en el de hoy HACIA mundo, las empresas buscan constantemente formas efectivas de monetizar las grandes cantidades de datos de clientes generados.
Dos soluciones comúnmente discutidas en este espacio son Data Lake y Customer Data Platform (CDP). Si bien ambos están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos, tienen diferentes propósitos y ofrecen distintos beneficios.
Curiosamente, estas soluciones a menudo son complementarias en lugar de competir, ya que se pueden combinar para crear una poderosa organización basada en datos.
En esta publicación de blog, exploraremos las diferencias clave entre Data Lake y CDP, ayudándolo a comprender cuándo y cómo usar mejor cada solución, y cómo pueden funcionar juntas.
¿Qué es un lago de datos?
Un lago de datos es un repositorio centralizado (a menudo en nube) que generalmente almacena datos sin procesar y sin procesar de varias fuentes. Sirve como un sistema de almacenamiento escalable capaz de albergar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Los lagos de datos generalmente se construyen utilizando tecnologías como Hadoop, chispa apacheO nubesoluciones basadas en cómo amazonia S3 o Azure Data Lake Storage.
Por lo tanto, el objetivo principal de un lago de datos es proporcionar una infraestructura de almacenamiento rentable y flexible en la que los datos puedan ingerirse y almacenarse sin necesidad de esquemas o transformaciones predefinidos.
Luego, los lagos de datos se utilizan para diversos fines, como potenciar los tableros de inteligencia comercial, aprendizaje automáticoy, por supuesto, plataformas de datos de clientes. Plataformas como domo y Snowflake también ofrecen análisis federados, lo que significa que los datos no tienen que salir del lago de datos para evitar la duplicación.
¿Qué es una plataforma de datos de clientes (CDP)?
Las plataformas de datos de clientes (CDP) están diseñadas específicamente desde una perspectiva empresarial. Por lo tanto, primero debemos definir los casos de uso para ambos HACIA o inteligencia empresarial tradicional antes de comenzar a agregar e ingresar los datos requeridos.
Por lo tanto, un CDP sirve como un sistema centrado en el cliente que integra datos de varios puntos de contacto, como sistemas CRM, plataformas de automatización de marketing, sitios web, aplicaciones móviles y, por supuesto, Data Lake, entre otros sistemas.
Como resultado, un CDP permite a las empresas crear una visión unificada e integral de sus clientes, lo que facilita el marketing personalizado, la segmentación y el análisis del recorrido del cliente. A diferencia de los lagos de datos, los CDP se centran en organizar y activar los datos de los clientes para marketing y experiencia del cliente propósitos
¿Cuándo debemos usar un lago de datos?
Los lagos de datos son especialmente útiles para las organizaciones que priorizan la exploración, el análisis y el análisis de datos. aprendizaje automático.
Con un lago de datos, las empresas pueden almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, incluidos datos históricos y en tiempo real, sin tener que definir específicamente cómo se usarán más adelante. Esto lleva a descubrir nuevas formas de monetizar los datos a lo largo del tiempo.
Esta flexibilidad permite científicos de datos y analistas para realizar análisis complejos, explorar y extraer información y luego construir modelos predictivos. Los lagos de datos también facilitan el intercambio de datos y la colaboración entre diferentes equipos y departamentos dentro de una organización.
¿Cuándo utilizaremos las plataformas de datos de clientes (CDP)?
Como hemos discutido anteriormente, los CDP se crean con un enfoque de pensamiento de diseño. Preguntamos qué problema estamos tratando de resolver, definimos las necesidades de datos para el solicitado HACIA plantillas y tableros y solo luego ingrese estos datos en el CDP.
Por lo tanto, los CDP se implementan con un ROI tangible en mente y sobresalen al permitir estrategias y mejorar las experiencias de los clientes de maneras específicas. Los CDP brindan una vista unificada de cada cliente y se aprovechan para personalizar campañas de marketing, mejorar la segmentación de clientes y crear mensajes más específicos a través de varios canales.
Cómo elegir entre un CDP y un lago de datos
Si bien ambas soluciones se complementan entre sí, la elección a menudo depende del propósito y las necesidades comerciales en un momento específico. Si su objetivo principal es la exploración de datos, aprendizaje automáticoy análisis de datos colaborativos, un lago de datos podría ser la opción ideal.
Sin embargo, si su objetivo es mejorar sus esfuerzos de marketing, ofrecer experiencias personalizadas y consolidar los datos de los clientes, un CDP sería una mejor opción.
En muchos casos, la combinación de un lago de datos y un CDP puede crear un poderoso ecosistema de análisis y administración de datos empresariales. El lago de datos sirve como base, que luego se integra en el CDP para proporcionar una vista completa de los clientes para marketing y experiencia del cliente propósitos
Conclusión
En conclusión, si bien los lagos de datos y las plataformas de datos de clientes (CDP) tienen diferentes propósitos, a menudo se los considera soluciones complementarias dentro de una empresa.
Los lagos de datos proporcionan una infraestructura de almacenamiento escalable y flexible para la exploración y el análisis de datos, mientras que los CDP se centran en organizar y activar los datos de los clientes para marketing y experiencia del cliente mejoras
Al combinar las fortalezas de ambas soluciones, las empresas pueden crear un ecosistema sólido de administración de datos que permita un análisis integral de datos y una interacción personalizada con el cliente.
A medida que la tecnología evoluciona, los lagos de datos maduran y se amplían cada vez más para proporcionar una funcionalidad similar a la de CDP. Sin embargo, esas capacidades a menudo son limitadas en este momento. Además, como un negocio está en constante evolución y evolución, es difícil realizar la utopía de un solo lago de datos que contenga todo lo que se necesita.
Entonces, por ahora, Data Lake y un CDP juntos forman una poderosa sinergia. La integración de los dos permite a las empresas crear un arquitectura flexibley desbloquee todo el potencial de los datos del cliente, impulsando interacciones significativas, mejorando la satisfacción del cliente y generando mejores resultados comerciales.
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