Superar los 5 principales errores de infraestructura de datos

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A pesar de las mayores inversiones en plataformas y aplicaciones de infraestructura de datos, muchas organizaciones aún cometen errores importantes. Como resultado, están muy por debajo de los objetivos de mejora de la eficiencia, aumento de la productividad y mayor rentabilidad.

Hay algunas razones clave. Incluyen la falta de agilidad, la incapacidad de adaptarse al cambio y la incapacidad de escalar los resultados. En respuesta a estos problemas, Michael Katz, CEO de MPartículocompartió sus pensamientos sobre por qué las organizaciones son víctimas de estos desafíos y qué pueden hacer para superarlos.

Fundada en 2013, a MParticle se le atribuye en gran medida la creación del espacio de la plataforma de datos del cliente. La empresa proporciona una infraestructura de datos de clientes que ayuda a los equipos a unificar su pila de advertising y mejorar la participación del cliente. Katz cube que MParticle no entrega las campañas, «las mejoramos mejorando la calidad de los datos y enriqueciendo continuamente el contexto del cliente a través de múltiples canales y socios».

Los siguientes son cinco de los principales errores que Katz ve que cometen los clientes y lo que se requiere para una ejecución exitosa.

Paso en falso de la infraestructura de datos n.° 1: no comenzar con una estrategia clara de datos propios.

“La clave para evitarlo es mejorar la colaboración entre los creadores y consumidores de datos y alinear los objetivos del negocio y los flujos de trabajo establecidos con los requisitos de recopilación de datos”, dijo Katz.

Paso en falso de la infraestructura de datos n.º 2: asumir un estado estable en el negocio en lugar de resolver la entropía de los datos.

“La clave para evitarlo es primero definir sus riesgos e identificar sus vulnerabilidades a esos riesgos”, explicó Katz. “Lo siguiente es implementar una arquitectura de datos con un marco de observabilidad integrado que pueda ayudar a la empresa a ser más resistente. Por último, la organización necesita establecer flujos de trabajo para la escalada”.

Paso en falso de la infraestructura de datos n.º 3: crear una arquitectura ELT sin objetivos y requisitos comerciales claros por adelantado.

Katz enfatizó que «la clave para evitarlo es comprometerse con un proceso de diseño de datos colaborativo y establecer flujos de trabajo bien definidos en torno al gobierno y consumo de datos».

Paso en falso de la infraestructura de datos n.º 4: confiar en transformaciones de dbt excesivas como una solución rápida para la mala gobernanza y la deuda de datos.

“La clave para evitarlo es tratar sus datos como un producto”, dijo.

Paso en falso de la infraestructura de datos n.º 5: depender de canales de datos generalizados para resolver casos de uso complejos de interacción con el cliente.

“La clave para evitarlo es educarse sobre los requisitos de lanzamiento al mercado, los matices relacionados con el advertising y elegir una canalización más obstinada/construida con un propósito, como la infraestructura de datos del cliente”, dijo Katz.

Además, Katz enfatiza que ninguna plataforma de datos o tubería por sí sola resolverá los desafíos de nadie.

“El éxito requiere colaboración entre equipos, una disposición cultural para aceptar el cambio, incentivos adecuados y los flujos de trabajo correctos”, explicó. “Más específicamente, comienza con la creación de una estrategia de datos propia que alinee los requisitos de recopilación de datos con los objetivos y resultados comerciales. Requiere mejorar el compromiso de invertir activamente en la protección y la calidad de los datos y establecer un marco de gobernanza desde el principio”.

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