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Adrià García

Autodiagnóstico privado

Revisión de arquitectura CDP

Seis decisiones para localizar fricción entre el modelo de datos, la identidad, el perfil de cliente, el consentimiento y la activación.

Elige la descripción que más se parezca al estado actual. No hay una nota final: recibirás una lista de prioridades y una base que conviene conservar.

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01 Modelo y contratos de datos ¿Cómo se define la información que consumen el perfil de cliente, la analítica y las activaciones?
02 Resolución de identidad ¿Qué evidencia permite relacionar al mismo cliente entre orígenes y dispositivos?
03 Perfil de cliente y estado compartido ¿Qué decide qué información entra en el perfil compartido y cuánto tiempo permanece allí?
04 Consentimiento ¿Cómo viaja el permiso desde su captura hasta cada decisión y destino?
05 Activación y Decisioning ¿Dónde viven elegibilidad, prioridad, presión y contexto para decidir una acción?
06 Modelo operativo ¿Quién puede explicar, operar y cambiar la implantación después de la entrega?
Todas las decisiones y qué hacer con cada respuesta

Modelo y contratos de datos

Por qué importa: Sin un contrato común, cada integración cambia el significado de los datos y traslada excepciones a todos los consumidores.

  • Cada integración crea sus propios campos o atributos y nadie mantiene un contrato común.

    Siguiente comprobación: Elegir un flujo prioritario y documentar fuente, significado, formato, responsable y consumidores de cada dato.

  • Hay modelos comunes, pero las excepciones y transformaciones se acumulan sin revisión.

    Siguiente comprobación: Inventariar las excepciones activas y decidir cuáles se incorporan al contrato, se aíslan o se retiran.

  • Modelos, fuentes y transformaciones tienen responsables y usos documentados.

    Siguiente comprobación: Comprobar que los consumidores validan los cambios antes de publicarlos y que existe una ruta de retirada.

  • Los contratos se versionan, se validan en ingesta y se revisan con sus consumidores.

    Siguiente comprobación: Conservar el control y medir qué contratos generan más incidencias, excepciones o coste operativo.

Leer el patrón relacionado: Las escrituras de Profile son estado compartido

Resolución de identidad

Por qué importa: La identidad incorrecta no solo fragmenta perfiles: también puede unir personas distintas y propagar decisiones equivocadas.

  • Los identificadores se declaran según lo que trae cada conector, sin criterio compartido.

    Siguiente comprobación: Clasificar los identificadores por origen, autoridad, persistencia y riesgo antes de modificar reglas de unión.

  • Existen namespaces y reglas, pero algunos orígenes siguen sin evidencia suficiente.

    Siguiente comprobación: Localizar los orígenes con mayor fragmentación o uniones dudosas y validar la evidencia que realmente envían.

  • Cada familia de eventos declara identificadores, autoridad y persistencia esperada.

    Siguiente comprobación: Verificar con muestras reales que cada origen cumple el contrato y que los fallos dejan una señal observable.

  • La fragmentación y las uniones dudosas se monitorizan y tienen responsables de origen.

    Siguiente comprobación: Mantener umbrales, responsables y revisiones periódicas cuando cambien fuentes, SDKs o mecanismos de autenticación.

Leer el patrón relacionado: La identidad es un contrato con el origen

Perfil de cliente y estado compartido

Por qué importa: El perfil compartido es estado operativo: cada dato añadido afecta volumen, precedencia, activaciones y responsabilidades.

  • Las fuentes se incorporan al perfil por defecto o para resolver necesidades puntuales.

    Siguiente comprobación: Inventariar qué datos escriben en el perfil, quién los consume y qué ocurriría si dejaran de estar disponibles.

  • Hay criterios informales, pero faltan consumidores, retención o precedencia explícitos.

    Siguiente comprobación: Documentar para cada atributo crítico su fuente autorizada, precedencia, retención y activaciones dependientes.

