Ashish Kakran Colaborador
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¿Recuerdas las ofertas combinadas de cable, teléfono e Internet que solían llegar a nuestros buzones? Estas ofertas estaban altamente optimizadas para la conversión, y el tipo de oferta y el precio mensual podían variar significativamente entre dos casas vecinas o incluso entre condominios en el mismo edificio.
Lo sé porque solía ser ingeniero de datos y creaba canalizaciones de datos de extracción, transformación y carga (ETL) para este tipo de optimización de ofertas. Parte de mi trabajo consistía en desempaquetar fuentes de datos cifradas, eliminar filas o columnas a las que les faltaban datos y asignar los campos a nuestros modelos de datos internos. Luego, nuestro equipo de estadísticas usó los datos limpios y actualizados para modelar la mejor oferta para cada hogar.
Eso fue hace casi una década. Si toma ese proceso y lo ejecuta con esteroides para conjuntos de datos 100 veces más grandes hoy, obtendrá la escala a la que se enfrentan las organizaciones medianas y grandes en la actualidad.
Cada paso del proceso de análisis de datos está listo para la interrupción.
Por ejemplo, una sola llamada de videoconferencia puede generar registros que requieren cientos de tablas de almacenamiento. La nube ha cambiado fundamentalmente la forma en que se hacen negocios debido al almacenamiento ilimitado y los recursos informáticos escalables que puede obtener a un precio asequible.
En pocas palabras, esta es la diferencia entre las pilas antiguas y las modernas:
Créditos de imagen: Ashish Kakran, Thomvest Ventures
¿Por qué los líderes de datos de hoy en día se preocupan por la pila de datos moderna? Análisis de autoservicio
Los ciudadanos-desarrolladores quieren acceder a los paneles de control empresariales críticos en tiempo real. Quieren paneles actualizados automáticamente creados sobre sus datos operativos y de clientes.
Por ejemplo, el equipo de productos puede utilizar datos de renovación de clientes y uso de productos en tiempo real para la toma de decisiones. La nube hace que los datos sean realmente accesibles para todos, pero existe la necesidad de análisis de autoservicio en comparación con los informes y paneles heredados, estáticos y bajo demanda.
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