Datos no estructurados, el gran desafío de las empresas

La combinación de datos estructurados con capas de datos no estructurados hace posible realizar híper segmentaciones.

La combinación de datos estructurados con capas de datos no estructurados hace posible realizar híper segmentaciones.

Uno de los grandes retos de los anunciantes es tener orden y control de la data, con el objeto de poder obtener una visión plena y acertada de su mercado y sus consumidores. En este sentido, los datos no estructurados son los que mayor dificultad entrañan, ya que se trata de información difícil de buscar, recopilar o procesar.

Los datos no estructurados son todos aquellos que no se pueden ordenar en una base de datos en base a una categoría preexistente. Su gran volumen (se calcula que suponen un 80% de los 2,5 quintillones de bytes de datos que se generan cada día en el mundo) y su naturaleza caótica en cuanto a categorización, hace necesario el uso de herramientas y softwares especializados para obtener rendimiento.

Los esfuerzos de los especialistas en marketing para la recopilación y tratamiento de datos no estructurados es cada vez mayor, debido al gran peso que tienen para crear una radiografía precisa de los consumidores. La combinación de datos estructurados con capas de datos no estructurados hace posible realizar híper segmentaciones y servir anuncios personalizados y contextuales, lo que implica una mayor relevancia publicitaria.

Sin embargo las soluciones suelen ser costosas, lo que, sumado a la gran dificultad que el análisis de datos entraña, supone un freno para las compañías. El procesamiento de datos no estructurados requiere de algoritmos y de inteligencia artificial, de disciplinas analíticas avanzadas, como el análisis predictivo o la minería de datos, y de tecnologías específicas. NoSQL o Hadoop son tecnologías de código abierto desarrolladas para el procesamiento de datos no estructurados. Pero hay que saber usarlas.

Esta evidencia nos lleva a otra de las grandes necesidades de las empresas: el talento. Perfiles como el de ingeniero, científico y el analista de datos son, a día de hoy, de los más demandados y difíciles de conseguir. La máquina es necesaria para poder abarcar y organizar volúmenes de datos que escapan a cualquier razonamiento humano, pero su interpretación y uso dentro de la estrategia sólo puede ser realizado por personas. Y personas capacitadas para ello.

No obstante, los resultados bien valen el esfuerzo. Contar con perfiles de usuario personalizados al extremo y conocer la personalidad e incluso el estado de ánimo en tiempo real, brinda grandes posibilidades no sólo a la hora de tomar decisiones de marketing, sino también de negocio. 

Autor: Jonathan Liege, CEO de Kanlli.

Kanlli_IPMARK_57x72 logo noticiaPuedes ampliar información sobre las posibilidades de los datos no estructurados en el blog de Kanlli.

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