El data onboarding es un proceso muy importante para el marketing intelligence. Te contamos cómo se optimiza con data wrangling en Azure.
El data onboarding es un proceso por el cual datos offline, como nombres, direcciones de correo, direcciones físicas y números de teléfono, se transfieren a un entorno online para poderlos tratar con business intelligence. Se usa para relacionar clientes offline con usuarios online a partir de la relación de la información conseguida de ambos modos, por lo que es una práctica muy utilizada en el ámbito del marketing intelligence.
El onboarding requiere varios procesos, como la ingesta, anonimización, relación y distribución de datos y puede mejorar drásticamente la comprensión y la atribución del marketing multicanal, ampliar el tamaño del público objetivo y mejorar el rendimiento de las campañas.
Al tratar con datos offline, el data onboarding requiere un paso muy importante, que es el de lograr que los datos generados por canales analógicos lleguen a estar en el formato más adecuado para poder analizarlos y llevar a cabo las estrategias de marketing intelligence. Para conseguirlo, nos servimos del data wrangling.
¿Qué es el data wrangling?
El data wrangling es un proceso de transformación de datos por el que estos cambian de formato para que sean más apropiados y valiosos. Es decir, es la forma de conseguir que los datos en bruto estén en el formato y condiciones adecuadas para poder utilizarlos para otros procesos, como machine learning o análisis de datos.
Algunos usos de este proceso pueden ser la visualización de datos, agregación de datos o entrenamiento de modelos estadísticos o, como comentábamos, el marketing intelligence, entre otros, y los resultados sirven a los arquitectos de datos o a los data scientists para analizarlos con más profundidad. Otro uso de los datos tratados de esta forma son los informes que consumen los empresarios o el procesamiento de datos por sistemas que los almacenan en data warehouses o data lakes.
Concretamente, algunos beneficios del proceso de data wrangling son proveer a los analistas de datos precisos y útiles, reducir el tiempo invertido en recopilar y ordenar los datos, permitir que los profesionales se centren únicamente en el análisis y no en otros procesos de transformación de datos y fomentar la toma de decisiones mejores en un tiempo menor.
Data wrangling en Microsoft Azure
Azure permite diseñar, crear y gestionar rápidamente data flows que se executan a escala con el rendimiento necesario para preparar los datos para análisis. Las funciones incluidas de data wrangling incluyen gestión de columnas, filtros de fila, añadir y transformar columnas, unir tablas, agrupar, clasificar y reducir filas, entre otras.
Azure permite poner en funcionamiento los flujos de datos variables como un paso del proceso ETL end-to-end, utilizando un entorno visual drag and drop. La solución de data wrangling debe fomentar los procesos iterativos de organización, publicación y monitorización a la vez que debe permitir la personalización.
Además, una solución de data wrangling bien integrada con Azure Data Catalog proporciona linaje de datos y trazabilidad para flujos de trabajo de transformación de datos, lo cual garantiza el cumplimiento de leyes y normativas y la auditabilidad de la compañía.
Por el ahorro de tiempo que supone, su buena integración y eficiencia, Azure es la plataforma adecuada para llevar a cabo tus procesos de data wrangling, ya que permite preparar los datos a escala cloud sin necesidad de escribir código. Azure ofrece la posibilidad de llevar a cabo estos procesos de forma self-service, lo cual reduce la cantidad de recursos necesarios para llevarlos a cabo y acerca los procesos de ETL a los espacios de BI corporativos.
