6 ejemplos de datos para optimizar tu estrategia de marketing

Para explorar más a fondo las diferencias entre datos e información, considere estos ejemplos de cómo convertir los datos en ideas:

  • En un restaurante, el monto de la factura de un solo cliente son los datos. Sin embargo, cuando los propietarios de restaurantes recopilan e interpretan múltiples facturas en un rango de tiempo, pueden producir información valiosa, como qué elementos del menú son más populares y si los precios son suficientes para cubrir suministros, gastos generales y salarios.
  • La respuesta de un cliente a una encuesta individual de servicio al cliente es un punto de datos. Pero cuando compila las respuestas de ese cliente a lo largo del tiempo, y, en un esquema más grandioso, las respuestas de múltiples clientes a lo largo del tiempo, puede desarrollar ideas sobre áreas para mejorar su equipo de servicio al cliente.
  • El número de me gusta en una publicación en las redes sociales es un solo elemento de datos. Cuando eso se combina con otras estadísticas de compromiso de las redes sociales, como seguidores, comentarios y acciones, una empresa puede intuir qué plataformas de redes sociales funcionan mejor y en qué plataformas deben centrarse para involucrar de manera más efectiva a su audiencia.
  • Por su cuenta, los niveles de inventario son datos. Sin embargo, cuando las empresas analizan e interpretan esos datos durante un rango de tiempo, pueden identificar problemas de la cadena de suministro y mejorar la eficiencia de sus sistemas.
  • Los precios de los competidores son elementos de datos individuales, pero procesar esos datos pueden revelar dónde los competidores tienen una ventaja, donde puede haber brechas en el mercado y cómo una empresa puede superar su competencia.

¿Por qué la distinción entre datos versus información es importante para las empresas? Las organizaciones que priorizan la recopilación de datos, interpretándolos y poner esa información para usar pueden obtener beneficios significativos. Cuando se usan correctamente, los datos (y la información que se obtiene de él) pueden impulsar decisiones comerciales más inteligentes y más rápidas.

Por ejemplo, una empresa podría recopilar datos sobre el rendimiento de sus anuncios o contenido. Podrían organizar e interpretar esos datos para producir una gran cantidad de ideas, como qué tipos de gráficos, frases e incluso productos son más atractivos para su base de clientes. También pueden desarrollar una comprensión más completa de su público objetivo, lo que puede ayudarlos a tomar decisiones sobre las ofertas futuras, la marca y las preferencias de comunicación. Los datos correctos pueden conducir a información e información casi ilimitada, todos invaluables para la toma de decisiones.

¿Qué es un dato 5 ejemplos?

Los datos personales son toda la información que se relaciona con una persona viva identificada o identificable. Varias subinformación que pueden conducir conjuntamente a la identificación de una persona específica también representan datos personales.

Los datos personales que han sido anonimizados, encriptados o seudonimizados, pero pueden usarse para reidentificar a una persona seguir siendo datos personales y caer dentro del alcance de la regulación general de protección de datos.

Los datos personales que han sido anonimizados de una manera que el sujeto de datos no puede o no se puede identificar ya no se consideran datos personales. Para que los datos sean realmente anonimizados, el anonimato debe ser irreversible.

La regulación general de protección de datos protege los datos personales independientemente de la tecnología utilizada para el procesamiento de datos, es tecnológicamente neutral y se aplica al procesamiento automatizado y manual, siempre que los datos se ordenen de acuerdo con los criterios predeterminados (por ejemplo, orden alfabético). Tampoco es decisivo cómo se almacenan los datos en un sistema de TI, utilizando videovigilancia o en papel. En todos estos casos, los datos personales se encuentran bajo las cláusulas de protección de datos presentadas en el Reglamento General de Protección de Datos.

  • Datos disponibles en un hospital o un médico que podría conducir a la clara identificación de una persona natural.

