Quodem

Medir para analizar,

analizar para optimizar

Empleamos técnicas avanzadas de big data para la transformación de los datos de su empresa en conocimiento

Expertos en herramientas y técnicas de big data para la extracción y almacenamiento de sus datos de negocio, transformación de los mismos en conocimiento y diseño de sistemas de soporte a la decisión (DSS – Decision Support Systems).

Quodem

¿Por qué Business Intelligence?

Por la necesidad de extraer, analizar y medir datos de las iniciativas de marketing digital

Las empresas están cuestionando cada vez más la efectividad del Marketing Digital, así como la necesidad de generar un retorno medible de esta inversión. Con la creciente digitalización de las iniciativas de marketing así como el aumento de las fuentes de datos, surge la necesidad de extraer, normalizar y medir los datos resultantes de dichas acciones mediante técnicas y herramientas de big data.

Poder medir y analizar la efectividad de dichas iniciativas, en concepto de “ROI” (Retorno de la inversión) es uno de los factores más importantes. Para eso hay que definir previamente los objetivos, los KPI’s y las herramientas a utilizar.

La medición y análisis de los resultados obtenidos se complementa al final con una implementación de mejoras en las estrategias para incrementar el ROI.

¿Qué es un Proyecto

de Business Intelligence?

Una solución para transformar los datos en información clave para su negocio

Un Proyecto de Business Intelligence trabaja como materia prima con la información generada por el negocio en su actividad diaria para, a través de herramientas de almacenaje, extracción, tratamiento, big data y sistemas de soporte a la decisión, transformar estos datos primarios en conocimiento. De esta forma, responde a preguntas clave en la estrategia de la compañía, tales como la optimización de los recursos asignados, resultados de campañas de marketing e identificación de procesos susceptibles de mejora.

Beneficios del Business Intelligence

  • Medición real y objetiva del ROI
  • Mejora en la focalización de los esfuerzos y presupuestos asignados
  • Comparación directa del rendimiento de ventas y del esfuerzo realizado en marketing
  • Mayor precisión en la identificación del target
  • Mejora de la productividad

Metodología de trabajo

Fase 1 Identificación de datos disponibles (Business Applications)

Análisis de las fuentes de datos y aplicaciones disponibles

Definición KPI a partir de la estrategia implantada (¿qué preguntas quiero contestar?)

Proceso de extracción, transformación y normalización de datos

Auditoría periódica para seguimiento del proceso

Fase 2 Implementación ETL (Extract-Transform-Load) Process

Extract

  • Diferentes fuentes de datos
  • Elección y tratamiento de datos válidos
  • Mínimo impacto en fuente de origen
  • Programación de procesos de extracción

Transform

  • Aplicación de reglas de negocio
  • Integridad
  • Normalización
  • Codificación
  • Cálculo de variables
  • Campos clave
  • Validación de datos

Load

  • Carga de los datos
  • Rolling
  • Jerarquías
  • Categorización
  • Procesos por lotes

Fase 3 Deliveries. Informes de negocio y cuadros de mando

Cuadros de mando.Definición de KPI, parámetros e informes

Integración de resultados con los sistemas internos del cliente (ERP, CRM…)

Tecnología

Posibilidad de integrar con herramientas de extracción, normalización y análisis de datos:

  • Alta velocidad de ejecución, rendimiento, conectividad y seguridad. Apropiadas para el acceso a cualquier base de datos.
  • Alta escalabilidad en arquitecturas Cloud
  • Escalables, flexibles y seguras
  • Potentes motores analíticos que, obteniendo datos de distintas fuentes, son capaces de relacionarlos y asociarlos.
  • Cálculos en tiempo real en función de la incorporación de nuevos datos y dimensiones analíticas.
  • Seguridad, flexibilidad, personalización, escalabilidad
  • Multiplataforma

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