En MIND estamos muy felices de anunciar que hemos ampliado nuestro portafolio de soluciones al incorporar Mail & Deploy, una herramienta diseñada para optimizar y automatizar la generación y distribución de reporting en entornos Qlik. 

Con esta integración, desde MIND damos un paso adelante en nuestra misión de ofrecer soluciones innovadoras que maximizan el valor de los datos y mejoren la toma de decisiones de nuestros clientes.

El mercado…

El actual mercado exige la necesidad de disponer herramientas robustas que permitan convertir datos en información accionable de manera rápida y precisa. Mail & Deploy se integra de forma nativa con las soluciones Qlik, como QlikView y Qlik Sense, para proporcionar a las empresas una forma eficaz de automatizar sus informes, personalizar información y distribuir insights clave. Y todo ello de manera eficiente.

¿Qué ventajas ofrece Mail & Deploy?

1. Automatización: Mail & Deploy permite eliminar los procesos repetitivos asociados a la creación de informes. Con solo unos clics, esta solución permite configurar, automatizar y distribuir informes personalizados, ahorrando tiempo y reduciendo costes.
   
2. Integración con Qlik: gracias a su estrecha integración con el ecosistema Qlik, Mail & Deploy permite que las empresas aprovechen al máximo su potencial analítico. Los datos se transforman en conocimiento valioso que fluye sin fricciones hacia los usuarios correctos, cuando y donde se necesita.
   
3. Decisiones basadas en datos: al integrar la analítica de Qlik con la automatización de informes de Mail & Deploy, las empresas pueden tomar decisiones en tiempo real, mejorando así la capacidad de respuesta y la eficiencia general.

Y, ¿qué ventajas tendrán nuestros clientes?

Con la incorporación de Mail & Deploy, en MIND continuamos apostando por la innovación y por ofrecer a nuestros clientes la posibilidad de explotar la inteligencia de su negocio. Así, nuestros clientes podrán contar ahora con una solución completa que no solo centraliza el análisis de datos, sino que también simplifica la manera en cómo se comparte la información. 

En otras palabras, este partnership se traduce en mayores oportunidades. Descubre cómo MIND y Mail & Deploy podemos transformar tu forma de trabajar con datos, automatizando informes y generando valor. 

El sector turístico debe estar a la vanguardia de las nuevas tecnologías. Como todos los sectores, es importante que se adapte a ellas con el objetivo de optimizar la experiencia del cliente y mejorar la competitividad de las empresas. 

En este contexto, desde MIND hemos dado un paso adelante y nos hemos integrado al Tech Tourism Cluster de Cataluña, un consorcio que agrupa a empresas y entidades del ámbito tecnológico y turístico con el objetivo de promover la innovación, la digitalización y el uso de tecnologías avanzadas para mejorar la competitividad de la industria turística en esta comunidad autónoma.

En otras palabras, las empresas que integran el clúster tienen la oportunidad de colaborar en proyectos conjuntos, compartir conocimientos y experiencias, así como acceder a herramientas y recursos que faciliten su transformación digital. Por ello, la integración de MIND a esta entidad fortalece la relación entre la tecnología y el turismo, ayudando a las empresas del sector a avanzar en su digitalización y en la optimización de sus procesos mediante el uso de datos.

“Esta integración en el clúster representa una oportunidad única para acelerar la transformación data-driven del turismo en territorios como Catalunya, aprovechando el enorme potencial de los datos para mejorar la personalización de la experiencia del cliente y la sostenibilidad en la gestión de destinos turísticos”; asegura Joaquín Oroño, CEO y Fundador de MIND.

Impulsando la transformación Data-Driven en el turismo

Gracias a nuestra trayectoria y experiencia en la analítica de datos, sobre todo, con compañías del área del turismo, desde Mind podemos ayudar a los actores del sector a: 

• Mejorar la toma de decisiones: analizando los datos del comportamiento de los turistas, las preferencias y las tendencias del mercado, en Mind podemos ofrecer insights que permitan a las empresas tomar decisiones basadas en datos y, por lo tanto, más estratégicas.
• Personalizar la experiencia del cliente: con el uso de herramientas avanzadas de análisis de datos, en Mind facilitamos la creación de experiencias turísticas personalizadas, basadas en las preferencias y  los comportamientos de cada usuario, lo que permite incrementar la satisfacción e, incluso, la fidelidad del cliente.
• Optimizar la gestión de recursos: disponemos de productos y servicios que permiten anticipar la demanda de servicios turísticos, optimizando la asignación de recursos y mejorando la eficiencia operativa de las empresas.

