Experience Platform · ingesta batch
La carga que falló a medias
Cada noche entra el batch de pedidos del ecommerce: 10.000 compras y 500.000 € en total. Esta noche, parte de las filas trae el importe como texto. Elige cómo se ingiere y cómo se reprocesa con el origen ya arreglado. Mira cuántas compras y cuánto dinero ven Profile y el data lake.
Supuestos del ejemplo
Batch, pedidos, importes y porcentajes de ejemplo. Cada pedido vale 50 € de media.
Dos noches
Qué entra en cada carga
La carga de pedidos de esta noche y el reproceso de mañana, fila a fila.
Profile y data lake
Qué cuenta cada sitio
Los mismos pedidos pueden sumar distinto en Profile, en el data lake y en el informe de ventas.
La recomendación
Ingesta parcial con umbral, _id estable y reprocesar solo lo que falló
Una carga fallida no es grave. Lo grave es arreglarla recargando todo con identificadores nuevos.
- 01
Ingesta parcial con umbral
Así unas pocas filas malas no tumban las buenas. El umbral depende de lo que tolere el negocio. Por encima, mejor que el batch falle entero y alguien lo mire.
- 02
Un _id de negocio
El número de pedido, no un identificador aleatorio que cambia en cada carga. Con el mismo _id, Profile descarta el evento repetido.
- 03
Reprocesar solo las filas fallidas
Se descarga el diagnóstico de errores, se corrigen esas filas y se cargan solo esas. Recargar el fichero entero duplica en el data lake aunque el _id sea estable.
- 04
Deduplicar donde se analiza
En Query Service y en los informes, un registro por _id. Y una alerta sobre batches fallidos, para no enterarse por el informe del lunes.
Para revisar esta decisión
- La carga está en verde. ¿Y la campaña?
Una carga terminada no demuestra que la campaña funcione. Cómo separar salud técnica, frescura del dato y recuperación en AEP.
- ¿Arreglar el dato o arreglar el informe?
Un canal mal clasificado puede corregirse en origen, en la ingesta o en CJA. La diferencia está en quién recibe la corrección y qué pasa con el histórico.
- La compra está en AEP. ¿Dónde se pierde en CJA?
Cómo investigar una compra que no aparece en CJA: dataset, conexión, histórico, Data View y filtros. Validar por capas antes de volver a cargar datos.