Mediakits Comerciales
Directorios
Enlaces a medios del Mundo
¿Todavía no tiene su suscripción?
Suscríbase a la guía de medios de comunicación más completa.
SuscribirNoticias
Buscar Noticias
¿Todavía no tiene su suscripción?
Suscríbase a la guía de medios de comunicación más completa.
SuscribirMultimedia
El Juego del Calamar 3 - Coi...Agencia: Febrero made
Marca: Netflix
Soporte: Tv - radio - vp y acciones digitales
Mucho para ponerse de acuerd...Agencia: Don by havas
Marca: Flow+
Soporte: Tv, radio, vía pública, piezas digitales, influencers y activaciones
¿Todavía no tiene su suscripción?
Suscríbase a la guía de medios de comunicación más completa.
SuscribirRRHH
Empleos destacados
- MEDIAMAXAsistente de Medios
- MP Gestión de TalentosPlanificador de Medios Senior
- MP Gestión de TalentosImplementador de Medios
- MP Gestión de TalentosEjecutivo de Cuentas
¿Todavía no tiene su suscripción?
Suscríbase a la guía de medios de comunicación más completa.
SuscribirTarifas de publicidad
27.09.2023
El dilema de los datos: del Data Lake al Data Warehouse
En un mundo dominado por los datos, ¿cómo balancear entre pocos datos y estar inundado por ellos? Diego Lis, CTO de Seenka Media Data, analiza soluciones a este dilema, partiendo de un Data Lake y llegando a un Data Warehouse, listo para ofrecer información valiosa y oportuna.
En un mundo dominado por los datos, enfrentamos un desafío: ¿Cómo balancear entre tener pocos datos y estar inundado por ellos? ¿De qué sirve tener muchos datos si no se usan? ¿Cómo diferenciar la paja del trigo?
Digamos que quieres conocer la presencia de tu marca en los medios. Tal vez necesitas entender cómo impacta esta presencia en tus ventas, optimizar tu inversión o comparar tu estrategia con la de tu competencia. En cualquier caso, vas a necesitar datos.
Contactas algunas agencias y proveedores y compras un CSV con datos del último trimestre. Luego de algunas semanas de análisis, compruebas que en ese trimestre has perdido decenas de oportunidades. Tomas nota de algunos aprendizajes, pero sabes que esas oportunidades no volverán a aparecer. Comprendes que la información la necesitas en tiempo real.
En busca de más
Por suerte, hay un mundo enorme de datos ahí afuera, esperando ser capturados y analizados. Mediante el método de scraping, capturas noticias de portales, contenido de redes sociales, e incluso te aventuras en el mundo de las señales audiovisuales como YouTube, televisión y radio.
Luego de un año de trabajo, ya tienes funcionando todos los crawlers que trabajarán día y noche. Decides almacenar la información en una base de datos no relacional que permite escalar en volumen y tener flexibilidad en el esquema de datos como Elastic Search o MongoDB.
Además, utilizas un Bucket de Google Storage o S3 para guardar la información audiovisual de manera fiable y performante. Creas así un Data Lake, es decir, un repositorio centralizado de datos en bruto.
Al poco tiempo tu Data Lake tiene millones de datos esperando que los uses. Sin embargo, la información que proviene de los medios es completamente heterogénea. Contiene textos, imágenes, audios, videos, cortos y largos, bien y mal escritos, etc. Necesitas, en efecto, transformar estos datos para normalizarlos y poder consumirlos de manera más homogénea.
Dando sentido a tus datos
La normalización de un dataset es particularmente importante en el caso de los medios. ¿De qué me sirve obtener diariamente el texto de miles de noticias si no sé a quién se menciona y de qué temática se habla? ¿Para qué saber que se han emitido cierta cantidad de publicidades si no puedo identificar cuál es la marca, el mensaje central de la misma, su audiencia e impacto?
Afortunadamente, viene a tu rescate el Machine Learning. En los últimos años, viene creciendo de manera exponencial el interés por este campo en el ámbito académico y en la industria. En este gráfico, podemos ver la cantidad de papers de inteligencia artificial que se han publicado en el sitio arXiv en los últimos 30 años.
Decides entonces contratar un equipo especializado de ingenieros de machine learning. Luego de dos años de trabajo aplicando decenas de técnicas, logras convertir tus datos "no estructurados" en datos "estructurados". Es decir, le das sentido a tus datos.
Y así decides utilizar un motor de base de datos relacional, como PostgreSQL o MySQL, donde vas guardando la información estructurada, normalizada y homogénea, para facilitar su análisis posterior. Estás por cantar victoria cuando descubres algo inquietante: la cantidad de datos que has acumulado, que ya llega a los centenares de millones, es tan grande que resulta demasiado lento hacer cualquier consulta medianamente compleja.
La etapa final: El Data Warehouse
Por fin, logras implementar una última etapa en tu pipeline: utilizas un base de datos orientada a columnas, como BigQuery o ClickHouse, para crear un Data Warehouse, es decir, una base de datos optimizada para el análisis y generación de informes.
Te puede interesar
Otras noticias del día
Medios
La 750 celebró sus 15 años con un evento junto a trabajadores y referentes del sector
La señal AM 750 celebró su 15º aniversario con un evento en Mansión Tango que reunió a todo su equipo de trabajo, autoridades del Grupo Octubre, invitados del sector de medios, agencias y auspiciantes. Fundada en 2010, la radio forma parte de un proyecto sindical gestionado por trabajadores y se consolidó en estos años como una de las emisoras AM más escuchadas. Ver más
Empresarias
El Olé Soccer Summit Miami convocó a líderes del deporte, la tecnología y el negocio del fútbol
Con más de 30 oradores, la participación de referentes como Gianni Infantino y Xavi Asensi, y asistentes de más de 25 países, la jornada reunió a miles de personas para debatir sobre innovación, audiencias, negocios, tecnología y el futuro del deporte más popular del mundo. Ver más
Campañas
AXE presentó su campaña con IA y activa con Flix Media
AXE activó su campaña “Dulcificador de Audios” con una experiencia en salas de cine, en alianza con Flix Media. La acción combinó humor, tecnología e interacción en vivo para presentar su innovador chatbot que convierte audios incómodos en canciones divertidas. La propuesta se integró a un plan de medios más amplio, con foco en el entorno cinematográfico y una fuerte conexión con el público joven.
Ver más
Tour de France 2025: ¿Dónde ver? Día, hora, canal de TV y grilla completa
Sitios digitales: Infobae lideró en Mayo 2025, con La Nación y TN como escoltas
Rating de cable: TN ganó en junio y C5N y A24 completan el podio
Adaptaciones Europeas: Historias reinventadas para el streaming global
AI Weekend llega a Buenos Aires: claves para liderar la innovación de la mano de la IA
Radio One anunció su alianza exclusiva con la Fórmula 1
multimedia / campañas publicitarias
El Juego del Calamar 3 - Coincidencias
Para comunicar la final más esperada, Netflix y Febrero eligieron recrear ese espíritu único y pasional con el que los argentinos vivimos las instancias definitorias, aprovechando además el contexto del Mundial de Clubes. Los spots de TV fueron producidos por Mamá Húngara y dirigidos por Fede García Rico.
Agencia: Don by havas
Marca: Flow+
Soporte: Tv, radio, vía pública, piezas digitales, influencers y activaciones