En conclusión, la integración de Mind  en este clúster permitirá que las empresas turísticas catalanas puedan acceder a tecnologías avanzadas que transformen su modelo de negocio y mejoren la experiencia de los turistas.

En nuestra continua apuesta por liderar la industria de la analítica de datos, MIND ha presentado su nueva identidad corporativa. Con una imágen completamente renovada, nuevo branding, ahora somos Mind (a secas) y una oferta ampliada de productos y soluciones adaptadas a las necesidades del mercado actual, queremos adaptarnos a las tendencias del mercado y necesidades reales de las empresas, con el objetivo de proporcionar a nuestros clientes herramientas modernas, flexibles y que aprovechen sus datos para que impulsen sus negocios en la era de la inteligencia artifical.

La nueva identidad visual evoca tecnología, innovación y progreso, dada la capacidad de Mind de adaptarse constantemente al entorno digital. Por su parte, la nueva web, www.wearemind.io, rediseñada ofrece una experiencia de usuario intuitiva, con un diseño atractivo y una estructura que aprovecha las últimas tendencias digitales. La plataforma no sólo ofrece contenidos sobre la compañía, servicios y artículos sobre las últimas tendencias, también permite a los usuarios solicitar demos gratuitas para experimentar de primera mano el valor de las nuevas soluciones de analítica de datos de MIND.

Junto con esta renovación de identidad, Mind ha lanzado una gama de soluciones actualizadas que abarcan desde productos pensados solo para el sector turístico, hasta herramientas de análisis de datos para la demanda de las empresas data driven. El principal objetivo es diseñar soluciones ágiles que permitan extraer el valor del dato y que se adapten a empresas de cualquier tamaño y sector, acompañándolas en su transformación digital.

Mind Ocean permite conectar y unificar los datos de las diferentes aplicaciones que utiliza cada cliente, como el PMS, ERP, CRM y todos los tipos de fuentes de datos, en una única plataforma centralizada basada en Google Cloud y BigQuery.

Olvídate de la fragmentación y de los silos de información. Nuestra solución se encarga de limpiar, transformar y normalizar tus datos para que hablen un mismo idioma, ofreciéndote una visión completa y unificada de tu negocio.

Construida sobre la solidez de Google Cloud: nuestro aliado en el éxito

Mind Ocean es una plataforma de datos que aprovecha todo el potencial de Google Cloud Platform (GCP) para ofrecer soluciones de análisis de datos escalables, seguras y personalizables. Al construir nuestra plataforma sobre la robusta infraestructura de Google, aprovechando las capacidades de BigQuery y un data lake optimizado, garantizamos que nuestros clientes disfruten de los beneficios de una tecnología de vanguardia y de un rendimiento excepcional.

¿Por qué Google Cloud?

La elección de Google Cloud como base de nuestra plataforma es totalmente estratégica. Google Cloud Platform nos proporciona una serie de ventajas clave como:

• Potencia tu análisis de datos: Con BigQuery, nuestro motor de análisis de datos, podrás ejecutar consultas SQL complejas sobre conjuntos de datos masivos en cuestión de segundos. Además, nuestro data lake te permite almacenar cualquier tipo de dato para análisis más profundos.
• Seguridad de nivel empresarial: Con cifrado de datos, controles de acceso granulares y cumplimiento de las normas más exigentes, aseguramos la protección de tu información más valiosa con las mismas medidas de seguridad que utiliza Google.
• Escalabilidad sin límites: gracias a la arquitectura elástica de GCP, podemos adaptarnos automáticamente a las necesidades cambiantes de nuestros clientes, desde startups hasta grandes empresas, sin importar el volumen de datos o la complejidad de los análisis.
• Inteligencia Artificial al alcance: Aprovechar las herramientas de IA y Machine Learning de Google para crear modelos predictivos personalizados y extraer insights valiosos de tus datos.
• Innovación constante: estar respaldados por Google nos permite estar siempre a la vanguardia de las últimas tecnologías, tanto en procesamiento de datos,  inteligencia artificial como en machine learning

