Este estudio de caso destaca cómo una importante empresa de medios de comunicación de EE. UU. superó los desafíos con su estrategia de datos y mejoró el rendimiento de las bases de datos en un 40%. En un principio, la empresa tuvo problemas para gestionar los datos de más de 300 fuentes diferentes y tuvo problemas con modelos anticuados y un uso ineficiente de las funciones. Para abordar estos problemas, se contrató a un nuevo equipo para evaluar la estructura existente y recomendar una nueva arquitectura de datos, incluida una nueva arquitectura de almacén de funciones. El equipo refactorizó la tienda existente para adaptarla a esta nueva estructura, que incluía más de 20 000 funciones. Esta revisión estratégica se tradujo en una mejora significativa del 40% en el rendimiento de generación de funciones a partir de cada fuente de datos, lo que se tradujo en un aumento de la satisfacción empresarial y de la confianza de los usuarios en los datos.

Nuestro cliente, una importante empresa de medios, se enfrentaba al desafío de consolidar la información de más de 300 fuentes de datos dispares. Con frecuencia, sus modelos carecían de entradas de datos oportunas, lo que afectaba a su eficacia. Además, la amplia gama de modelos empleados en sus operaciones empresariales se enfrentaba a un uso incoherente de las funciones y a la creación recurrente de funciones, lo que generaba ineficiencias operativas. El proceso se complicó aún más por el uso desestructurado de los datos y las funciones, lo que agravó las ineficiencias.

Nuestro cliente observó una notable mejora del 40% en la generación de funciones en todas las fuentes de datos. Esta optimización, impulsada por la renovación de la fábrica de funciones, no solo aumentó la satisfacción empresarial, sino que también reforzó la confianza de los usuarios en los datos.

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