De los Data Lakes a los “Océanos de Decisión”: cuando el MarTech deja de almacenar y empieza a gobernar

Hay una trampa silenciosa en la que ha caído buena parte del marketing digital: confundir capacidad de almacenamiento con capacidad de decisión. Durante años, la industria ha comprado tecnología con una lógica muy parecida a la de un coleccionista: si lo guardo todo, ya lo entenderé después: clicks, impresiones, transacciones, eventos, audiencias, journeys, IDs, consentimientos, compras offline, datos de fidelización… El resultado no ha sido necesariamente inteligencia, sino volumen.

Queremos poner el dedo en la llaga con una imagen potente: estamos dejando atrás los “lagos” (data lakes o repositorios estáticos) para entrar en los “océanos” de decisión, sistemas vivos que conectan señales, aprenden y actúan. La idea no es nueva si vienes del mundo de la compra programática o de la atribución avanzada: llevamos años repitiendo que el valor no está en la métrica, sino en la decisión que habilita. Lo nuevo es que esa tesis ya no se limita al paid media sino que está colonizando la arquitectura completa del marketing: datos, automatización, CRM, medición, personalización y, sobre todo, coordinación.

El problema estructural es que cualquier equipo serio ha sufrido la distancia entre cómo se comporta el usuario y cómo responde el sistema. El cliente vive en una secuencia no lineal, multi-dispositivo, multi-canal, y con cambios de intención en segundos. Las arquitecturas tradicionales sin embargo siguen funcionando como si el marketing fuera trimestral, como si para segmentar bastase con agrupar como si el insight llegase “cuando toque” y como si el plan fuese un documento y no un organismo. En este desfase aparece un concepto que en la práctica es el verdadero KPI oculto del marketing moderno: la latencia de decisión. Cuando el insight llega minutos, horas o días después, la oportunidad ya pasó y aquí no hablamos solo de performance sino de experiencia. Un sistema que reacciona tarde no es solo ineficiente, es incoherente y la incoherencia es una forma elegante de perder la confianza.

Durante la última década, los CDPs y los data lakes prometieron una única fuente de verdad. En muchos casos, lo que entregaban era un almacén, algo útil para reporting pero débil para decisión; no porque la tecnología sea mala, sino porque el diseño de base era otro: estabilidad por encima de adaptabilidad, retrospectiva por encima de predicción, pipelines por encima de bucles. Cada herramienta con su función, cada vendor con su UI, cada equipo con su parcela, y los datos moviéndose “como una carrera de relevos” entre plataformas que no comparten lenguaje. Esta es la parte que muchos en AdTech entienden por instinto: puedes tener el mejor bidder del mundo, pero si la identidad está rota, si la frecuencia no es gobernable, si el feedback llega tarde, y si cada canal mide de una forma incompatible, tu optimización es puro teatro. En MarTech ocurre lo mismo, pero con otro “decorado”: dashboards brillantes encima de un sistema que no puede orquestar coherentemente. Podemos resumirlo sin florituras: “tener más tecnología no ha hecho a la gente más inteligente”.

Lo interesante de la metáfora del “océano de decisión” no es el nombre en sí, sino lo que implica en términos de arquitectura real. La propuesta es pasar de almacenar a activar, de repositorios a sistemas que funcionan como un “tejido conectivo” (data fabric) y que operan en modo evento, no en modo batch. Cuando la arquitectura es event-driven, la señal no espera a un ETL nocturno: se convierte en input para decidir, y cuando la decisión es continua, el marketing deja de ser un calendario y empieza a parecerse a un sistema nervioso.

A partir de ahí, se eleva el marco: no se trata solo de integración, sino de coherencia. Coherencia de identidad (un mismo usuario no puede ser diez personas según el stack), coherencia de medición (un mismo outcome no puede ser cinco definiciones distintas), coherencia de experiencia (el mensaje no puede contradecir el contexto) y coherencia operativa (si cada acción requiere exportar, limpiar y reconciliar, la empresa está pagando una “impuesto de fricción” permanente).