Conecta tu mundo on-premise con Google Cloud

Tus datos son el activo más valioso de tu empresa. MIND OCEAN te permite aprovechar al máximo todo el potencial de tus datos, independientemente de donde se encuentren. Gracias a nuestra conectividad híbrida, puedes unificar tus fuentes de datos on-premise con la potencia de la nube de Google, obteniendo una visión completa y actualizada de tu negocio.

Mind Ocean simplifica el proceso de integración de empresas que aún tienen infraestructuras locales, como bases de datos tradicionales (como SQL Server, Oracle, MySQL), sistemas ERP (como SAP, Navision, Oracle ERP), y aplicaciones empresariales personalizadas entre otras, con la nube de Google, creando un entorno híbrido, sin comprometer la seguridad. 

Otros beneficios que nos aporta Google Cloud:

• Alta disponibilidad: Puedes confiar en que tus datos y servicios estarán un 99.9999% siempre accesibles, sin importar las circunstancias
• Cumplimiento normativo: Además de proteger tus datos, nos aseguramos de cumplir con las regulaciones más exigentes a nivel mundial. Esto te permite operar con tranquilidad, sin importar dónde se encuentre tu negocio.
• Rendimiento superior: Optimizaciones continuas para un rendimiento máximo.
• Cifrado de datos: Cifrado de datos en tránsito y en reposo para garantizar la confidencialidad.
• Autenticación y autorización: Métodos de autenticación multifactor y autorizaciones basadas en roles para un acceso controlado.
• Seguridad Zero Trust: Un modelo de seguridad que verifica continuamente la identidad y los permisos.
• Prevención de ataques: Tecnologías avanzadas de prevención de ataques para proteger contra amenazas cibernéticas.

Con nuestra solución, tus datos siempre estarán a tu alcance. Lo que significa que podrás encontrar y procesar la información que necesitas de forma rápida y sencilla, como quieras, cuando quieras y donde quieras.

Desde siempre, la industria turística se ha enfocado en dos aspectos en concreto: tener cubiertos los canales de venta y disponer de gran cantidad de producto que poder ofrecer. Para cumplir estos dos objetivos se ha tenido que invertir mucho dinero en infraestructura y también, en integraciones con nuevos proveedores. Aunque estos enfoques son correctos, siempre se ha dejado de lado algo muy importante:  las preferencias que tienen los usuarios finales.  

Se conoce muy bien lo que compra cada uno de los clientes (no finales), pero se desconocen las preferencias, sus cambios, las peticiones que no devuelven producto y nunca tienen conversión. Esta información es muy valiosa para mejorar el negocio, optimizar el producto y actuar a tiempo para maximizar los beneficios.

Para poder resolver la nueva situación que se presenta en el mundo turístico, la industria tiene que añadir este nuevo enfoque. El objetivo de toda esta industria es que el cliente final tenga una buena experiencia durante todo el proceso.  Este comienza cuando se busca una habitación de hotel y se hace la reserva, y acaba cuando el cliente llega a su casa.

La industria turística debe conocer datos

El precio es una de las características a las que un usuario final le da mayor importancia, pero no la única. Muchos usuarios se fijan en otros aspectos, tales como las características que tiene la habitación, los servicios que se ofrecen o la experiencia de otros usuarios en redes o en páginas de opinión. Los hoteles necesitan una buena reputación digital para que sean reservados, un buen precio y una buena calidad de servicio.

Para un distribuidor turístico, conocer al cliente final es muy complicado, pero lo que sí se puede conocer es la información que le aportan los clientes mediante el análisis de datos. Estos les da información muy relevante sobre: los destinos preferidos, las fechas, los tipos de alojamiento, lo que compran y lo que no. De esta forma, y gracias a la analítica aplicada, los bedbanks se pueden ir adaptando y creando diferentes segmentos de clientes y ofrecer a los diferentes grupos, productos focalizados e interesantes para esos segmentos.  Consiguiendo de esta manera, una mayor posibilidad de venta, aumentando el ratio de conversión y minimizando la infraestructura.

