Analicé las mejores data management platforms en 2024: esto es lo que encontré

Trabajar con grandes volúmenes de datos puede ser abrumador. Esa fue, al menos, la conclusión a la que llegué después de tomar mi curso de estadística en la universidad y de vivir una breve experiencia en inteligencia empresarial mientras trabajaba en HubSpot.

Recuerdo haber observado cómo una mujer utilizaba una data management platform, y fue entonces cuando comprendí el verdadero valor de estas herramientas. Una data management platform puede transformar esos conjuntos de datos que, a simple vista, parecen confusos en información organizada y procesable. Gracias a esta información, es posible tomar decisiones comerciales más inteligentes y estratégicas.

Las data management platforms permiten procesar grandes volúmenes de datos propios, secundarios y de terceros. Esto ayuda a las empresas a ofrecer contenido personalizado a los clientes adecuados en el momento oportuno. Sin embargo, es importante mencionar que las DMP no son una solución mágica.

La clave para aprovechar al máximo una data management platform radica en contar con datos limpios, organizados y de alta calidad. El dicho “basura que entra, basura que sale” aplica perfectamente al rendimiento que obtendrás de tu data management platform en 2024.

Ahora que ya he cubierto los conceptos básicos sobre las data management platforms, es momento de revisar cuáles son las mejores opciones disponibles en el mercado. Después de probar varias herramientas, elaboré esta lista con los 10 mejores DMP para que puedas tomar decisiones informadas en 2024.

1. Amazon Redshift

Amazon Redshift es una herramienta de gestión de datos basada en la nube que forma parte de la plataforma Amazon Web Services (AWS). Me sorprendió lo fácil que fue configurarla y lo rápido que procesó grandes volúmenes de información, gracias a su arquitectura de procesamiento masivo en paralelo (MPP) impulsada por inteligencia artificial.

Lo que me gusta, Amazon Redshift se integra a la perfección con otras soluciones populares de AWS, como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Quicksight y más de 170 servicios adicionales. Esta flexibilidad la convierte en una data management platform robusta y escalable para empresas de cualquier tamaño.

Precios 

2. Consola de gestión de datos IBM Db2

IBM Db2 es una base de datos SQL basada en la nube y completamente administrada. Lo que más me llamó la atención es su capacidad de escalabilidad, con planes que van desde opciones gratuitas hasta soluciones empresariales.

Además, me pareció muy útil que IBM te permita seleccionar la ubicación física del servidor donde se almacenarán tus datos. Al elegir entre sus múltiples servidores en todo el mundo, puedes minimizar la latencia y garantizar el cumplimiento de las regulaciones locales sobre protección de datos.

Lo que me gusta, IBM es una marca reconocida en el mercado, y ofrece seguridad y redundancia de extremo a extremo. Esto asegura que tus datos estén protegidos en todo momento, lo cual es esencial para cualquier data management platform confiable.

3. Google BigQuery

Google BigQuery es una data management platform empresarial escalable que me permitió administrar y consultar datos sin preocuparme por la infraestructura subyacente. Su diseño sin servidor facilita que el equipo se enfoque en el procesamiento y análisis de datos, mientras Google se encarga automáticamente del aprovisionamiento, escalado y mantenimiento en segundo plano.

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Lo que me gusta, me encanta que la facturación de Google BigQuery se base en el uso real y no en la infraestructura, lo que la convierte en una solución accesible para organizaciones de cualquier tamaño. Además, soy un gran admirador de Gemini AI de Google, integrado en la plataforma para ayudar a diseñar consultas inteligentes y descubrir patrones clave en los datos.

4. Lotame

La data management platform de Lotame me impresionó por su capacidad para recopilar datos desde múltiples fuentes, como redes sociales, sitios web y correos electrónicos. En mi experiencia, considero que Lotame es especialmente útil para especialistas en marketing que buscan crear campañas hipersegmentadas basadas en información procesable.

Durante la demostración del producto, lo que más me llamó la atención fue el Global Data Exchange de Lotame, una biblioteca de segmentos de datos de clientes previamente empaquetados que complementan los datos existentes.

Lo que me gusta, Lotame permite la activación en tiempo real, lo que facilita actuar de inmediato sobre los análisis generados. Con esta herramienta, pude lanzar anuncios personalizados y contenido adaptado al instante, lo cual es fundamental para optimizar el impacto de cualquier estrategia de marketing.