*Tenga en cuenta que en algunos casos una disposición legal sectorial especial z. B. El uso de datos de ubicación o el uso de cookies: la Directiva de protección de datos para la comunicación electrónica (Directiva 2002/58/CE del Parlamento Europeo y el Consejo del 12 de julio de 2002 (OJ L 201 del 31 de julio de 2002, p . 37) y el Reglamento (EC) No. 2006/2004Des Parlamento europeo y el Consejo del 27 de octubre de 2004 (OJ L 364 del 9 de diciembre de 2004, p. 1).

¿Cuántos tipos de datos?

Los datos son un tema espinoso. Para empezar, no estamos seguros de cómo se supone que debemos referirnos a él, es decir, los datos son el plural del dato. Estrictamente hablando, debemos hablar sobre datos de que «no están» están «disponibles para apoyar una teoría, etc. El periódico Guardian discutió el debate aquí y parecía sugerir que (divididos infinitivos y matices de latín idiomático a pesar de) nuestro día a día Se permite que el uso del término permanezca convenientemente gramaticalmente incorrecto.

«Por lo que vale, puedo decir con confianza que esta probablemente será la única vez que escriba la palabra» dato «en una publicación [de blog]. Los datos como término plural pueden ser el uso adecuado, pero el lenguaje evoluciona y queremos escribir en términos que todos entiendan, y que no parecen ridículos «, escribió Simon Rogers, en 2012, antes de pasar a su posición como editor de datos en Google.

Entonces, de las muchas instancias diferentes de dato individual (lo siento, datos) que existen, ¿podemos agruparlos en distintos tipos, categorías, variedades y clasificaciones? En este mundo de la llamada transformación digital y computación en la nube que impulsa nuestros estilos de vida siempre conectados a über, seguramente sería útil comprender qué, cuándo, dónde y por qué los datos de nuestro viaje para comenzar a apreciar cómo factor.

Un centro favorito, Big Data ha surgido para definirse como algo así como: esa cantidad de datos que prácticamente no encajan en una base de datos estándar (relacional) para el análisis y el procesamiento causado por los enormes volúmenes de información creados por humanos y ametrallados generados. procesos.

«Si bien las definiciones de» big data «pueden diferir ligeramente, en la raíz de cada uno hay conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, desde diferentes fuentes y en diferentes volúmenes, desde terabytes hasta zettabytes. Se trata de conjuntos de datos tan grandes y diversos que es difícil, si no imposible, que las bases de datos relacionales tradicionales los capturen, administren y procesen con baja latencia «, dijo Rob Thomas, gerente general de IBM Analytics.

¿Cuántos y cuáles son los tipos de datos?

La siguiente tabla enumera los tipos de datos admitidos en un modelo de datos. Cuando importa datos o usa un valor en una fórmula, incluso si la fuente de datos original contiene otro tipo de datos, los datos se convierten en uno de estos tipos de datos. Los valores resultantes de fórmulas también usan este tipo de datos.

Un byte de 64 bits (ocho bytes) de un byte cuyo valor es 1, 2

Números sin decimal. Los inventores pueden ser números positivos o negativos, pero deben ser números enteros entre -9 223 372 036 854 775 808 (-2^63) y 9 223 372 036 854 775 807 (2^63-1).

Los números reales son números que pueden tener decimal. Los números reales cubren una amplia gama de valores:

Sin embargo, el número de cifras significativas se limita a 15 decimales.

Canal de datos de caracteres Unicode. Quizás cadenas, números o fechas representadas en un formato de texto.

El tipo de datos de divisas le permite elegir entre -922 337 203 685 477,5808 y -922 337 203 685 477,5807 con cuatro cifras de precisión fija decimales.

Un valor vacío es un tipo de datos en DAX que representa y reemplaza a SQL NULL. Puede crear una aspiradora usando la función en blanco y probar los espacios vacíos utilizando la función lógica Estblank.

1 Las fórmulas DAX no admiten los tipos de datos más pequeños que los enumerados en la tabla.

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