Te contamos este y otros cambios que se esperan en el futuro de los distribuidores turísticos en nuestro ebook: «How to become a smart travel distributor. The future of business travel». Puedes descárgartelo aquí.

La reciente implementación del nuevo registro de viajeros en nuestro país ha generado un revuelo en el sector turístico. Si bien es cierto que este cambio normativo ha supuesto un desafío inicial para muchas empresas, especialmente en términos de adaptación y carga administrativa, personalmente considero que, a largo plazo, se trata de una oportunidad única para transformar digitalmente el sector y mejorar significativamente la experiencia del cliente.

Durante años, el dataset de los huéspedes han sido un auténtico caos. Los hoteles lidian con múltiples registros para un mismo cliente, datos incompletos como correos electrónicos inválidos o números de teléfono incorrectos. A ello, cabe sumar la falta de estandarización, la duplicidad de información y la baja calidad de los datos que han limitado enormemente las posibilidades de análisis y segmentación de los clientes. Sin embargo, el nuevo registro, al exigir una recopilación exhaustiva y sistemática de datos personales, ofrece una oportunidad sin precedentes para construir bases de datos de alta calidad y gran valor.

Con un identificador único como el DNI o el correo electrónico verificado, podremos identificar de manera precisa a cada viajero y construir perfiles detallados que incluyan información demográfica, de contacto y de comportamiento.

Al conocer la nacionalidad, la ciudad de origen y otros datos geográficos, podremos diseñar campañas de marketing altamente personalizadas y relevantes para cada segmento de clientes. Tendremos a nuestra disposición canales de comunicación directos y efectivos, como el correo electrónico y el teléfono, para mantenernos en contacto con nuestros clientes y ofrecerles un servicio más personalizado. Y, al mismo tiempo, al conocer las preferencias y los hábitos de consumo de nuestros huéspedes, podremos adaptar nuestros productos y servicios a sus necesidades específicas, aumentando así su satisfacción y fidelidad.

Eso sí. Para aprovechar al máximo el potencial del nuevo registro, es fundamental que las empresas del sector turístico inviertan en soluciones tecnológicas que permitan automatizar la recopilación, el almacenamiento y el análisis de los datos. El desarrollo de software especializado será clave para integrar los datos del registro, validar y limpiar los datos para obtener datos de calidad y resultados fiables, y realizar una analítica que nos permita identificar patrones de comportamiento, tendencias y oportunidades de negocio que de otra manera pasarían desapercibidas.

El nuevo registro de viajeros más que un obstáculo es un catalizador de la transformación digital del sector turístico. Nos obliga a innovar, a adoptar prácticas que hasta ahora eran opcionales y, lo más importante, a pensar en los datos como un activo estratégico. Si bien es cierto que este proceso requiere un esfuerzo inicial, los beneficios a largo plazo son indiscutibles para el sector.

En definitiva, el nuevo registro de viajeros representa una oportunidad única para mejorar la competitividad del sector turístico español. Al aprovechar el potencial de los datos, podremos ofrecer a nuestros clientes una experiencia más personalizada y satisfactoria, al tiempo que optimizamos nuestras operaciones y aumentamos nuestra rentabilidad. Y no lo olvidemos: un cliente satisfecho, es un cliente que repite.

Joaquin Oroño, CEO y Fundador de MIND

Quien más quien menos es usuario de Netflix. Sin duda, el gigante del streaming es un claro ejemplo de cómo la calidad de los datos puede transformar un negocio. En sus inicios, la plataforma se enfrentó a problemas como recomendaciones poco relevantes debido a datos erróneos o inconsistentes. Sin embargo, al invertir en mejorar la calidad de la información que recopila, los datos, ha logrado ofrecer una experiencia de usuario personalizada, lo que ha provocado un gran crecimiento en los usuarios y un mayor engagement. 

Pero, ¿qué es exactamente la calidad de datos?

