¿Convertirán los “data lakes” a los publishers en compañías data-driven?
En los últimos dos años, las conferencias y debates sobre publishers y publicidad han estado dominadas por debates sobre la IA y la eliminación de cookies. Sin duda, son temas importantes que provocarán cambios en las redacciones y en la forma de financiarse de los medios, pero hay otro igualmente importante al que se presta menos atención: la estrategia de datos.
Los datos son una valiosa fuente de negocio y, como tal, los publishers no paran de buscarlos. El concepto “data lake” se ha extendido con rapidez y se ha convertido en una especie de “piedra preciosa”: los publishers creen que resolverá todas sus necesidades de datos, transformando sus compañías en empresas “data-driven”. Pero esto no es siempre así, como explica AdMonsters en este artículo.
Un data lake puede “llenarse de residuos tóxicos y parecerse más a un vertedero que a un hermoso lago”, dice el citado medio, que alega que este concepto no es más que un “elegante término de marketing para referirse a una base de datos”. La clave, según Admonsters, para permitir que cualquier organización tome decisiones basadas en datos es hacer que los datos sean accesibles a toda la organización y a las diferentes partes interesadas, incluidas aquellas que no tienen formación en informática o ciencia de datos.
Por ejemplo, es posible que su equipo de operaciones desee conocer la latencia de la carga de anuncios o poder ver cuántas impresiones ha generado un bloque de anuncios para un público determinado. No deberían necesitar saber SQL para conseguirlo.
3 pasos para facilitar el acceso a la data a toda la organización
Pero, ¿cómo hacer que la data sea realmente accesible y comprensible para todas las personas relevantes que trabajan dentro de la compañía editorial?
Disponer de ETL pipe: Un trabajador comercial no debería necesitar saber cómo Magnite o Index Exchange definen sus tipos de anuncios, por lo que las herramientas utilizadas deberían tener esto en cuenta y estandarizar los datos, para que puedan ser comparados entre diferentes departamentos.
Facilitar el acceso a los datos: Hay que permitir que los datos se consulten con herramientas fáciles de usar. La gente tiene poco tiempo, y si es complicado acceder a los datos probablemente no lo harán.
Controlar la exactitud de los datos: Una cosa que definitivamente no funcionará en una buena estrategia de datos son los datos inexactos o desactualizados. Si los usuarios no pueden confiar en los datos, no los utilizarán, y recurrirán a hojas de cálculo manuales u otras fuentes menos eficaces.
En definitiva, un data lake no convertirá a los publishers en compañías “data-driven”, pero almacenar todos los datos en un solo lugar es el primer paso para tomar decisiones más eficientes y basadas en datos. Estandarizar los datos, facilitar su consulta y apostar por su exactitud (que sean fiables y estén actualizados), ayudará a los publishers a recorrer el resto del camino para que el término “data-driven” sea una forma real de hacer negocios y no un mero eslogan.