El Universal acelera la entrega de contenido y decide con datos en tiempo real
El Universal, uno de los periódicos más prestigiosos de México, enfrentaba desafíos en la entrega rápida y confiable de contenido y en el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Con Amarello adoptó BigQuery, Google Kubernetes Engine y Cloud Storage: hoy escala con la demanda, analiza en tiempo real y automatizó tareas que antes eran manuales.
- Cliente
- El Universal
- Sector
- Medios
- País
- México
- Proyecto
- Plataforma de datos y entrega de contenido en Google Cloud
- Tecnologías
- BigQuery · Google Kubernetes Engine · Cloud Storage
En cifras
- hasta40%
de ahorro de tiempo en tareas antes manuales
- 2x
tasa de conversión de un nuevo producto
- Suscripción
nuevo modelo de suscripción de pago
- 2023 · 2024
el caso publicado por Google Cloud cita a Amarello como Services Partner of the Year
En resumen
En la era digital, los medios de comunicación deben mantenerse relevantes y competitivos en un entorno donde la rapidez y la calidad de la información son esenciales. El Universal demostró cómo una estrategia bien ejecutada marca la diferencia: optimizó la entrega de su contenido, mejoró la experiencia de sus lectores y obtuvo herramientas para decidir con datos.
01 · El problema
Contenido que debía llegar más rápido y datos que no se analizaban a tiempo
- 01
Entrega rápida y confiable
Los lectores esperan el contenido al instante. La plataforma debía entregarlo con rapidez y sin fallas, también en los momentos de mayor demanda.
- 02
Picos de tráfico
Durante eventos importantes el tráfico se multiplica. Escalar los recursos a tiempo era una limitación.
- 03
Grandes volúmenes de datos
Gestionar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, para decidir con información y personalizar el contenido, no era posible con la plataforma anterior.
02 · Cómo lo resolvimos
BigQuery, Google Kubernetes Engine y Cloud Storage
- 1
Entrega de contenido escalable
Con Google Kubernetes Engine y Cloud Storage, el periódico entrega su contenido con tiempos de carga más rápidos y escala sus recursos de forma dinámica según la demanda, especialmente en momentos de alto tráfico.
- 2
Análisis de datos en tiempo real
BigQuery permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Con esa información, el equipo toma decisiones editoriales informadas y personaliza el contenido para sus lectores.
- 3
Automatización de tareas manuales
La integración de datos y la automatización de tareas que antes se hacían a mano liberaron tiempo del equipo: el caso publicado reporta hasta 40 % de ahorro.
03 · El beneficio para el cliente
Lectores más satisfechos y un negocio que decide con datos
Experiencia del lector
- Tiempos de carga más rápidos y contenido más relevante: lectores más comprometidos que nunca.
Escalabilidad
- Picos de tráfico sin problemas: los lectores siempre tienen acceso a la información cuando más la necesitan.
Resultados de negocio
- Duplicación de la tasa de conversión de un nuevo producto.
- Creación de un modelo de suscripción de pago.
Equipo y cultura
- Hasta 40 % de ahorro de tiempo en tareas antes manuales.
- Un cambio en la cultura organizacional hacia las decisiones basadas en datos.
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