Cuando nos referimos a la calidad de los datos hablamos sobre cómo los datos deben cumplir determinados criterios que garanticen su utilidad y confiabilidad para un posterior análisis y toma de decisiones. Entre estos criterios encontramos:

• Completitud: es decir, ¿disponemos de todos los datos necesarios? ¿faltan datos? ¿están todos los campos solicitados rellenos?  La completitud se centra en asegurar que todos los datos requeridos estén presentes y sean accesibles. La medición de esta dimensión puede involucrar el cálculo del porcentaje de campos de datos llenos en comparación con el total de campos.
• Confiabilidad: los datos cumplen con los estándares establecidos. ¿Se guardan los datos en un formato estándar? La confiabilidad evalúa el grado en que los datos pueden ser considerados como verídicos y fiables. Ello implica verificar la credibilidad de las fuentes de datos y la integridad de los procesos de recopilación de datos.
• Consistencia: los datos son coherentes entre sí. ¿Hay valores que generan conflictos en la información? La consistencia hace referencia a la coherencia de los datos a través de diferentes fuentes y sistemas. Es necesario identificar y resolver las discrepancias para asegurar que los datos son uniformes en todo el ecosistema de datos.
• Exactitud: los datos son correctos y válidos. ¿Hay datos incorrectos o fuera de rango? Para medir la exactitud, es vital comparar los datos con una fuente de referencia fidedigna y calcular el porcentaje de datos correctos.
• Unicidad: ¿existen datos o atributos duplicados? La unicidad está relacionada con la eliminación de duplicados en el conjunto de datos. Es crucial identificar y gestionar los registros duplicados para evitar redundancias e inconsistencias.
• Actualidad: La actualidad implica que los datos deben ser recientes y relevantes. Es fundamental monitorizar la antigüedad de los datos para asegurar que reflejen la situación actual y sean pertinentes para las decisiones del momento.
• Integridad: Los datos están completos y referenciados. ¿Hay datos que no están referenciados? La integridad referencial se asegura de que las relaciones entre diferentes conjuntos de datos sean mantenidas correctamente. Debe haber coherencia en los vínculos entre diferentes bases de datos para asegurar la lógica relacional.

Una vez definida la calidad del dato, es importante saber cómo podemos mejorar la calidad de un dato, con el fin de poder usarlos para la toma de decisiones.

Aun así, es importante ser conscientes de que la mejora de la calidad de los datos no es inmediata. Esta requiere una estrategia bien definida, así como herramientas apropiadas y un cambio cultural dentro de la compañía. Existen siete pasos clave que pueden ayudarte a mejorar la calidad de los datos de tu organización:

1. Define una estrategia de calidad de datos: crea un plan que abarque desde la recopilación hasta el uso de los datos, con políticas claras y metas medibles.
2. Identifica datos críticos: enfoca tus esfuerzos en los datos que son más relevantes para tu negocio o tu departamento. Los datos maestros siempre son una buena medida para empezar (Clientes, Productos, Proveedores, Categorías, Segmentos, etc)
3. Establece reglas de negocio: define estándares y criterios que los datos deben cumplir, como formatos específicos o valores obligatorios.
4. Evalúa la calidad: realiza de forma regular auditorías para detectar y corregir errores, inconsistencias o datos obsoletos.
5. Prioriza mejoras: focaliza en primer lugar aquellas áreas con mayor impacto 
6. Define objetivos claros: fija metas específicas, como mejorar la precisión de los datos o reducir duplicados.
7. Aplica operaciones de calidad: Limpia, valida y actualiza tus datos usando herramientas automáticas o procesos manuales.

Métricas de calidad de datos

Una vez que haya identificado las dimensiones con las que desea medir la calidad de sus datos, es hora de traducirlas en métricas específicas y mensurables. Visualizar estas métricas en paneles le permite realizar un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo y priorizar áreas de mejora.

Algunas métricas para diferentes dimensiones de calidad de datos:

Métricas de precisión: Medir qué tan precisos son los conjuntos de datos. Los ejemplos pueden incluir:

• Tasa de error: porcentaje de puntos de datos que son incorrectos.
• Tasa de coincidencia: porcentaje de puntos de datos que coinciden con una fuente de verdad conocida.
• Error absoluto medio: diferencia promedio entre los puntos de datos y sus valores verdaderos.

