Flujo de datos

Información codificada digitalmente

En la comunicación orientada a conexión , un flujo de datos es la transmisión de una secuencia de señales codificadas digitalmente para transmitir información . ^[1] Normalmente, los símbolos transmitidos se agrupan en una serie de paquetes . ^[2]

La transmisión de datos se ha vuelto omnipresente. Todo lo que se transmite a través de Internet se transmite como un flujo de datos. Cuando se utiliza un teléfono móvil para mantener una conversación, el sonido se transmite como un flujo de datos.

Definición formal

De manera formal, un flujo de datos es cualquier par ordenado donde: ${\displaystyle (s,\Delta )}$

1. ${\displaystyle s}$es una secuencia de tuplas y
2. ${\displaystyle \Delta }$es una secuencia de intervalos de tiempo real positivos .

Contenido

El flujo de datos contiene diferentes conjuntos de datos, que dependen del formato de datos elegido.

• Atributos : cada atributo ^[3] del flujo de datos representa un determinado tipo de datos, por ejemplo, ID de segmento/punto de datos, marca de tiempo, geodatos.
• El atributo de marca de tiempo ayuda a identificar cuándo ocurrió un evento.
• El ID del sujeto es un ID codificado por algoritmo, que se ha extraído de una cookie .
• Los datos sin procesar incluyen información directamente del proveedor de datos sin ser procesada por un algoritmo ni por un humano.
• Los datos procesados ​​son datos que han sido preparados ^[4] (modificados, validados o limpiados de alguna manera) para ser utilizados en acciones futuras.

Uso

Existen diversas áreas en las que se utilizan flujos de datos:

• Detección y puntuación de fraudes : los datos sin procesar se utilizan como fuente de datos para un algoritmo antifraude ( técnicas de análisis de datos para la detección de fraudes ). Por ejemplo, las marcas de tiempo, la presencia de cookies o el análisis de puntos de datos se utilizan dentro del sistema de puntuación para detectar fraudes o para asegurarse de que el receptor de un mensaje no sea un bot (el llamado tráfico no humano ^[5] ).
• Inteligencia artificial : los datos sin procesar se tratan como un tren y un conjunto de pruebas durante la construcción de algoritmos de IA y aprendizaje automático .
• Los datos sin procesar se utilizan para la elaboración de perfiles y la personalización para personalizar los perfiles de usuario ^[6] y dividirlos para la segmentación, por ejemplo, por género o ubicación (según el punto de datos ).
• Inteligencia empresarial : los datos sin procesar son una fuente de información para los sistemas de inteligencia empresarial y se utilizan para enriquecer los perfiles de los usuarios con información detallada sobre ellos, por ejemplo, la ruta de compra o los datos geográficos. Esta información se utiliza para el análisis empresarial y la investigación predictiva.
• Segmentación : los datos procesados ​​por los científicos de datos mejoran las campañas en línea y se utilizan para llegar al público objetivo. ^[7]
• Enriquecimiento de CRM : los datos sin procesar se integran con el sistema de gestión de relaciones con los clientes . La integración de CRM permite completar los espacios vacíos en los perfiles de los usuarios con datos demográficos, intereses o intenciones de compra.

Integración

Las integraciones principales con flujos de datos son:

• Los flujos de datos se integran con sistemas como la plataforma de datos de clientes (CDP), la gestión de relaciones con los clientes (CRM) o la plataforma de gestión de datos (DMP) para enriquecer los perfiles de los usuarios con datos externos. Es posible ampliar el conocimiento sobre los usuarios existentes utilizando fuentes externas. ^[8]
• Los flujos de datos se utilizan para enriquecer los sistemas de inteligencia empresarial y hacer que el análisis sea más preciso y las conclusiones más exactas.
• En el caso de la integración de un sistema de gestión de contenidos (CMS), se utiliza Data Stream para identificar a los usuarios y personalizar su visita, incluso si es la primera. Mediante el análisis de datos, el contenido real del sitio web se adapta al usuario.
• Los flujos de datos se integran con la plataforma del lado de la demanda (DSP) dentro del ecosistema de publicidad programática. Las partes (por ejemplo, los anunciantes) pueden intercambiar las identificaciones de los usuarios y concatenar con ellas los perfiles existentes.
• Los flujos de datos se utilizan para elegir segmentos de usuarios respectivos (por ejemplo, personas interesadas en la industria automotriz) y utilizarlos en una campaña en línea. Los segmentos se enriquecen con más características de usuario a partir del flujo de datos y luego se envían al DSP.

