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Ecosistema de datos: qué es y como construirlo para tu empresa

¿Qué es un ecosistema de datos?

Un ecosistema de datos es una colección de infraestructura, análisis y aplicaciones que se usa para capturar y analizar datos. Los ecosistemas de datos proporcionan a las empresas datos en los que se pueden basar para entender a sus clientes y hacer mejores decisiones sobre precios, operaciones, y marketing. Se prefiere el término ecosistema porque, al igual que los ecosistemas reales, los ecosistemas de datos están diseñados para evolucionar a lo largo del tiempo.

¿Por qué crear un ecosistema de datos?

Los ecosistemas de datos (también conocidos como stack tecnológico, o «tech stack») son creados para capturar datos y crear insights útiles. Cuando los clientes usan productos, especialmente si son digitales, dejan rastros de datos. Las empresas pueden crear un ecosistema de datos para capturar y analizar los rastros de datos para que los product managers y equipos de producto puedan determinar los gustos de los usuarios y responder adecuadamente. Los equipos de producto pueden usar insights para corregir funciones y mejorar el producto.

Originalmente, a los ecosistemas se les conocía como “entornos de tecnología de la información.” Fueron diseñados para ser relativamente centralizados y estáticos. El surgimiento de la web y de los servicios en la cloud ha supuesto un cambio en todo esto. Hoy en día, los datos se capturan y se usan a través de organizaciones y los profesionales de soporte técnico tienen menos control central. La infraestructura que usan para recolectar datos debe adaptarse y cambiar constantemente.

De ahí salió el término ecosistema de datos: Son entornos de datos diseñados para evolucionar. No hay una sola solución para los ecosistemas de datos. Cada negocio crea su propio ecosistema, conocido también como un tech stack, y lo completa con una combinación de hardware y software para recopilar, almacenar, analizar y utilizar los datos.

Los mejores ecosistemas de datos están diseñados alrededor de una herramienta de análisis de producto que agrupa al ecosistema entero. Las plataformas de análisis de producto ayudan a los equipos a integrar múltiples fuentes de datos, a proporcionar herramientas de machine learning para automatizar el proceso de análisis, y a rastrear a los grupos de usuarios para que los equipos puedan calcular las métricas de rendimiento.

Estas son algunas de las aplicaciones comunes para las herramientas de análisis de productos:

¿Cómo crear un ecosistema de datos?

Cada ecosistema de datos tiene 3 elementos:

1. Infraestructura

Si un ecosistema de datos fuera una casa, la infraestructura serían los cimientos. Son los servicios de hardware y software los que capturan, recopilan y organizan los datos. La infraestructura incluye servidores para almacenamiento, lenguajes de búsqueda como SQL y plataformas de alojamiento. La infraestructura se puede usar para capturar y almacenar tres tipos de datos: estructurados, no estructurados y multiestructurados.

Como el propio nombre sugiere, los datos estructurados están limpios, etiquetados y organizados, como el número total de visitas a un sitio web exportado en una hoja Excel. Los datos no estructurados son los datos que no han sido organizados para análisis adecuado, por ejemplo, texto de artículos. Los datos multiestructurados son datos provenientes de diferentes fuentes en una variedad de formatos; podría tratarse de una combinación de datos estructurados y no estructurados.

Si los ecosistemas cuentan con un gran volumen de datos, necesitarán herramientas adicionales para facilitar que los equipos puedan acceder a ellos. Los equipos pueden usar tecnologías como Hadoop o Not Only SQL (NoSQL) para segmentar sus datos y permitir queries más rápidos.

2. Análisis

El análisis ejerce como la puerta principal por la que los equipos accedan a su casa de ecosistema de datos. Las herramientas de análisis buscan y resumen los datos almacenados en la infraestructura, y relacionan las piezas de la infraestructura para que todos los datos estén disponibles en un solo lugar. Mientras que los sistemas de infraestructura proporcionan su propio análisis básico, no es suficiente.

Una plataforma de análisis especializada siempre podrá profundizar más en los datos, ofrecer una interfaz mucho más intuitiva e incluir un conjunto de herramientas diseñadas expresamente para ayudar a los equipos a realizar cálculos más rápido. Por ejemplo, mientras que un servidor de aplicación puede informar a un equipo sobre cuántos datos procesa su aplicación, una plataforma de análisis puede ayudar a identificar a todos los usuarios individuales en esos datos, rastrear lo que está haciendo cada uno y anticipar sus siguientes acciones.

Solo las plataformas de análisis pueden segmentar usuarios y medirlos con embudos de marketing, identificar las características de los compradores ideales o enviar mensajes automáticamente a los usuarios con riesgo de abandono.

3. Aplicaciones

Las aplicaciones son las paredes y el tejado de la casa del ecosistema de datos: son servicios y sistemas que actúan en los datos y los vuelven utilizables. Por ejemplo, un equipo de producto puede decidir portar sus datos de análisis en sus plataformas de marketing, ventas y operaciones.

Esto permitiría que el equipo de marketing consiga clientes potenciales en base a la actividad del usuario, que el equipo de ventas obtuviera alertas cuando captaran candidatos ideales y que el equipo de operaciones cobrara automáticamente a los clientes en función del uso del producto.

Cosas que considerar al crear un ecosistema de datos

Data governance

En una época en la que los equipos de soporte técnico ya no cuentan con una supervisión central y clara de los datos, las empresas necesitan establecer reglas de gobernanza de datos claras, normalmente mediante la publicación de una directiva interna acerca de cómo se pueden usar, capturar, almacenar, proteger y eliminar los datos.

a legislación como la RGPD de la Unión Europea está forzando a los equipos de producto a ser más transparentes, pero aquellos que quieran generar confianza con los usuarios deberían tomar la delantera en esta tendencia. Cada organización debería publicar y respetar sus propias directivas de data governance.

Democratizar a data science

La mayoría de los equipos pueden beneficiar de la información de los clientes, pero si solo una persona puede acceder a los datos, se acabará formando un bottleneck. Muchas empresas invierten en herramientas de análisis que ofrecen interfaces intuitivas y que permiten a cualquier empleado de acceder a los datos.

Por ejemplo, DocuSign implementó Mixpanel y distribuyó licencias a más de cien usuarios por toda la empresa. «Ahora estamos desarrollando un ecosistema de datos, y añadimos gradualmente más datos que queremos que sean más accesibles para la gente»,” dijo Drew Ashlock, Senior Product Manager de DocuSign. Con el aumento en el acceso a los datos, DocuSign realizó cambios que supusieron un aumento del 15 por ciento en la creación de cuentas de nuevos usuarios.

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