A medida que Palowise expandió su presencia más allá del sur de Europa hacia mercados dinámicos y de alta densidad como India y Nigeria, su infraestructura central de ingesta de datos enfrentó una presión operativa significativa:
- Volumen y velocidad: Mercados como el de la India generan volúmenes inmensos de publicaciones, comentarios e interacciones públicas en múltiples redes por segundo, lo que satura los sistemas estándar de web scraping.
- Matices regionales y culturales: Capturar los complejos matices lingüísticos, regionales y contextuales en los mercados emergentes requería datos sociales limpios, íntegros y de alta calidad.
- Carga de mantenimiento de los scrapers: Los equipos de ingeniería internos dedicaban un tiempo valioso a mantener scrapers personalizados y frágiles, además de adaptarse a las constantes actualizaciones de las API de las plataformas, en lugar de centrarse en desarrollar modelos centrales de IA/LLM.
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