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Cuando conviven dos herramientas de analítica web en una compañía, o se acomete un proyecto de migración de una herramienta a la otra, sucede que las visitas a la web no coinciden entre las dos herramientas.

Un cuadro de mandos, correctamente diseñado, es un excelente punto de partida para la toma de decisiones data driven. Herramientas avanzadas de visualización, como Tableau o Power BI, pueden ayudarnos a buscar esa agilidad en la toma de decisiones.

“¡Intelijencia, dame el nombre exacto de las cosas!” – Juan Ramón Jiménez, Eternidades

En otras entradas del blog, ya hablamos de las funcionalidades de Data Studio como las bases de los campos calculados y las novedades que nos va dando, además del concepto de data storytellingque tanto nos ha de ayudar a contar historias basadas en visualizaciones.

A menudo, uno de los problemas más comunes en el mundo de la analítica, es realizar etiquetados (mediciones) de activos en una web que no se integran directamente en el DOM, como puede ser contenidos de iframes cargados desde fuentes remotas, aplicaciones java o flash, vídeos en general (HTML5, Flash, YouTube

Seguramente todos los que trabajamos con bases de datos y datawarehouses nos hemos enfrentado a la problemática de la duplicidad en los datos.

En el mundo de la analítica web lidiamos con multitud de herramientas en nuestro día a día. Además, del uso de tag managers o la configuración de las distintas soluciones de analítica, existe una tarea más, igual de necesaria que las anteriores: la validación de que todo lo anterior funciona correctamente.

El objetivo de este post es ayudar a los usuarios de BigQuery a utilizar BigQuery Machine Learning (BigQuery ML) con el fin de realizar una segmentación en sus datos utilizando el algoritmo K-means.