Skill de Claude
Arquitectura de datos de GTM
Se dispara cuando hay que decidir la arquitectura de datos que sostiene GTM a escala: dónde vive el dato, cómo se transforma y cómo llega, activado y fiable, a quien lo necesita, sea una persona o un agente de IA. Deja el patrón de arquitectura elegido, el roadmap por fases y el runbook de cada pipeline con efecto hacia fuera redactados y esperando tu sí antes de la primera ejecución.
Cuándo usarla
Cuando haya que diseñar la infraestructura de datos que sostiene GTM a escala: elegir entre arquitectura warehouse-native o quedarte en el CRM, planear la capa de transformación, evaluar un CDP, construir resolución de identidad (identity resolution) e inteligencia de cliente unificada, implementar reverse ETL hacia el CRM (Hightouch, Census), o preparar los datos para que trabajen sobre ellos agentes de IA. Es diseño de arquitectura y de capas de transformación, no calidad del dato ni compra de proveedor: para calidad y gobierno del CRM usa `gobernanza-de-datos-de-ingresos`; para elegir el proveedor concreto de cualquier pieza del stack (incluido el propio CDP o la herramienta de reverse ETL) usa `stack-tecnologico-revops`.
Lo que le pides a Claude
- «arquitectura de datos»
- «ELT vs ETL»
- «CDP warehouse-native»
- «CDP composable»
- «implementar reverse ETL»
- «dbt para RevOps»
- «health score unificado»
- «estrategia de customer data platform»
Qué te llevas
arquitectura-de-datos-de-gtm/SKILL.mdLos pasos que sigue Claude, en orden.ATRIBUCION.mdDe dónde sale y su licencia.
Adaptada al castellano por Verymuch.ai de la original de Rutger Katz (swan-gtm/gtm-skills · skills/rutger-katz/gtm-data-architecture), con licencia MIT.
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