  • Cada dato compartido tiene un uso, una regla de precedencia y un ciclo de vida.

    Siguiente comprobación: Validar que los cambios de fuente, precedencia o retención tienen pruebas y responsables antes de publicarse.

  • Las escrituras, el volumen y los consumidores se revisan antes de ampliar estado compartido.

    Siguiente comprobación: Conservar la revisión previa y añadir criterios de retirada para atributos, fuentes y consumidores que dejan de usarse.

Leer el patrón relacionado: Las escrituras de Profile son estado compartido

Consentimiento

Por qué importa: Capturar una preferencia no basta: el valor aparece cuando todos los consumidores aplican la misma decisión de forma trazable.

  • Cada herramienta interpreta el consentimiento por separado y no existe una regla trazable.

    Siguiente comprobación: Dibujar un propósito desde la CMP hasta un destino y registrar transformaciones, valores por defecto y puntos de bloqueo.

  • El consentimiento se captura, pero su propagación o aplicación depende del canal.

    Siguiente comprobación: Comparar el mismo estado en web, app, perfil y destinos, y localizar dónde cambia o deja de aplicarse.

  • Propósitos, estado, marca temporal y fuente llegan a los consumidores definidos.

    Siguiente comprobación: Probar revocación, estados desconocidos y llegadas fuera de orden, no solo el camino de aceptación.

  • Las políticas se prueban en activación y los fallos dejan una señal operativa revisable.

    Siguiente comprobación: Mantener pruebas periódicas por propósito y destino, con responsables para investigar cualquier desviación.

Leer el patrón relacionado: Reutilizar la base de datos entre canales

Activación y Decisioning

Por qué importa: Cuando cada canal copia reglas y estado, la misma persona puede recibir decisiones incompatibles y difíciles de explicar.

  • Cada journey o canal mantiene su propia copia de las reglas y los atributos.

    Siguiente comprobación: Elegir una decisión repetida y separar hechos del cliente, configuración, contexto de petición y resultado observable.

  • Algunas reglas se comparten, pero el perfil mezcla hechos estables con contexto efímero.

    Siguiente comprobación: Localizar atributos efímeros guardados como perfil y decidir si pertenecen a configuración, petición o estado operativo.

  • Perfil, configuración y contexto de petición tienen límites y responsables distintos.

    Siguiente comprobación: Validar que cada decisión registra inputs, versión de reglas y resultado para poder reproducirla y explicarla.

  • La misma decisión puede reutilizarse entre canales y cada resultado es observable.

    Siguiente comprobación: Conservar la separación y revisar que los nuevos canales reutilizan la decisión sin crear otra copia de reglas y estado.

Leer el patrón relacionado: Modelar los inputs de Decisioning por consumo

Modelo operativo

Por qué importa: Una arquitectura que solo funciona mientras permanece su autor no está terminada y convierte cada cambio en una dependencia.

  • La operación depende de personas concretas y la documentación no refleja producción.

    Siguiente comprobación: Elegir una incidencia reciente y comprobar si otra persona puede diagnosticarla con documentación, alertas y accesos actuales.

  • Hay procedimientos, pero ownership, alertas o condiciones de retirada siguen implícitos.

    Siguiente comprobación: Asignar responsables, señales de fallo y condiciones de retirada a los flujos que más cambios o incidencias generan.

  • Decisiones, responsables, límites y respuesta a fallos forman parte del entregable.

    Siguiente comprobación: Probar el traspaso con un cambio real y actualizar la documentación con lo que el equipo no pudo ejecutar sin ayuda.

  • El equipo interno prueba cambios, revisa deuda y puede evolucionar el sistema sin dependencia externa.

    Siguiente comprobación: Mantener revisiones de deuda, simulacros de fallo y rotación de responsables para evitar que reaparezcan dependencias personales.

Leer el patrón relacionado: El traspaso operativo es arquitectura