El « Data Mashup » se refiere al proceso de integración de datos provenientes de diversas fuentes en un solo conjunto coherente y analizable.
Estas fuentes pueden incluir bases de datos internas, archivos Excel, flujos provenientes de redes sociales (para reseñas o análisis de sentimientos, por ejemplo), plataformas como Google Analytics o incluso sistemas de terceros explotados mediante APIs. A diferencia de los métodos tradicionales de integración de datos, que a menudo requieren una estructura rígida, el Data Mashup es más flexible y adaptativo.
El término «mashup» apareció en la esfera mediática durante la última década, cuando las nuevas tecnologías permitieron combinar con mayor facilidad fragmentos de canciones, videos o gráficos de diferentes fuentes para crear un contenido nuevo y diverso. Más recientemente, este concepto se ha ampliado a las aplicaciones de contenido web, especialmente a los portales definidos por los usuarios que pueden combinar flujos RSS con otros contenidos para crear un producto personalizado.
En el ámbito tecnológico, las empresas han comenzado a desarrollar aplicaciones destinadas a empresas para mezclar contenidos basados en la Web de la misma manera. Aunque este enfoque es útil, sigue siendo limitado. A menudo produce un simple mosaico de imágenes u objetos, ya que esta información no se trata como datos y no se somete a un procesamiento adicional.
¿Cuáles son las ventajas del Data Mashup?
Este enfoque ofrece ventajas significativas:
- Acceso rápido a la información
El proceso de recolección de datos y análisis se simplifica, combinando rápidamente datos provenientes de diferentes fuentes. Esta rapidez permite tomar decisiones en tiempo real.
- Flexibilidad y personalización
A diferencia de los métodos tradicionales que requieren pipelines pesados y rígidos, el Data Mashup se adapta fácilmente a necesidades específicas. Los analistas también pueden crear visualizaciones y paneles de control a partir de conjuntos de datos diferentes y ajustarlos según sus necesidades.
- Mejora de la colaboración
Cuando los equipos comparten acceso a los mismos datos enriquecidos, pueden colaborar de manera más eficaz. Por ejemplo, un equipo de marketing puede trabajar con un equipo de ventas para analizar el rendimiento de las campañas a través de las redes sociales y las conversiones registradas en el sitio web.
- Un mejor ROI de las herramientas analíticas (retorno sobre la inversión)
El Data Mashup maximiza el valor de las inversiones en herramientas analíticas al centralizar los datos provenientes de varias herramientas como Google Analytics y plataformas CRM.
Aplicación concreta
Tomemos el ejemplo de una empresa de comercio electrónico. La misma recolecta datos sobre:
- Los comportamientos de sus clientes a través de Google Analytics;
- Los comentarios y tendencias en las redes sociales;
- Los historiales de transacciones en su sistema ERP.
Creando un Data Mashup, esta empresa puede no solo identificar los productos más rendidores, sino también entender cómo las tendencias sociales influyen en las ventas y cómo optimizar sus campañas publicitarias para un mejor impacto.
¿Por qué es necesario el Data Mashup?
Una pregunta frecuente antes de embarcarse en un proyecto de Business Intelligence (BI) es: «¿Por qué los usuarios finales no pueden simplemente confiar en las relaciones de datos preconfiguradas por el equipo informático?» En realidad, este enfoque está lejos de ser realista. Las necesidades de datos de los usuarios evolucionan constantemente. El rol de la BI es precisamente permitir a las empresas responder a cualquier pregunta emergente: una solución de BI eficaz debe ser tanto específica como adaptativa.
Al integrar el Data Mashup como elemento central, las empresas ofrecen a los usuarios finales una mayor autonomía. Esto les permite crear análisis en un entorno similar a un sandbox, donde pueden explorar y experimentar sin depender de los plazos de procesamiento de los equipos técnicos.
Herramientas para el Data Mashup
Varias tecnologías permiten crear Data Mashups, desde plataformas de elaboración de informes hasta herramientas de BI (Business Intelligence). Estos son algunos ejemplos populares:
Ideal para integrar múltiples data sources y crear paneles de control interactivos. Uno de los lenguajes utilizados por Power BI es el lenguaje M, o Mashup.
Reconocido por su potencia en la visualización de datos provenientes de múltiples fuentes.
Particularmente adecuado para trabajar con datos provenientes de Google Analytics y otras fuentes.
Permiten conectar sistemas variados e integrarlos en Data Mashups.
¿Cuáles son los desafíos a superar?
A pesar de sus numerosas ventajas, el Data Mashup presenta algunos desafíos:
- Calidad de los datos: Los datos provenientes de múltiples fuentes pueden ser inconsistentes o incompletos. Por eso es importante implementar procesos de limpieza y validación (como procesos ETL eficaces).
- Complejidad de las integraciones : Aunque las tecnologías han simplificado el Data Mashup, algunas integraciones, especialmente a través de intelligence platforms, pueden aún requerir habilidades técnicas avanzadas.
- Seguridad y cumplimiento: Cuando están involucrados datos sensibles, es crucial cumplir con las regulaciones como el RGPD.
En conclusión
El Data Mashup es una estrategia poderosa para reunir y explotar datos provenientes de fuentes diversas. Con el auge de las plataformas y herramientas de Business Intelligence, este enfoque se vuelve cada vez más accesible, transformando la forma en que las empresas aprovechan sus fuentes de datos. Sin embargo, para aprovecharlo al máximo, es esencial superar los desafíos relacionados con la calidad y la seguridad de los datos.
