridad y cumplimiento normativo personalizadas

Sin embargo, también existen algunos desafíos:

• Alta inversión inicial en tiempo, dinero y recursos
• Necesidad de equipos técnicos especializados con conocimientos en ingeniería de datos, arquitectura y seguridad
• Mayor tiempo de comercialización en comparación con las soluciones prediseñadas

La creación de una plataforma personalizada es ideal para organizaciones de sectores especializados o aquellas con casos de uso únicos que las plataformas estándar no pueden satisfacer. Por ejemplo, una empresa de biotecnología que necesita una integración de datos especializada para la investigación genómica puede desarrollar su propia plataforma para gestionar la complejidad de sus flujos de trabajo de datos.

La adquisición de una plataforma de datos implica adoptar una solución prediseñada de un proveedor, con funciones y capacidades listas para usar desde el primer momento.

Esto permite a las organizaciones disponer de:

• Implementación más rápida y menor tiempo hasta obtener resultados
• Acceso a funciones probadas y fiables, con actualizaciones continuas
• Menor necesidad de conocimientos técnicos internos y de mantenimiento
• Escalabilidad y flexibilidad gracias a las soluciones en la nube

Esto conlleva algunos desafíos, como:

• Personalización limitada en comparación con una plataforma desarrollada a medida
• Costes continuos de suscripciones o licencias
• Dependencia de la fiabilidad y el soporte del proveedor

Puede resultar más eficaz adquirir una solución si necesita una respuesta inmediata o si no dispone de los recursos necesarios para mantener una plataforma personalizada. Por ejemplo, una empresa minorista que desee implementar la personalización de la experiencia del cliente en tiempo real podría adquirir una plataforma de datos en la nube como Data 360 para integrar y aprovechar los datos de sus clientes de forma rápida.

La elección entre desarrollar o adquirir una plataforma depende de sus objetivos específicos, sus capacidades técnicas y su presupuesto. Si necesita rapidez y funcionalidades contrastadas, adquirir una solución consolidada suele ser la mejor opción.

Contar con una plataforma de datos puede ayudar a su organización a gestionar los datos desde la extracción hasta el análisis. En el ecosistema de Salesforce, Data 360 es el centro de la gestión de todos los datos, tanto estructurados como no estructurados. Unifica los datos en una vista nativa de Customer 360, proporciona datos de confianza y contextualizados a Agentforce, y potencia los lagos y almacenes de datos existentes para activar información en tiempo real y acciones inteligentes. Con herramientas de automatización, gobernanza de datos e IA avanzada, Data 360 puede ayudarle a sacar el máximo partido de sus datos.