Gestión de Datos para Campañas: Optimización del Comportamiento del Cliente

Introducción: Gestión de Datos para Campañas

Esta investigación se basa en la gestión de datos para campañas. La idea principal es poder discernir y entender el camino de cada cliente y su comportamiento en la empresa, lo cual nos ofrece la oportunidad de mejorar la comunicación y las estrategias basadas en el negocio propio. El DataMart ayudará a comprender las necesidades reales del cliente y contribuirá a su satisfacción.

Empatía en el Tema

El siguiente punto trata sobre la empatía del tema.

Factibilidad del Proyecto

El siguiente punto trata sobre la factibilidad del proyecto, mostrando la secuencia que revela el valor de los datos.

Definiciones de Data Warehouse

Según Inmon, un Data Warehouse es un conjunto de datos orientado a temas específicos de un negocio, y tiene por objetivo dar soporte a la toma de decisiones.

Características según Inmon:

• Integrado: Se integran distintas fuentes a través de un proceso ETL (extracción, transformación y carga).
• Varía en el tiempo: Se mantiene un registro de los datos históricos para diferentes periodos de tiempo.
• No volátil: La información, una vez ingresada en la data, no se modifica ni se elimina, solo se puede leer.

Según Kimball, un Data Warehouse es una copia de los datos transaccionales específicamente hecha para la consulta y el análisis.

Características según Kimball:

• Modelo dimensional: Datos atómicos, es decir, todo tipo de datos, diseñado para almacenar datos permitiendo su explotación y análisis.

Para el desarrollo del DataMart se utilizará la metodología de Kimball, dado que los recursos son de un área en específico. Además, asegura una mejor usabilidad y un desarrollo más rápido e incremental.

Componentes BI Primordiales

• Fuentes de información: De las cuales partiremos para alimentar de información el Data Warehouse.
• Proceso ETL: Extracción, transformación y carga de los datos. Antes de almacenar los datos, deben ser transformados, limpiados y filtrados, ya que la información que tenemos en los sistemas transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.
• Método: A través de la propuesta de Kimball y lo mencionado anteriormente.

Herramienta de Gestión: SAS

SAS es un lenguaje de programación desarrollado por SAS Institute a finales de los años sesenta. Contiene un intérprete SQL y lenguaje propio. El lenguaje SAS opera sobre tablas de datos: puede leerlas, transformarlas, combinarlas, etc. La elección se debe a que las fuentes principales de datos están en SAS y porque es el sistema que hay actualmente para la gestión de datos.