Tinuiti crea un data lake escalable para el marketing impulsado por IA

«Fivetran ha transformado por completo nuestras operaciones de datos. Lo que antes llevaba de 2 a 4 semanas ahora lleva minutos. Ha permitido a nuestros equipos centrarse y ofrecer un trabajo de alto valor, como nuestro nuevo data lake que impulsa la información basada en IA para nuestros clientes».
— Lakshmi Ramesh, Vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti

Tinuiti, la mayor agencia independiente de marketing de resultados de embudo completo de EE. UU., gestiona casi 4000 millones de dólares en inversión publicitaria para sus clientes en todos los principales canales de marketing digital. Su innovador producto de medición, Bliss Point by Tinuiti, aporta claridad sobre el impacto de cada dólar invertido. El éxito del producto proviene de ofrecer información de marketing en tiempo real y muy precisa gracias a una ciencia de datos avanzada, como la inferencia causal y el aprendizaje automático (ML).

Como líder en marketing basado en datos, Tinuiti buscaba una base de datos moderna para escalar sus capacidades de analítica. El reto recayó en Lakshmi Ramesh, vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti, cuyo equipo gestiona los informes de clientes, la inteligencia de negocio y las operaciones de datos. Antes de adoptar Fivetran para crear una arquitectura moderna de data lake, la arquitectura de datos anterior de la empresa estaba plagada de procesos manuales que ralentizaban la incorporación de clientes y creaban cuellos de botella de rendimiento.

Llegar a un sistema escalable significaba crear un data lake centralizado e interoperable, uno que pudiera ingerir datos automáticamente, escalar en campañas globales y habilitar información en tiempo real.

Crear una base de datos escalable para el marketing moderno

Tinuiti se enfrentaba a un enorme desafío de datos con su almacén de datos gestionado: plataformas fragmentadas, esquemas incoherentes e ineficiencias costosas. Cada fuente venía con esquemas, formatos y ciclos de actualización de API distintos, lo que creaba varios desafíos importantes:

• Control limitado sobre los datos: el almacén de datos de Tinuiti no ofrecía acceso completo, lo que limitaba la flexibilidad y la escalabilidad.
• Alta carga operativa: los ingenieros dedicaban hasta 150 horas al mes a mantener los conectores de API, en lugar de centrarse en la analítica.
• Cuellos de botella de rendimiento en Amazon Redshift: a medida que aumentaban los volúmenes de datos, el rendimiento de las consultas y la escalabilidad se resentían.

Además, gestionar manualmente las canalizaciones de datos internas y los constantes cambios de esquema estaba resultando insostenible. Se tardaba hasta 6 semanas en incorporar nuevos clientes durante un periodo crítico de creación de relaciones. Ramesh necesitaba centralizar de forma rápida y fiable los datos de marketing de los clientes para mejorar el rendimiento de las campañas de los clientes y generar confianza desde el principio. 

Eligió Fivetran por su biblioteca de más de 700 conectores para integrar sin problemas datos de más de 100 plataformas de marketing y fuentes de datos distintas en Amazon S3. Además de obtener control y flexibilidad totales al abandonar su almacén de datos, el equipo de Ramesh redujo el tiempo de incorporación de nuevas fuentes de datos a menos de una hora utilizando la API de Fivetran para la configuración programática. 

Este movimiento estableció una capa de almacenamiento universal, lo que permitió a Tinuiti almacenar todos los datos sin procesar y procesados en un único entorno escalable. Con esta arquitectura, los equipos pueden consultar los datos directamente desde Amazon S3, enviar datos estructurados a un almacén o alimentar modelos de ML sin duplicar los conjuntos de datos. Los resultados incluyen información más rápida, una reducción de los costes de computación y almacenamiento, controles de acceso granulares y la capacidad de dar servicio a una base de clientes más amplia.

Anteriormente, con la antigua arquitectura, Ramesh solo podía dar servicio al 20 % de los clientes de Tinuiti, pero con la arquitectura de data lake de Amazon S3, da servicio a toda la base de clientes con una única plataforma escalable y centralizada. Gracias a Fivetran, la migración también puso fin a los informes manuales y al tedioso mantenimiento mensual de las canalizaciones caseras.

«Fivetran ha transformado por completo nuestro tiempo de generación de valor. Puedo rellenar 2 campos en el formulario de configuración de Fivetran e incorporar a un cliente en hasta 80 plataformas. Lo que antes llevaba de 2 a 4 semanas ahora lleva menos de una hora porque Fivetran es muy de autoservicio y fácil. En solo unos minutos, estamos ofreciendo información sobre millones de puntos de datos».
— Lakshmi Ramesh, Vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti

De canalizaciones manuales a datos listos para la IA 

El Fivetran Managed Data Lake Service aportó un nuevo valor a las operaciones de datos de Tinuiti, sustituyendo las canalizaciones fragmentadas y mantenidas manualmente por una integración de datos totalmente automatizada. A diferencia de los almacenes tradicionales, que requieren datos estructurados de antemano, el data lake ingiere datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para lograr una mayor flexibilidad y escala.

