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Plataforma de gestión de datos

PropósitoEditar

Una DMP es cualquier tipo de software que gestiona la recopilación, el almacenamiento y la organización de datos para que los vendedores, los editores y otras empresas puedan aprovechar la información útil. Los datos almacenados pueden incluir información sobre los clientes, datos demográficos e identificadores móviles o ID de cookies, que la DMP analizará para permitir a las empresas crear segmentos de orientación para los anuncios. Las DMP pueden ayudar a las marcas a conocer mejor sus segmentos de clientes para informar sobre las estrategias de adquisición y aumentar sus ventas. También permiten a las empresas medir la eficacia de sus campañas publicitarias.

HistoriaEditar

Primera & Segunda Generación de Lenguajes de ProgramaciónEditar

Durante la década de 1950, la gestión de datos se convirtió en un problema para las empresas, ya que los ordenadores no eran rápidos con los cálculos y necesitaban una gran cantidad de trabajo para ofrecer resultados. Las empresas comenzaron a almacenar sus datos en almacenes. Los primeros programas se escribían en binario y en decimal y esto se conocía como Lenguaje de Máquina Absoluto, que más tarde se llamó Lenguaje de Programación de Primera Generación.

Un ejemplo de cómo se almacenaban los datos en los primeros tiempos de la gestión de datos.

Después de esto, surgió el Lenguaje Ensamblador -que llegó a conocerse como Lenguajes de Programación de Segunda Generación. Este código máquina simbólico se hizo popular entre los programadores, ya que podían utilizar las letras del alfabeto para codificar. Esto condujo a menos errores en los programas y mejoró la legibilidad del código.

Lenguajes de Alto NivelEditar

A lo largo de las décadas de 1960 y 1970, a medida que la tecnología seguía avanzando y los programadores estaban más en contacto con los ordenadores, los Lenguajes de Programación de Primera y Segunda Generación evolucionaron hacia los Lenguajes de Alto Nivel (HLL). Estos lenguajes son conocidos por ser fácilmente legibles por un humano y eran importantes por permitir escribir un programa genérico que no dependiera del tipo de ordenador utilizado. Los HLL eran conocidos por poner énfasis en la gestión de la memoria y de los datos y muchos de los lenguajes que surgieron en esta época (es decir, COBOL, C y C++) siguen siendo ampliamente utilizados hoy en día.

Gestión de datos en línea & Bases de datosEditar

Las transacciones en línea pronto fueron una parte importante de muchas industrias. Esto fue posible gracias a los sistemas de gestión de datos en línea. Estos sistemas pueden analizar la información rápidamente y permiten que los programas lean, actualicen y envíen información al usuario.

En la década de 1970, Edgar F. Codd desarrolló un lenguaje fácil de aprender, el Structured Query Language (SQL) que tenía comandos en inglés. Este lenguaje se ocupaba de las bases de datos relacionales, mejoraba el procesamiento de datos y disminuía los datos duplicados. Este modelo relacional permitía procesar rápidamente grandes cantidades de datos y mejoraba el procesamiento paralelo, la computación cliente-servidor y las interfaces gráficas de usuario y hacía que varios usuarios pudieran interactuar simultáneamente.

Para hacer frente al procesamiento y la investigación de Big Data, surgió NoSQL. El mayor poder de NoSQL es su capacidad para almacenar grandes cantidades de datos. NoSQL estaba presente en 1998, sin embargo su popularidad entre los desarrolladores creció a partir de 2005.

Nube & AIEdit

En la actualidad, la gestión de datos se ha trasladado del almacenamiento local a la nube. A finales de la década de 1990 y principios de la de 2000, Salesforce y Amazon popularizaron el concepto de servicios basados en Internet, que atraía a los clientes porque reducía los costes de mantenimiento interno y aumentaba la flexibilidad para cambiar las necesidades de una empresa. Con la creciente prevalencia de la Inteligencia Artificial (IA), ahora es más fácil que nunca almacenar y clasificar inmensos conjuntos de datos. Es en esta época cuando las DMP han experimentado su ascenso a la fama, ya que la astronómica cantidad de datos de los usuarios en el mundo puede ahora ser procesada y presentada a las empresas con fines de marketing.

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