Aquí aparece una tensión que en agencias hemos vivido mil veces, aunque rara vez se comenta: los equipos acaban trabajando para el reporting, no para la estrategia. La organización se acostumbra a producir explicaciones en lugar de producir decisiones, no porque falte talento, sino porque el sistema está diseñado para “contar lo que pasó”, no para “decidir qué hacer ahora”.

También podemos entrar en dos piezas que bien entendidas cambian el tablero: inteligencia en grafos y arquitectura “composable”. En grafos, la clave no es la base de datos como moda, es el salto mental de “eventos” a “relaciones”. El marketing real no es una fila de tablas, es una red: contenidos que llevan a comportamientos, comportamientos que llevan a intenciones, intenciones que se contagian por contexto, por repetición, por influencia, en definitiva un sistema relacional permite entender el “por qué” del journey, no solo el “qué”.

En cuanto al “composable”, la promesa es aún más incómoda para algunos vendors: dejar de comprar suites monolíticas por inercia y empezar a construir un stack modular con orquestación real, donde cada componente se reemplaza sin rehacer el mundo, y donde la capa crítica no es la herramienta, sino la coordinación. El matiz importante es que modularidad sin orquestación es caos ya que cambias lock-in por fragmentación: el valor aparece cuando la arquitectura “dirige” y no “superpone” y por supuesto, aparece la IA... pero aquí conviene bajar el volumen del hype ya que no podemos pensar en ella como un plugin mágico, sino como “la capa de decisión” que reduce latencia y convierte datos en acción. En otras palabras: la IA no es el destino, es el motor. Si los datos están rotos, la IA amplifica esa incoherencia; mientras que si la arquitectura está cohesionada, la IA convierte el sistema en algo cercano a un organismo: aprende, actúa, y se retroalimenta.

La parte más relevante para publicidad digital es que este cambio no se queda en el “owned”, termina impactando directamente el paid, porque un MarTech que decide en tiempo real reordena el valor de todo lo demás: qué señales importan, qué frecuencia es tolerable, qué creatividades rotan, qué audiencias se activan y qué medición se considera válida. Es decir, la arquitectura pasa de apoyar la compra a gobernarla, y aquí viene el punto estructural que, en mi experiencia, separa a los equipos que evolucionan de los que solo “implementan”: la métrica del futuro no es solo ROAS, ni siquiera incrementalidad, es velocidad de decisión. El nuevo KPI es la “velocidad de decisión”, porque en un mercado donde el contexto se mueve en segundos, decidir tarde es equivalente a decidir mal.

¿Significa esto que todos deben desechar su stack y partir de cero? No… De hecho, podemos sugerir lo contrario: no destruir plataformas legacy, sini cambiar cómo colaboran y cómo se conectan a una capa inteligente común. La estrategia no es tener “más” sino “mejor conectado”; en definitiva no es tener “más datos” sino “mejor bucle”.

Quiero terminar con un cierre optimista y veo una oportunidad real que la industria lleva años aprendiendo a golpes a través de problemas que empezaron “fuera del stack” y terminaron siendo centrales: ads.txt, SPO, MFA, brand safety, consentimiento…. Aquí estamos viendo algo parecido, pero a nivel de arquitectura; si la década pasada fue la década de la acumulación, esta puede ser la década de la coherencia porque al final, los clientes no premian a quien guarda más datos sino a quien entiende antes lo que necesitan y responde de manera consistente, útil y humana. Si el MarTech se convierte en el sistema nervioso del negocio, el marketing deja de reaccionar y empieza por fin a conducir.

Puntos clave:

• En MarTech el salto real no es de “más datos” a “más dashboards”, sino de almacenamiento a decisión: reducir la latencia entre señal y acción es la nueva ventaja competitiva.

• CDPs y data lakes suelen fallar no por falta de datos, sino por fragmentación e incoherencia: identidades duplicadas, mediciones incompatibles y orquestación débil.

• El futuro apunta a arquitecturas “vivas” (data fabrics, composable, grafos) donde la IA actúa como capa de decisión, y el KPI decisivo pasa a ser la velocidad de decisión.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.