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Adrià García

Guía de arquitectura

¿Arreglar el dato o arreglar el informe?

La campaña aparece como tráfico directo porque su código llega con otro formato. Corregir la clasificación en CJA puede resolver el informe. No significa que Profile, una audiencia o el origen reciban esa corrección.

Fuentes revisadas:

La misma incidencia, distinto alcance

  1. Corregir el origen

    1. Código de campaña
    2. Formato acordado
    3. Nuevos envíos correctos

    La corrección beneficia a quienes reciben el nuevo dato del origen. El histórico ya enviado necesita una decisión aparte: conservarlo, reclasificarlo o reprocesarlo.

  2. Transformar en Data Prep

    1. Valor recibido
    2. Regla de transformación
    3. Campo XDM en el dataset

    La transformación se aplica durante la ingesta. Cambiar la regla no reescribe automáticamente lo ya cargado. Conviene conservar el valor original si hará falta comprobar la clasificación.

  3. Derivar en CJA

    1. Datos disponibles en CJA
    2. Regla al consultar
    3. Canal para el análisis

    Un campo derivado puede reclasificar el histórico disponible sin modificar el dataset de origen. La regla pertenece al análisis; no corrige por sí sola los datos usados para activar en AEP.

No hay un orden universal de preferencia. Decide según quién necesita el valor, qué histórico existe y dónde se puede mantener la regla.

Qué está documentado

Data Prep transforma durante la ingesta

Permite transformar campos y construir valores calculados para XDM. Un error de transformación puede dejar un atributo nulo y aceptar el resto de la fila, si el resultado sigue siendo XDM válido. Una carga aceptada no garantiza que ese campo esté bien.

Adobe: Data Prep overview

Los campos derivados no reescriben el origen

CJA puede transformar y clasificar datos al consultar, sin modificar los datasets de origen. Adobe incluye entre sus ejemplos corregir nombres de página y definir canales de marketing a partir de campos recogidos.

Adobe: Derived fields

No todo necesita un campo derivado

Adobe recomienda aprovechar los ajustes de componentes cuando resuelven una regla sencilla. La lógica compleja también exige revisar rendimiento, mantenimiento y alternativas como Data Prep o datasets de consulta.

Adobe: Derived fields guidelines

Mi criterio para revisarlo

  • Identificar a los consumidores: ¿solo necesita el canal el informe o también una audiencia, otro sistema y el equipo de campañas?
  • Comprobar que el dato necesario existe. Una regla de clasificación no recupera un código de campaña que nunca se recogió.
  • Probar códigos válidos, vacíos y desconocidos. Acordar qué significa cada salida, sin esconder errores dentro de tráfico directo.
  • Separar la corrección futura de la histórica. Documentar dónde vive la regla y qué informes o flujos dependen de ella.

Ejemplo de arquitectura, no receta de migración. La capacidad de corregir el histórico depende de los campos conservados, la retención y el significado de la medición. No se atribuye esta incidencia a un cliente.

Explorar con ejemplos

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