La ingesta de datos automatizada de Fivetran proporcionó una conversión sobre la marcha a un formato de tabla abierta, lo que permitió a los equipos ejecutar analítica exploratoria, crear modelos predictivos e impulsar flujos de trabajo de IA/ML sobre datos listos para consultar. Los analistas y los científicos de datos consultan datos de máxima fidelidad en Amazon S3 antes de mover al almacén solo lo necesario, lo que reduce los costes de almacenamiento y computación.

Para agilizar aún más el rendimiento, Tinuiti utiliza Fivetran para convertir los datos automáticamente al formato Apache Iceberg para consultas conformes, lo que elimina la necesidad de conversiones de formato manuales. Con Fivetran rellenando automáticamente el catálogo de AWS Glue, Tinuiti reforzó la gobernanza y la seguridad de los datos a la vez que reducía la carga operativa.

«El Fivetran Managed Data Lake Service nos da la flexibilidad de dirigir los datos a donde queramos y consumirlos como queramos. Podemos elegir qué llevar al almacén o enviar a otro lugar, lo que ha reducido nuestros costes, aumentado la seguridad y mejorado nuestra gobernanza de datos».
— Lakshmi Ramesh, Vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti

Mejorar el marketing con información en tiempo real y automatización

Con Fivetran, Tinuiti ha eliminado al menos el 80 % del trabajo manual de mantenimiento y configuración de canalizaciones. Esto permite al equipo de servicios de datos centrar más su atención en la analítica, el ML y la ciencia de datos. Tinuiti está apostando por la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para mejorar la eficiencia operativa y realizar análisis más profundos sobre el rendimiento de los medios en los distintos canales. Con acceso a datos en tiempo real, la agencia ahora puede predecir el rendimiento de las campañas, optimizar la inversión publicitaria y personalizar las estrategias de marketing.

Fivetran ha reducido drásticamente la carga de ingeniería, lo que ha liberado al equipo para crear herramientas avanzadas de analítica predictiva y previsión sobre el mix de medios de marketing. Tinuiti también se está expandiendo a una base de clientes global y ejecutando campañas internacionales, con Fivetran garantizando que los datos se entreguen con las etiquetas de país y moneda correctas, algo que la agencia no podía lograr fácilmente hace 2 años.

Y lo más importante, los datos que Tinuiti proporciona a los clientes son más fiables, precisos y confiables que nunca. Bliss Point by Tinuiti ahora puede informar de forma proactiva a los clientes cuando hay retrasos o problemas con los datos, gracias en gran medida a la visibilidad que ofrece Fivetran.

«Fivetran ha proporcionado una base de datos sólida como una roca, así que ahora podemos abrir las compuertas con los datos. Sin Fivetran, necesitaríamos un enorme equipo de ingesta de datos cuya única tarea fuera crear y mantener conectores de API».
— Lakshmi Ramesh, Vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti

Impulsar información oportuna en Tinuiti

Una base de datos recién centralizada ha dado lugar a avances en datos precisos y fiables. Está allanando el camino para una analítica más avanzada e información basada en IA respaldada por datos estandarizados, taxonomizados y fácilmente accesibles de toda la organización, sin estar atados a un único sistema o plataforma.

Un nuevo modelo de mix de marketing (MMM) permite a las marcas y los especialistas en marketing asignar presupuestos de forma estratégica entre canales basándose en datos de rendimiento oportunos. Al mismo tiempo, la analítica impulsada por IA y ML proporciona capacidades de previsión, lo que ayuda a las marcas a predecir el rendimiento y el ROI de las campañas futuras con mayor precisión.

Fivetran ha desbloqueado nuevas oportunidades para la expansión global de Tinuiti, lo que permite a la empresa escalar sus operaciones a nivel internacional y dar soporte a una base de clientes creciente y diversa. Lo que era imposible hace tan solo 2 años —centralizar datos de cientos de plataformas e integrar sin problemas la información de marketing global— es ahora la base de lo que está por venir.

«Antes de Fivetran, ingerir datos era un proceso laborioso y con mucha carga operativa, y no teníamos ningún control sobre su calidad ni su fiabilidad. Con Fivetran, podemos salir al mercado más rápido y veo un futuro en el que compartimos fácilmente datos potentes directamente desde nuestro data lake con los clientes».
— Lakshmi Ramesh, Vicepresidenta de Servicios de Datos en Tinuiti

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