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“SMALL ARCHITECTURES FOR A BIG DATA”

¿Conoces a todos los miembros de Geenapp?

Hoy queremos presentar a Joakim Vivas, CTO (Chief Technology Officer) de Geenapp. Se define a sí mismo como especializado en Scale Up Tecnológico, utilizando para ello las mejoras tecnologías y creando, a la vez, equipos IT multidisciplinares para su consecución.

Gracias a su pasión por la tecnología, Joakim participó como ponente en el Big Data Week en Barcelona.

Ahora, quiere transmitirnos su entusiasmo y contarnos con detalles qué es el Big Data y cómo puede beneficiarnos.

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Casi siempre tenemos la costumbre de pensar que Tecnología es todo aquello que es grande, caro y complicado. Bueno, no es cierto! Básicamente la tecnología es el bolígrafo que nos permite dibujar aquello que nos imaginamos, ya sea mediante un lenguaje de programación, mediante un hardware que lo sustenta todo, etc… en este breve artículo veremos cómo afrontar la construcción de una pequeña infraestructura de Big Data basada en AWS 8Amazon Web Services). Veamos cómo:

 

Lo primero que tenemos que hacer es resolver tres simples preguntas:

1.- ¿Qué tenemos?

2.- ¿Qué necesitamos?

3.- ¿Dónde queremos ir?

Quizás, también, tendríamos que añadir: ¿Qué presupuesto tenemos?, pero parto con la idea que: muy poco. Esta arquitectura no será superior a 1000€ de coste anuales.

Muchas veces nos ponemos a construir cosas sin antes pensarlo bien, ya hemos visto anteriormente las preguntas que vienen a ser la base del todo. Pero, también, es muy importante conocer nuestros Flows de Datos. ¿Realmente los conocemos? O ¿simplemente hemos empezado a construir la arquitectura sin saber qué tipología de datos tenemos? Vayamos más allá, ¿para nosotros qué es un Dato?. No olvidemos que un Dato no es lo mismo para nosotros que para otras personas, puede ser algo muy grande o algo muy, muy, muy pequeño. Quizás, por ejemplo, para nosotros el número de ID que figura en la tarjeta de fidelización de la tienda de electrónica que frecuentamos, pues ya no es válido como dato, simplemente tenemos que guardarlo; pero, para ellos, ése simplemente es un dato que enlazará a muchos otro datos nuestros como por ejemplo: ficha de cliente, facturas, carritos perdidos de la compra, etc… no despreciemos nunca un dato pero tampoco nos estresemos con ello.

Por lo tanto, ¿Big Data qué es? ¿Es aquella típica situación de tenerlo todo guardado en una enorme base de datos? Miremos de diferenciar el Tipo de entrada. Sólo con ello ya tendremos muchas mejoras y, también, enfocada cómo podría ser nuestra infraestructura más inicial. Por ejemplo, supongamos que tenemos estos tres tipos de datos o, mejor dicho, de Tipología de Datos:

  1. a) Datos Transaccionales
  2. b) Datos Realtime
  3. c) Datos Analíticos

Pensad que un dato, por ejemplo, de facturación no es un dato en Realtime. ¿Qué lo podría ser? Pues por ejemplo los datos de Google Analytics, que están dándonos información al minuto de lo que está pasando en nuestra web. En realidad si nuestra ficha de cliente no está actualizada al minuto, tampoco pasa nada (depende del tipo de negocio que tengamos, claro…).

Al final, un proceso de Big Data se puede descomponer en tres grandes bloques:

1.- Ingesta de datos (entrada y primer filtro)

2.- Almacenamiento de datos (Según tipología de los datos)

3.- Proceso y explotación de los datos (con aquello datos, ya limpios, podemos lanzar procesos de cálculo posteriores)

Para cada uno de los pasos, tenemos soluciones simples que nos pueden ayudar. Mi recomendación para el primer punto es “Fluentd” que nos permitirá, a partir de un proceso BPM, ir cargando datos a  la base de datos que le indiquemos, aplicarle unos mínimos filtros y, luego, mediante los procesos que podemos desarrollar ya sea en “R” o “Python”, por ejemplo, pues acabar de optimizarlos y sacarle el máximo jugo posible.

