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Soluciones

Análisis de datos de AdTech

Los datos son tu ventaja competitiva

Una persona trabajando en una tableta

Generar informes perspicaces utilizando todos los datos disponibles

Una persona mirando una tableta

Las empresas de AdTech en el lado de la demanda y la oferta deben ofrecer un mayor retorno de inversión a los anunciantes y editores, y proporcionar las capacidades de generación de informes necesarias para demostrar su valor y apoyar la toma de decisiones. Para las empresas de AdTech, los datos son una ventaja competitiva.

OpenText™ Analytics Database es la plataforma de análisis unificada en la que confían las principales plataformas de AdTech para ofrecer análisis casi en tiempo real de grandes volúmenes de fuentes de datos dispares, proporcionar informes detallados y granulares a gran escala, y construir modelos de clientes precisos basados en todos los datos disponibles.

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OpenText Analytics Database impulsa el ecosistema de AdTech con análisis de datos

OpenText Analytics Database es la base de datos analítica con la mejor relación calidad-precio para el máximo rendimiento en cualquier análisis de datos, a cualquier escala y en cualquier lugar.

  • Icono de ampliar escala

    Escala y rendimiento extremos

    Ingesta y analice rápidamente volúmenes crecientes de datos de clientes, incluyendo una variedad de datos semiestructurados que representan la mayor fuente de crecimiento de datos.

  • Icono de aceleración del rendimiento

    Análisis unificado

    Proporcionar informes rápidos y detallados basados en todos los datos disponibles—dondequiera que se encuentren—para demostrar el valor y la transparencia al cliente, y para apoyar la toma de decisiones empresariales.

  • icono ai-tecnología-máquina-aprendizaje

    Aprendizaje automático en la base de datos

    El modelado de clientes será crucial para la segmentación, la atribución, el ritmo y más. El aprendizaje automático en base de datos genera modelos precisos basados en datos frescos y reduce el tiempo de salida al mercado.

  • Icono de opciones de implementación en la nube

    Nube multicloud y nube híbrida

    Con la capacidad de ejecutarse en las instalaciones, de forma nativa en la nube con Kubernetes o como SaaS de un solo inquilino, OpenText Analytics Database facilita una estrategia verdaderamente híbrida y multinube con una interfaz común para el análisis.

Impactos empresariales

  • La explosión de datos

    Los anunciantes y editores, junto con el ecosistema de AdTech que los respalda, poseen una gran cantidad de datos sobre sus clientes. Esos datos crecerán exponencialmente en volumen y variedad, y el desafío para las empresas de tecnología publicitaria será utilizar esos datos para obtener información que ayude a los anunciantes a entregar el mensaje correcto al consumidor adecuado en el momento oportuno para aumentar las conversiones.

  • Publicidad direccionable

    El crecimiento de la publicidad digital como medio para dirigirse a los consumidores y la dependencia de la publicidad como fuente de ingresos para los editores significa que las plataformas de tecnología publicitaria deben automatizar el proceso de compra y venta de anuncios para satisfacer la demanda. La segmentación, el modelado de atribución y la elaboración de informes sobre transacciones que se cuentan por millones por segundo son cruciales para maximizar el retorno de la inversión para editores y anunciantes.

  • Privacidad de datos

    Una mayor conciencia sobre los datos personales ha llevado a una reacción pública negativa. Las medidas regulatorias como el RGPD, la CCPA y la CDPA están cambiando la manera en que las empresas pueden almacenar y utilizar los datos de los consumidores. Además, las plataformas tecnológicas ahora entienden el valor de controlar el acceso a sus clientes, lo que lleva a cambios como la desaparición de las cookies de terceros y la eliminación del seguimiento de anuncios en todas las plataformas. Las empresas de AdTech deben entregar resultados incluso cuando se eliminan los métodos más confiables de seguimiento, ritmo, personalización y atribución.

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