5. Cloudera

Cloudera es una data management platform robusta que me permitió consultar datos y obtener información sin enfrentar obstáculos ni depender del departamento de TI o los administradores. Se define como una plataforma de análisis de autoservicio, lo que significa que proporciona acceso rápido a información y análisis en un entorno basado en la nube.

Cuando probé la data management platform de Cloudera, me llamó la atención su interfaz atractiva e intuitiva. Si ya estás familiarizado con herramientas SaaS, te resultará muy fácil adaptarte. Lo que más disfruté fue su funcionalidad de visualización de datos mediante arrastrar y soltar, que me permitió crear y personalizar gráficos en cuestión de segundos.

Lo que me gusta, la función de asistente de inteligencia artificial para SQL de Cloudera es una herramienta poderosa para diseñar consultas eficientes y fáciles de mantener, adaptadas al dialecto SQL de cualquier organización. Además, permite usar lenguaje natural para pedirle a la IA de Cloudera que genere consultas complejas, lo cual encontré especialmente útil mientras aprendía los conceptos básicos de SQL.

6. Snowflake

Snowflake es una data management platform (DMP) que ofrece un único entorno para acceder a todos los datos de tu organización, incluidos datos no estructurados, en formatos abiertos o provenientes de terceros. Con su asistente Cortex AI, pude crear rápidamente aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas para gestionar y procesar datos según mis necesidades.

Algo que me impresionó de Snowflake fue su arquitectura, que separa el almacenamiento del procesamiento de datos. Esto redujo drásticamente los tiempos de procesamiento y mejoró el rendimiento. En mi experiencia, Snowflake es una herramienta extremadamente potente (aunque costosa) que se está posicionando como una data management platform de primera clase.

Lo que me gusta, Snowflake se toma muy en serio la seguridad y protección de los datos. Me pareció útil poder configurar el almacenamiento para cumplir con regulaciones como HIPAA, PCI DSS, SOC 1 y SOC 2, además de ajustar los niveles de seguridad según las necesidades específicas de cada organización.

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7. Adobe Audience Manager

Adobe Audience Manager es una data management platform enfocada en la gestión y activación de audiencias de principio a fin. Descubrí que es ideal para equipos de marketing que desean crear perfiles de clientes unificados y ejecutar campañas más específicas y relevantes.

Lo que más me gustó de Adobe Audience Manager fue su enfoque en el marketing sin cookies. Dado que las cookies de terceros están siendo eliminadas debido a preocupaciones sobre privacidad, esta data management platform prioriza la recopilación de datos propios y permite activar audiencias en tiempo real.

• Consejo profesional: mientras investigaba sobre Adobe Audience Manager, noté que muchas reseñas mencionaban la necesidad de aprender a usar bien el producto. No hay muchas personas expertas en esta data management platform, por lo que dominarla podría convertirse en una habilidad valiosa.

8. Microsoft Intelligent Data Platform

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La data management platform insignia de Microsoft es una solución basada en la nube diseñada para eliminar los silos de datos, simplificar la gobernanza y aportar claridad a conjuntos de datos grandes y complejos.

Durante mi experiencia probando esta herramienta, descubrí que facilita la integración de datos dispersos y permite analizarlos de manera eficiente. Además, incluye Microsoft Fabric, una nueva plataforma de análisis dentro del DMP que integra varias herramientas en lagos de datos y almacenes. También me impresionó su compatibilidad con inteligencia artificial para generar informes y consultas SQL rápidamente.

Lo que me gusta, me encantó la integración estrecha con Microsoft Teams, lo que facilita compartir informes directamente con mi equipo sin necesidad de utilizar correos electrónicos. Esta característica agiliza la colaboración y hace que el análisis de datos sea más accesible para todos los miembros del equipo.

9. SAP HANA Cloud

SAP HANA Cloud es una data management platform robusta y diseñada para empresas que manejan grandes volúmenes de datos complejos. Me sorprendió su capacidad para gestionar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que permite unificar completamente la información y ofrecer a los desarrolladores herramientas para crear aplicaciones de datos inteligentes y adaptables.