También, no olvidemos que tenemos posibilidades como “Elasticsearch”, fusionado con “Kibana” (ELK), que nos pueden sacar de más de un apuro si los tenemos correctamente configurados. Aunque Elasticsearch no es propiamente una base de datos, sí nos puede ayudar en la indexación de éstos y, luego, mediante Kibana, permitirnos extraer datos analíticos. Aunque, se requerirá de una cocina de los mismos para no pincharlo directamente a los datos en sucio (raw).

Por supuesto que tenemos muchas posibilidades que no hemos contemplado pero, la gracia era poder construir una Arquitectura simple, sin complicaciones y relativamente económica. Aunque, estaré encantado de tener vuestro feedback para mejorar el artículo.

 

 

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Performance marketing main problem is fraud

People/Machines imitating real users behaviour (clicking, installing or even registering into apps) to earn money from the advertiser’s budget. Those users are not real and are draining everybody’s patience in this industry.

Fraud has evolved for quite those 3 years that we have been in the industry.

Mainly, fraud is linked to robot leads generator. The most efficient method of producing low-quality leads or even fraudulent conversions with state-of-the-art or clumpsy tecnology. This is pretty easy to detect with Geenapp, but advertisers can fall into those tricks if they do not have the experience or work with serious partners.

Other problems about fraud are affiliates, networks or other players not following the rules set by advertisers. Big companies promoting on soft incent traffic when advertiser has asked no incent at all, or when advertiser has only asked for only direct sources and this campaign is being promoted by everyone.

But, even though is not that huge, advertisers can be fraudulent too.

– The “Pixel Shaving”: When an advertiser only fires your pixel part of the time. Monitoring the rise and fall of your conversion rates and EPC, while conducting random checks for pixel placement, is your best bet to keep pixel shaving at bay.

– The “It’s All Fraud”: Even conversions from high-quality, transparent traffic will be deemed as “all fraud” at times, usually at the hands of jaded marketers. To deal with this, both advertisers and publishers must be very clear on what is allowed as a return, what consequently defines a conversion, and also what constitutes “fraud.” It helps if your tracking platform can enter with its data and work both sides toward resolving these definitions.

Is as our parents use to tell us: keep good company. Though there’s no bulletproof solution to mobile fraud, you can better protect yourself by working with serious people and stay alert of those signs that trigger your app-owner nose.

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Do you want to be a publisher?

Growth statistics of WhatsApp, incorporate it into the club of 1 billion of active users. Who, today, has no WhatsApp?

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In these past months, WhatsApp has updated its privacy policy making, those that accept changes, will be allowing access of Facebook to phones on their contacts.

How can we use this opportunity?

In Geenapp, if you have an app, a blog, a website, Twitter or Whatsapp, you can become a publisher and recommend apps that your friends, family and generate traffic and thus make money.

You only have to register on the platform of Geenapp, in the “Get Money” tab. From that moment you become a publisher, congratulations! Now you can share apps that you like with your friends on your social networks!

Succeed as a publisher

Succeed as a publisher

 

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Biggest mistakes in mobile app marketing

How to provide the best user experience and develop a successful mobile app marketing strategy? First of all, try to avoid these common mistakes while promoting your app.

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7 Steps to Improve Mobile User Experience

To improve the user experience you need to put yourself in the heads and shoes of your customers and provide an experience which is compelling enough so the users will be willing to come back.

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Guide to Mobile App Monetization

 

We can find several models of app monetization out there, since most of the apps in Google Play and App Store are free they need to be more creative when it comes to monetization strategy and get the best offer from the point of user experience.
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