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T2x57: Soluciones y plataformas iPaaS en el ecosistema MarTech

Conferencista(s)

En este SaaS Product Chat conversamos de las ventajas de un iPaaS frente a las soluciones tradicionales para integración de datos empresariales. iPaaS es lo que se conoce como "plataforma de integración como servicio", que básicamente permite resolver la problemática de gestionar grandes volúmenes de datos integrando diferentes aplicaciones entre sí. Además explicamos con ejemplos por qué hoy más que nunca marketing tiene que ver mucho con ingeniería y en base a datos podemos hacer iteraciones y mejoras en el producto.

Enlaces recomendados:

- Los stacks de crecimiento (growth) para el 2019 explicados por la gente de Segment: https://segment.com/blog/the-growth-s...

- La explosión de herramientas SaaS ha creado necesidad cruzada entre equipos de operaciones y nuevos negocios. Este rol de ingeniero de crecimiento trabaja uniendo puntos entre tooling, equipos y datos, optimizando el negocio. Más sobre Growth engineering: https://www.hull.io/blog/growth-engin...

- No ha habido un mejor momento para ser analista de negocio/datos como ahora pero es bueno también volver a las bases para entender el rol y decidir si es lo tuyo. Mira esto con responsabilidades y buenas prácticas para ser analista con Justin de Project BI: https://www.projectbi.net/how-become-...

- Muy buen post en el blog de ingeniería de Lyft sobre el valor de los metadatos: qué son, cuál es su utilidad y una explicación de su plataforma de descubrimiento de datos que está permitiendo ser más efectivos a los científicos e investigadores de datos: https://eng.lyft.com/amundsen-lyfts-d...

- DAPH dedicó un episodio a experimentación con Andrea Burbank, científica de datos en Pinterest. Si te paras en la transcripción, te explica a detalle cómo demostró a ejecutivos de Pinterest que deberían correr tests en todos los cambios que consideraran sustanciales: http://www.analyticshour.io/2018/07/3...

- Te recomendamos esta charla de cómo funciona la funcionalidad de "Gente que podrías conocer" en LinkedIn a nivel de datos. Estas recomendaciones se basan en coincidencias entre tu perfil y el de otros miembros de LinkedIn (misma universidad, misma empresa, etc): https://www.infoq.com/presentations/r...

- Si trabajas en datos, haces investigación sí o sí y, en ese caso, necesitas datos de calidad con los que trabajar. ¿De qué hablamos cuando queremos decir calidad de datos para la investigación? Jeff Leek te lo explica aquí: https://simplystatistics.org/2019/05/...

- La clase de conectar bases de datos a Power BI con DirectQuery es particularmente buena. Si sabes fundamentos de bases de datos puedes entrar de una a este curso. Daniel Sánchez de Platzi pone ejemplos prácticos para tu trabajo diario como importar datos desde Excel o elaboración de informes: https://platzi.com/cursos/business-in...

- Muy bueno esto de Sequoia sobre el enfoque correcto de una empresa basada en datos: desarrollar cultura con datos al centro, infraestructura mínima necesaria, contratar perfiles en función de etapa de maduración del negocio y habilidades core requeridas: https://medium.com/sequoia-capital/pr...

- En datos de Booking trabajan con la técnica CUPED (desarrollada por el equipo de "Experiment Platform" en Microsoft) para optimizar experimentos. Un modelo para usar data previo experimento para eliminar varianzas que no tienen efectos en el experimento: https://booking.ai/how-booking-com-in...

- Cómo se puede implementar google analytics en nuestra aplicación usando Segment: https://segment.com/docs/destinations...

- Michael Kim (CTO de Outlier AI) habla de los retos técnicos de integrar los diferentes data sets de una organización y por qué hay mucho valor en los reportes automáticos para los analistas: https://softwareengineeringdaily.com/...

- ¿Cómo gestionar con éxito los entornos híbridos y multi-cloud con iPaaS y APIs? https://www.informatica.com/es/about-...