flujo de datos

En la comunicación orientada a la 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. La mayoría de los datos transmitidos por Internet se transmiten como un flujo de datos. Usar un teléfono móvil para conversar transmite el sonido como un flujo de datos.

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

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

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 tipo determinado 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 identificador codificado por un algoritmo, que se ha extraído de una cookie .
• Los datos brutos incluyen información directamente del proveedor de datos, sin ser procesados ​​por un algoritmo ni por un ser humano.
• Los datos procesados ​​son datos que han sido preparados ^{[ 4 ]} (modificados, validados o limpiados de alguna manera) para ser utilizados en acciones futuras.

Existen diversas áreas donde se utilizan flujos de datos:

• Detección y puntuación de fraude : los datos sin procesar se utilizan como datos de origen para un algoritmo antifraude ( técnicas de análisis de datos para la detección de fraude ). Por ejemplo, las marcas de tiempo, las ocurrencias de cookies o el análisis de puntos de datos se utilizan dentro del sistema de puntuación para detectar fraude o para asegurarse de que un receptor de mensajes no sea un bot (el llamado tráfico no humano ^{[ 5 ]} ).
• En la inteligencia artificial , los datos brutos se tratan como un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba durante la creación 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 (en función del punto de datos ).
• La inteligencia empresarial (BI) se basa en datos brutos, una fuente de información para los sistemas de BI que se utiliza para enriquecer los perfiles de usuario con información detallada, como el recorrido de compra o datos geográficos. Esta información se emplea para el análisis empresarial y la investigación predictiva.
• Segmentación : los datos procesados ​​por científicos de datos mejoran las campañas en línea y se utilizan para llegar al público objetivo. ^{[ 7 ]}
• Enriquecimiento del CRM : los datos brutos se integran con el sistema de gestión de relaciones con el cliente . La integración del CRM permite completar los perfiles de los usuarios con datos demográficos, intereses o intenciones de compra.

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 el cliente (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 mediante el uso de fuentes externas. ^{[ 8 ]}
• Los flujos de datos se utilizan para enriquecer los sistemas de inteligencia empresarial y lograr análisis más precisos y conclusiones más exactas.
• En el caso de la integración con un sistema de gestión de contenidos (CMS), Data Stream se utiliza para identificar a los usuarios y personalizar su visita, incluso si es la primera. Mediante el análisis de datos, el contenido del sitio web se adapta al usuario.
• Los flujos de datos se integran con la plataforma de demanda (DSP) dentro del ecosistema de publicidad programática. Las partes (por ejemplo, los anunciantes) pueden intercambiar los identificadores de los usuarios y concatenarlos con los perfiles existentes.
• Los flujos de datos se utilizan para seleccionar los segmentos de usuarios correspondientes (por ejemplo, personas interesadas en la industria automotriz) y emplearlos en una campaña en línea. Los segmentos se enriquecen con más características de usuario extraídas del flujo de datos y luego se envían a la plataforma de gestión de la demanda (DSP).

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

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

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)

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

• 'evento' con información sobre las 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 usando 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.

La información recopilada en los sitios web se basa en el comportamiento del usuario. Los proveedores de datos ofrecen información tanto personal como no personal. Existen dos tipos de datos de usuario disponibles en el flujo de datos:

• Información de identificación personal (IIP): información que permite identificar a una persona de forma clara o combinada con otros métodos de identificación de datos. Ejemplos de IIP son: identificación de seguro, dirección de correo electrónico, número de teléfono, dirección IP , geolocalización, datos biométricos . ^{[ 11 ]}
• La información no personal (información no identificable personalmente, por sus siglas en inglés) es aquella que no puede utilizarse para identificar a una persona ni para rastrear su ubicación. Un ejemplo de información no personal es una cookie o un identificador de dispositivo.

• Algoritmo de transmisión