Métricas de integridad: Medir la proporción de datos faltantes dentro de un conjunto de datos. Los ejemplos generalmente incluyen:

• Porcentaje de valores faltantes: Porcentaje de campos con valores faltantes.
• Tasa de finalización: porcentaje de registros con todos los campos obligatorios completados.
• Proporción de recuento de registros: Relación entre registros completos y registros totales.

Métricas de coherencia: Medir si los datos se adhieren a reglas y formatos predefinidos. Algunos ejemplos incluyen:

• Tasa de estandarización: porcentaje de puntos de datos que se ajustan a un formato específico.
• Tasa de valores atípicos: porcentaje de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma.
• Tasa de registros duplicados: Porcentaje de registros que son copias idénticas de otros.

Métricas de puntualidad: Para medir la frescura y relevancia de sus datos. Ejemplos incluyen:

• Antigüedad de los datos: tiempo promedio transcurrido desde que se capturaron o actualizaron los datos.
• Latencia: Tiempo que tardan los datos en estar disponibles después de su generación.
• Tasa de moneda: Porcentaje de puntos de datos que reflejan la información más reciente.

Métricas de unicidad: Garantizar que todos los registros sean distintos y evitar duplicados. Ejemplos incluyen:

• Tasa de registros únicos: Porcentaje de registros con identificadores únicos.
• Tasa de deduplicación: Porcentaje de registros duplicados identificados y eliminados.

En resumen, para cualquier empresa, la calidad de los datos es una inversión a largo plazo que permite tomar decisiones más acertadas. Al garantizar la precisión, integridad y consistencia de tus datos, estarás construyendo una base sólida para el crecimiento futuro de tu empresa. Al igual que Netflix, contar con datos de calidad puede ser la clave para transformar información en resultados tangibles y  alcanzar los objetivos de tu negocio.

Cada vez más, observamos cómo las empresas invierten en analytics, convencidas de que este es el camino hacia el crecimiento y la competitividad. 

Sin embargo, ¿sabías que solo un 4% de las compañías logran aprovechar realmente el valor de sus inversiones en analítica? El resto, a pesar de sus grandes inversiones, obtiene resultados mínimos o nulos.

Entonces, ¿por qué unos triunfan y otros fracasan? La respuesta se encuentra en los errores comunes que muchas empresas cometen al abordar estos proyectos. De ahí, la importancia de conocerlos bien para que tu inversión en analytics no corra peligro. 

En este artículo te contamos los cuatro factores clave que hacen que muchas inversiones en analítica terminen siendo un fracaso, y cómo evitarlos para que tu empresa realmente obtenga el retorno de valor que espera. 

• Estrategia de analytics sin rumbo: las empresas que no alinean sus inversiones en analytics con sus objetivos estratégicos corporativos están construyendo castillos de arena. Tener datos no es suficiente, es importante saber cómo usarlos. Es decir, es importante detectar qué problemas queremos resolver y cómo vamos a medir para obtener resultados de éxito. La pregunta clave es “Dónde está el retorno”. Evaluar las oportunidades y el ROI potencial antes de tomar decisiones es lo que marca la diferencia. 
• Evaluar la viabilidad: sin un análisis previo de viabilidad, las inversiones en analytics pueden convertirse en un agujero sin fondo. Identificar las áreas con mayor potencial permite optimizar recursos y obtener resultados más rápido.
• Minimizar gastos iniciales: las grandes inversiones iniciales en tecnología, herramientas y talento no garantizan el éxito de un proyecto de analytics. Un enfoque incremental permite probar y ajustar sobre la marcha, reduciendo el riesgo de inversión.
• Talento especializado: construir un equipo multidisciplinario con las habilidades necesarias para llevar a cabo proyectos de analytics es un gran reto. La escasez de profesionales especializados en datos y otras áreas relacionadas dificulta aún más este proceso.

Aunque muchas empresas se quedan a mitad de camino, el éxito en analytics es posible. Con una estrategia clara, una evaluación previa, una inversión estudiada y el talento adecuado, es posible aprovechar al máximo los datos. 

¡Deja de desperdiciar dinero y empieza a obtener resultados concretos!  Cuéntanos tu proyecto