nos apasiona la innovación y la excelencia, por eso siempre trabajamos para crear experiencias memorable para nuestros clientes

En la actualidad, gracias al crecimiento del internet y los avances en TI, se han generado una gran cantidad de datos en el mundo, desde los generados por las empresas, hasta los generados a través de la navegación y el comportamiento de los usuarios en internet. Estos datos cubren un amplio espectro de información que puede ser útil para la toma de decisiones. 

Te damos el paso a paso de como implementar modelos de explotación

  1. Conocer los objetivos de negocio: entender la estrategia y plan de acción que va a realizar la organización, sus hitos y metas; además de definir cuáles van a ser los indicadores clave de rendimiento. 
  1. Definir el modelo de datos. Consiste en definir la estructura lógica de los datos y determina el modo de almacenar, organizar y manipular los datos
  1. Por un lado, se trata de elaborar una lista de todos los elementos que se quieren recoger y especificar la información asociada a dichos elementos, como sus nomenclaturas y conceptos relacionados. 
  1. Por otro, se trata de mapear cada uno de estos conceptos y/o elementos con su variable dentro del sistema de medición. En el supuesto caso que nuestra herramienta de medición sea Google Analyics, habrá que mapearlo con su correspondiente Google Analytics Tracking Code (GATC). Por ejemplo, mediremos el buscador con una etiqueta de ‘evento’, y especificaremos dicha acción en la dimensión ‘categoría’ del evento. 
  1. Implementación. Consiste en la inclusión de los códigos necesarios en el sitio que queremos monitorizar. Los cuales nos servirán para conseguir la estructura diseñada en la fase anterior. 
  1. Depuración y validación. Consiste en la validación de los datos recibidos, depuración y refinamiento hasta conseguir el resultado definido en el modelo de datos

Es importante saber implementar un modelo de datos que permita recoger aquella información clave y pueda garantizar un sistema de medición completo que responda a los requerimientos del negocio. 

Muchas grandes empresas e instituciones han creado y alimentan bases de datos especialmente diseñadas para proyectos de explotación de datos en las que centralizan información potencialmente útil de todas sus áreas de negocio y actualmente está cobrando una importancia cada vez mayor. 

Referencia:

Garriga, M. (2015). LA IMPORTANCIA DEL MODELO DE DATOS EN UNA IMPLEMENTACIÓN DE GOOGLE ANALYTICS. Doctor Metrics by metriplica. Tomado de https://www.doctormetrics.com/el-modelo-de-datos-en-una-implementacion-de-google-analytics/  

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nos apasiona la innovación y la excelencia, por eso siempre trabajamos para crear experiencias memorable para nuestros clientes

En la actualidad, gracias al crecimiento del internet y los avances en TI, se han generado una gran cantidad de datos en el mundo, desde los generados por las empresas, hasta los generados a través de la navegación y el comportamiento de los usuarios en internet. Estos datos cubren un amplio espectro de información que puede ser útil para la toma de decisiones. 

Te damos el paso a paso de como implementar modelos de explotación

  1. Conocer los objetivos de negocio: entender la estrategia y plan de acción que va a realizar la organización, sus hitos y metas; además de definir cuáles van a ser los indicadores clave de rendimiento. 
  1. Definir el modelo de datos. Consiste en definir la estructura lógica de los datos y determina el modo de almacenar, organizar y manipular los datos
  1. Por un lado, se trata de elaborar una lista de todos los elementos que se quieren recoger y especificar la información asociada a dichos elementos, como sus nomenclaturas y conceptos relacionados. 
  1. Por otro, se trata de mapear cada uno de estos conceptos y/o elementos con su variable dentro del sistema de medición. En el supuesto caso que nuestra herramienta de medición sea Google Analyics, habrá que mapearlo con su correspondiente Google Analytics Tracking Code (GATC). Por ejemplo, mediremos el buscador con una etiqueta de ‘evento’, y especificaremos dicha acción en la dimensión ‘categoría’ del evento. 
  1. Implementación. Consiste en la inclusión de los códigos necesarios en el sitio que queremos monitorizar. Los cuales nos servirán para conseguir la estructura diseñada en la fase anterior. 
  1. Depuración y validación. Consiste en la validación de los datos recibidos, depuración y refinamiento hasta conseguir el resultado definido en el modelo de datos

Es importante saber implementar un modelo de datos que permita recoger aquella información clave y pueda garantizar un sistema de medición completo que responda a los requerimientos del negocio. 

Muchas grandes empresas e instituciones han creado y alimentan bases de datos especialmente diseñadas para proyectos de explotación de datos en las que centralizan información potencialmente útil de todas sus áreas de negocio y actualmente está cobrando una importancia cada vez mayor. 

Referencia:

Garriga, M. (2015). LA IMPORTANCIA DEL MODELO DE DATOS EN UNA IMPLEMENTACIÓN DE GOOGLE ANALYTICS. Doctor Metrics by metriplica. Tomado de https://www.doctormetrics.com/el-modelo-de-datos-en-una-implementacion-de-google-analytics/  

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