Fuentes de datos visibles

En un flujo de datos es visible qué dispositivo ha sido utilizado por el lado del usuario; es visible en el agente de usuario :

• móvil : cuando un usuario utiliza un navegador móvil para explorar, tiene una resolución de pantalla limitada y una versión de aplicación móvil, respectivamente;
• escritorio : cuando un usuario utiliza un navegador de escritorio o una versión de la aplicación.

La siguiente información se comparte desde el dispositivo usado:

• URL real del sitio web visitado, donde ocurrió un evento
• Agente de usuario
• Geolocalización
• Protocolo de Internet (IP)

Formatos

Un punto de datos es una etiqueta que recopila información sobre una determinada acción realizada por un usuario en un sitio web. Los puntos de datos existen en dos tipos, cuyos valores se utilizan para crear audiencias adecuadas. Estos son:

• 'evento' con información sobre ocurrencias del evento específico (por ejemplo, hacer clic en un enlace o mostrar un anuncio)
• 'atributo' con valores numéricos o alfanuméricos.

Segmento es una declaración lógica, construida sobre puntos de datos específicos utilizando operadores AND, OR o NOT. ^[9]
Datos híbridos : datos sin procesar de formatos de datos de puntos de datos y segmentos. ^[10]
URL : es un conjunto de información sobre una URL particular que ha sido visitada.

RGPD

La información que se recopila de los sitios web se basa en el comportamiento del usuario. Los proveedores de datos proporcionan información personal y no personal. Hay dos tipos de datos de usuario disponibles en el flujo de datos:

• Información de identificación personal (PII): información que permite identificar a una persona de forma clara o mediante la combinación de métodos de identificación de datos. Algunos ejemplos de PII son: identificación de seguro, dirección de correo electrónico, número de teléfono, dirección IP , geolocalización, datos biométricos . ^[11]
• La información que no permite la identificación personal (non-PII) es información que no se puede utilizar para identificar a una persona ni para rastrear su ubicación. Una cookie o un ID de dispositivo es un ejemplo de non-PII.

Ver también

Algoritmo de transmisión

Referencias

1. "Flujo de datos según la Norma Federal 1037C". Archivado desde el original el 13 de abril de 2007. Consultado el 4 de abril de 2007 .
2. "Data Stream". techopedia.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019. Consultado el 24 de abril de 2019 .
3. "Atributo". businessdictionary.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019 . Consultado el 24 de abril de 2019 .
4. "¿Qué constituye un tratamiento de datos?". ec.europa.eu . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019 . Consultado el 24 de abril de 2019 .
5. "Tráfico no humano [NHT]". theonlineadvertisingguide.com . 7 de junio de 2017. Archivado desde el original el 13 de agosto de 2017 . Consultado el 24 de abril de 2019 .
6. "PERFILES DE COMPORTAMIENTO Y PERSONALIZACIÓN: LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE ES LO PRIMERO". selligent.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019 . Consultado el 24 de abril de 2019 .
7. "Qué es el targeting: significado". selligent.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019. Consultado el 24 de abril de 2019 .
8. "¿Qué es Data Stream y cómo utilizarlo?". OnAudience.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019. Consultado el 24 de abril de 2019 .
9. "Los 6 tipos de segmentación de usuarios y lo que significan para tu producto". uxdesign.cc . 12 de junio de 2018.
10. "¿Qué es la gestión de datos híbrida?". ibm.com . 2 de enero de 2018. Archivado desde el original el 24 de abril de 2019 . Consultado el 24 de abril de 2019 .
11. "¿Qué es la información de identificación personal (PII)? Cómo protegerla según el RGPD". csoonline.com . Archivado desde el original el 24 de abril de 2019. Consultado el 24 de abril de 2019 .