Aunque la interfaz de usuario no me impresionó demasiado—se sintió algo anticuada en comparación con otras herramientas SaaS más modernas que he probado—, eso no disminuye las potentes capacidades de análisis y procesamiento de datos que ofrece esta plataforma.

Lo que me gusta, según varias reseñas en línea que investigué, SAP HANA Cloud se integra bien con los sistemas de almacenamiento de datos locales existentes. Esto facilita la conexión de sistemas heredados a la nube sin complicaciones.

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10. Permutive

Permutive es una data management platform en tiempo real que me permitió conectar anunciantes con sus audiencias de manera eficiente. Lo que más me llamó la atención fue su enfoque en la privacidad del consumidor y el consentimiento del usuario, lo que la convierte en una opción ideal para marcas que priorizan la seguridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones.

Durante mis pruebas, descubrí que Permutive permite la activación de datos en tiempo real y mejora significativamente la segmentación de clientes sin depender de cookies de terceros. Considero que esta característica hace que Permutive sea una opción preparada para el futuro, especialmente con la eliminación progresiva de las cookies de terceros.

Lo que me gusta, me encantó que Permutive aproveche los procesos de computación de borde, lo que significa que los datos se procesan más cerca de donde se generan, como en dispositivos locales o servidores cercanos.

Esto no solo garantiza una segmentación de audiencias en tiempo real, sino que también respeta la privacidad al evitar depender de servidores centralizados en la nube. Además, esta arquitectura permite ofrecer una experiencia de usuario más rápida y receptiva.

11. Calculadora de métricas de atención al cliente de HubSpot

Mientras trabajaba en la optimización de datos, descubrí lo importante que es medir y comprender el rendimiento del área de atención al cliente. Por eso, recomiendo utilizar esta plantilla de cálculo gratuita para determinar fácilmente las métricas clave y los KPI en atención al cliente, servicio y éxito.

Métricas incluidas en esta plantilla

1. Calificación de satisfacción del cliente (CSAT): mide el nivel de satisfacción general de tus clientes.
2. Costo de adquisición de clientes (CAC): calcula cuánto cuesta adquirir un cliente nuevo.
3. Valor de vida del cliente (CLV): proyecta el valor total que un cliente puede aportar a lo largo de su relación con tu empresa.
4. Relación CAC a CLV: analiza la rentabilidad del proceso de adquisición.
5. Net Promoter Score® (NPS): evalúa la probabilidad de que un cliente recomiende tu marca.
6. Calificación del esfuerzo del cliente (CES): mide la facilidad con la que los clientes encuentran soluciones a sus problemas.
7. Tasa de retención de clientes: rastrea la capacidad de mantener clientes existentes a lo largo del tiempo.
8. Pérdida de ingresos: identifica el impacto de la pérdida de clientes en los ingresos.
9. Resolución al primer contacto: evalúa qué tan rápido resuelves los problemas de los clientes desde el primer intento.
10. Tiempo promedio de ticket de asistencia técnica: mide cuánto tiempo tarda tu equipo en resolver solicitudes de soporte.

Aprovecha el potencial de los datos

Trabajar en este artículo me enseñó muchísimo sobre la gestión de datos y sobre cómo comprender las necesidades únicas de datos dentro de mi empresa. Descubrí que algunas data management platforms se destacan específicamente en la segmentación y personalización de audiencias.

Al mismo tiempo, otras data management platforms funcionan como herramientas más completas, capaces de almacenar, unificar y procesar los datos de una empresa, permitiendo mucho más que la activación personalizada. Al final, la elección correcta dependerá de las necesidades específicas de tu negocio, tu presupuesto y los recursos disponibles.

He aprendido de primera mano que no existe una data management platform única que funcione para todos los casos. Por eso, recomiendo realizar evaluaciones cuidadosas y pruebas exhaustivas para encontrar la plataforma que pueda escalar junto con tu negocio y ayudarte a obtener información estratégica a partir de tus datos.

Además, creo firmemente que la privacidad de los datos de los clientes y el cumplimiento de las regulaciones serán cada vez más relevantes en el futuro. Por eso, recomiendo elegir una data management platform que cumpla con las pautas regulatorias y priorice la seguridad y protección de los datos.

Preguntas frecuentes sobre data management platforms

A continuación encontrarás algunas de las preguntas más comunes que recibimos en la comunidad de HubSpot sobre este tema: