DATA 360 / ARQUITECTURA DE DATOS
Arquitectura de datos
Las decisiones de modelo de datos con las que vivís años: DLOs, DMOs, mapping, data spaces, relaciones, keys. La arquitectura de la que dependen todas las demás superficies de Data 360 — y todo agente que se fundamente en ella.
Fundamento · 2
Nota de producción
Gotchas de arquitectura de Data 360: las decisiones de modelo que sobreviven a todo
El modelo de datos de Data 360 parece un wizard de setup — conectás un stream, mapeás unos campos, listo. La realidad de producción es la opuesta: el modelo es la única decisión que heredan todos los segmentos, Calculated Insights, activaciones y agentes fundamentados, y es la más difícil de cambiar después de que la data fluye. Diez decisiones de arquitectura de modelo que muerden, cada una con la pregunta que tenés que responder primero y el costo de equivocarte.
Marco de decisión
Data 360 Data Architecture: Style Guide
Las reglas opinadas que Cleon aplica a cada decisión de modelo en Data 360 — naming, modelado, documentación, los patrones a preferir y los a rechazar — más el chequeo de agent-readiness que decide si el modelo puede fundamentar un agente. El documento de disciplina que ata la subcategoría Data Architecture.
Referencia · 4
Referencia
Data Lake Objects (DLOs) — referencia de Data 360
La capa de aterrizaje crudo de Data 360: qué es un Data Lake Object, cómo los crean los Data Streams, y por qué los mapeás a DMOs en vez de construir lógica de negocio directo contra ellos.
Referencia
Data Model Objects (DMOs) — referencia de Data 360
La capa armonizada de Data 360: DMOs estándar vs custom, el modelo de datos de Customer 360, y por qué mapear a objetos estándar te compra semántica que la segmentación, la resolución de identidad y los agentes ya entienden.
Referencia
Data spaces — referencia de Data 360
Los data spaces particionan una org de Data 360 por un límite real — marca, región, régimen regulatorio. Qué queda aislado, qué se comparte, y por qué la partición es una pared que construís una sola vez.
Referencia
Relaciones y keys — referencia de Data 360
Primary keys y relaciones en el modelo de Data 360: qué hace única a una fila, cómo se conectan los DMOs, y por qué una relación no modelada es un join que tus segmentos e insights silenciosamente no pueden hacer.
Cómo hacerlo · 2
Cómo hacerlo
Mapear DLOs a DMOs — cómo hacerlo en Data 360
Cómo se asigna el significado en Data 360: el flujo desde los campos de un Data Lake Object hacia los atributos de un Data Model Object, las transformaciones disponibles en el camino, y los errores de mapping que producen data equivocada en silencio downstream.
Cómo hacerlo
Debuggear fallas de mapping — cómo hacerlo en Data 360
Un atributo del DMO aterriza en blanco, o mal, o un registro no unifica. El flujo de diagnóstico es el mismo siempre — caminá desde el DLO hacia arriba hasta el DMO y encontrá la capa donde el valor se rompe. El playbook de debugging de mapping.