- Quién. Con los datos de los proveedores, recolectores, representantes y medios de contacto.
- Qué. Describe los datos de la audiencia, el nombre comercial, nombre estándar, además de la descripción y la localización.
- Cómo. Explica cómo se recopilaron los datos, la forma de obtención (cookies, por ejemplo), si la audiencia puede expandirse o si se utilizaron diferentes dispositivos para lograrlo, además de a fecha de la última actualización, así como el rango en que podría seguir vigente.
- Dónde. Expone dónde se recopilaron los datos, ello implica contar con una identificación de la fuente, además de nivel de precisión (individuos u hogares, por ejemplo), además de las series de tiempo que describen (primer trimestre, p.e.).
Data Label, transparentar el mercado de datos
Uno de los temas en los que tienen que trabajar tanto la industria como la prensa, la academia y las autoridades es en la toma de conciencia del valor intrínseco que tienen los datos personales.
Prácticamente todas las personas que trabajan en la industria digital de la comunicación están conscientes del valor que tienen los datos recopilados a través de diferentes métodos; y si bien es cierto que tener datos puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso en una campaña, también lo es que no todos los datos reunidos son útiles o sirven para los mismos fines.
El creciente mercado de la recolección, compra y venta de datos de usuarios sigue creciendo de manera agigantada y las formas para su obtención puede ir desde la utilización de redes sociales y aplicaciones cuyas reglas de recolección y utilización son relativamente abiertas, hasta aplicaciones y sitios que se mueven al margen de la ética.
La demanda de datos en la industria de la comunicación digital crece tan rápido como la cantidad de empresas que ofrecen bases de datos supuestamente cualifcadas que podrían generar leads o prospectos. Sin embargo, no siempre la información contenida puede ser de utilidad, ya que las bases pueden caducar, tener perfiles que no corresponden con el objetivo; incluso pueden tener errores en los demográficos o contener información innecesaria.
Por ello, IAB ha lanzado un interesante proyecto llamado Data Label cuyo principal objetivo es transparentar los datos que pueden comercializarse para que los compradores puedan conocer mejor las bases que adquieren y puedan tomar más y mejores decisiones.
Emulando las etiquetas nutricionales que vienen en los empaques de comida, las etiquetas de datos concentran 4 campos: