PITCH ETL

WOW

empezar

Maximizando la Experiencia del Huésped y las ganancias: Una Visión Integral a Través de Metadatos en la Cadena Hotelera"

Por: Mauricio Salamanca

Los metadatos son información que describe, explica, localiza o de alguna manera facilita la comprensión de otros datos. Sirven para proporcionar contexto y detalles sobre los datos con los que están asociados lo que nos ofrece los metadatos de la información es :

• Descripción y Contexto
• Gestión y Administración
• Seguridad Descubrimiento y Análisis

+ info

¡Hagamos que cada huésped se sienta parte de la mejor experiencia!"

Los departamentos de Marketing y ventas y la gerencia de una cadena hotelera (la cual está conformada por 5 hoteles) están consolidando la información relacionada con las reservas realizadas por sus clientes con el fin de regalar un 10% de descuento para su próxima reserva a los 3 clientes que más han reservado con ellos. Al revisar la información de clientes, el departamento de marketing y ventas tienen para algunos clientes diferentes direcciones, correos electrónicos y teléfonos, esta información proviene del sistema de reservas (Anexo 2) y del sistema de marketing (Anexo 3) donde se almacena la información de los clientes y los beneficios que se han otorgado en las diferentes campañas publicitarias donde se generan descuentos. Para otorgar el beneficio del 10% de descuento, los clientes no deben haber colocado quejas contra el hotel, estas quejas se almacenan en un Excel, por lo tanto, se debe cruzar la información de los clientes que más han reservado con el archivo Excel (Anexo 4); al generar el reporte de quejas, en el sistema aparecen números de identificación duplicados para diferentes clientes.

Problema

Los datos personales de los clientes debido a que se presenta duplicidad y/o información incompleta afectando la implementación de los descuentos que planea implementar la cadena hotelera Al tener duplicidad en el número de identificación de los clientes (por ejemplo) no es fiable la información de los usuarios que más han reservado en la cadena hotelera

'Problemas de calidad de datos identificados en el caso de estudio propuesto'

Asignar identificadores únicos a cada cliente para evitar duplicados y facilitar la integración

Homogeneizar la información de clientes, resolviendo discrepancias en direcciones, correos electrónicos y teléfonos mediante reglas de normalización.

Identificar y definir claramente los campos de datos relevantes en los sistemas de reservas y marketing. Establecer un diccionario de datos unificado para asegurar la coherencia en la interpretación de los campos.

Normalización de Datos

Identificación Única

Estrategia planteada para gestión de los metadatos

Mapeo de Datos

Solución

¿Sabías que Genially te permite compartir tu creación directamente,sin necesidad de descargas?

Fuentes de metadatos

Realizar una búsqueda exhaustiva por plataformas digitales, blogs o comentarios en redes sociales en busca de oportunidades de mejora

Desde los Documentos .xlsx base de datos Acces

Buscar datos de las mismas bases de datos de la cadena hotelera

• Dpto. ventas

Clientes en general

Gerenca general de la cadena hotelera

Aumentando la posibilidad de recibir el descuento brindado por la cadena hotelera

Cumplimiento de los objetivos trazado para el periodo establecido por esta

Aumento del flujo de caja al ser atractiva la campaña de descuento

Partes interesadas

Datos maestros

Basándome en la formulación del problema y en la dispersión de la información, resulta beneficioso adoptar una arquitectura híbrida. Dicha arquitectura nos permite integrar datos provenientes de diversos sistemas o fuentes, aprovechando así la amplia gama de información disponible. Además de esto, cada fuente contiene detalles que complementan a las demás, permitiendo obtener un panorama más detallado de un cliente en particular Esta aproximación garantiza que la información sea exhaustiva y fácilmente accesible, agilizando el proceso de consulta. Todos los departamentos tendrán acceso a esta información para llevar a cabo estrategias de venta y generar informes de manera efectiva.

Arquitectura seleccionada

Microsoft Power BI es una herramienta poderosa que no solo se utiliza para la visualización de datos, sino también para procesos ETL (Extract, Transform, Load). Aquí hay una breve explicación del uso de Microsoft Power BI en el contexto de procesos ETL

Uso de Microsoft Power BI para procesos ETL.

Permite cargar los resultados transformados en un modelo de datos. Este modelo puede ser almacenado en el propio archivo de Power BI (Power BI Desktop), en el servicio Power BI en la nube, o en un servidor local utilizando Power BI Report Server

Power BI proporciona potentes capacidades de transformación. Puedes realizar una serie de transformaciones en los datos para limpiar, dar formato, filtrar, combinar tablas, agregar columnas calculadas y aplicar otras operaciones de manipulación de datos

Power BI permite extraer datos de una amplia variedad de fuentes. Puedes conectarte directamente a bases de datos, archivos locales, servicios en la nube como Azure SQL Database, servicios web, entre otros

Uso de Microsoft Power BI para procesos ETL.

Microsoft Power BI no solo es una herramienta de visualización de datos, sino que también sirve como una solución de extremo a extremo para procesos ETL. Desde la extracción de datos hasta la carga en modelos de datos, Power BI proporciona una plataforma integral para preparar y analizar datos de manera efectiva

Puedes programar actualizaciones automáticas de datos, lo que es esencial para mantener la frescura de los informes y dashboards. También puedes utilizar servicios adicionales de Microsoft, como Azure Data Factory, para orquestar y automatizar flujos de trabajo más complejos de ETL.

Uso de Microsoft Power BI para procesos ETL.

Hagamos que cada huésped se sienta parte de la mejor experiencia!

¡GRACIAS!

Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: tienen el poder de saber cómo gasta su dinero

Recolectan y analizan datos relacionados al comportamiento del usuario: los géneros que busca, el número de capítulos que ve seguidos, el tiempo que se demora escogiendo algo que ver, etc. capaz de predecir qué quiere ver una persona sino qué tipo de series o películas debe producir