DATA MANAGEMENT
Customer Data Platform vs Data Warehouse vs Data Lake: un po’ di chiarezza
Scopri cosa serve davvero alla tua azienda
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Partiamo da qui: Cos’è una Customer Data Platform (CDP)?
Già nel 2019 Advertiser Perceptions aveva indagato sul significato di CDP raccogliendo le opinioni di centinaia di aziende. Alla domanda “Quale CDP avete usato negli ultimi 12 mesi?” le prime tre risposte sono state Salesforce (62%), Adobe (49%) e Oracle (42%). Il fatto è che nessuna di queste realtà all’epoca aveva una soluzione di Customer Data Platform sul mercato. È chiaro quindi che per CDP gli intervistati intendevano altro, perlopiù un insieme di strumenti per la gestione dei clienti, la loro segmentazione e l’attivazione di strumenti di marketing automation.
Anche se manca una definizione univoca, l’interesse per le Customer Data Platform è in grande ascesa già da qualche anno e, secondo MarketsandMarkets, il mercato globale delle CDP dovrebbe crescere fino a 10,3 miliardi di dollari entro il 2025. Nel nostro lavoro capita spesso di ricevere domande sulla Customer Data Platform come strumento di business e sul suo rapporto con altri due elementi importanti per la gestione dei dati: il Data Warehouse e il Data Lake. Ecco perché in questo articolo andiamo a vederli nel dettaglio e a esplorare la relazione tra queste tecnologie:
Una corretta attività di data analysis e management inizia con la raccolta dei dati. Ecco perché esiste il Data Lake, un database dove vengono concentrati tutti i dati aziendali senza bisogno che siano strutturati. Il Data Lake prende il nome proprio dal concetto di lago dove viene archiviato un pool di dati tra cui immagini, file di testi, tabelle, testo libero ecc.
È fondamentale perché consente alle aziende che hanno in programma una qualsiasi attività sui dati di iniziare a immagazzinarli. Se le obiezioni principali per molti progetti di data management riguardano proprio la durata e la complessità degli interventi, il Data Lake serve per mettersi avanti cominciando a raccogliere tutto ciò che può essere utile.
Inoltre, l’essenza stessa del Data Lake permette di connetterlo a valle con qualsiasi strumento per strutturare i dati. Può quindi diventare la base storage per la tua Customer Data Platform aziendale.
Riassumendo: il Data Lake è un tipo di repository in cui archiviare data set di varie dimensioni e tipologie nel loro formato naturale. Proprio per questo è in grado di supportare le attività di analisi legate alla CDP. Raccogliendo i dati aziendali li mette a disposizione della Customer Data Platform che non deve più essere collegata a molteplici sistemi ma può attingere da un’unica grande fonte. Infine, le CDP di domani probabilmente saranno diverse da quelle di oggi, per questo è importante custodire i dati nella loro forma raw, in modo che possano essere sempre utili e leggibili in futuro.
Per comprendere cos’è il Data Warehouse dobbiamo tornare indietro, al 2005. Il concetto di Data Lake era poco diffuso e si parlava dell’importanza di raccogliere dati sì, ma già strutturati.
Il Data Warehouse è infatti un contenitore di tabelle ottimizzate per la lettura e quindi pronte per gli analisti. È il luogo dove cercare la conoscenza aziendale, all'interno di dati ordinati, puliti e certificati. Puoi immaginarlo come una grande biblioteca.
Il contenuto del Data Warehouse può diventare l’evoluzione di ciò che è raccolto nel Data Lake. Con l’avvento del Cloud le due tecnologie sono ormai così interconnesse da poter parlare di DataLakeHouse. Il neologismo, a livello di business, indica l’insieme degli strumenti che portano l’azienda da non avere nessun dato raccolto a una serie di tabelle leggibili e spendibili per attività di Business Intelligence.
Sia il Data Lake che il Data Warehouse condividono quello che potrebbe essere un limite: la mancanza di accessibilità da parte del business. Spesso infatti sono strumenti gestiti interamente dai team IT che, a loro volta, risultano sovraccarichi dalla mole di richieste.
Un tema decisamente rilevante per le organizzazioni che decidono di fare attività di business data driven. In questo contesto una Customer Data Platform può diventare lo strumento chiave per rispondere alle esigenze di entrambi.
Un’altra differenza rilevante tra queste soluzioni riguarda proprio i dati che vengono raccolti: se Data Lake e Data Warehouse contengono dati di qualsiasi genere, dalla produzione alla finanza, la Customer Data Platform si focalizza esplicitamente sui dati relativi ai Customer, prospect o clienti che siano. Gestisce quindi il cuore del business vero e proprio di un’azienda.
Torniamo un attimo alla sua definizione: quando un’azienda pensa alla CDP di solito fa riferimento a due insiemi di più soluzioni.
Nel caso della CDP che genera insight parliamo di un database che può benissimo appoggiarsi a un Data Lake e che è in grado di partire dai dati, strutturati e non, per generare report parlanti. In questo la Customer Data Platform viene valutata sulla sua capacità di:
riunire le informazioni del singolo cliente in un’unica vista, o single customer view (SCV)
fare lead scoring
supportare il business con attività di segmentation dell’audience
restituire risultati avanzati attraverso dashboard e analitiche.
Nel secondo caso la Customer Data Platform diventa lo strumento che abilita un sistema di engagement data driven con il pubblico. Si tratta quindi di un sistema in grado di “ascoltare” i dati raccolti da altre fonti e che permette al business di portare avanti azioni di marketing e business in real time.
In ogni caso la CDP è lo strumento che permette di unire i puntini tra tutti i dati rendendoli fruibili e utilizzabili nel momento esatto in cui servono.
Il Data Lake è lo strumento che, come abbiamo visto, raccoglie tutti i dati aziendali nella loro forma più grezza mentre il Data Warehouse è un insieme strutturato di tabelle pronte per supportare vari tipi di analisi in tutta l’azienda. La Customer Data Platform gestisce i dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati dei clienti, assicurando la privacy dei consumatori che si interfacciano con la tua azienda e controllando i flussi di dati tra diverse fonti.
Un Data Lake memorizza al suo interno i dati nel loro formato originale quindi non li trasforma o unifica in alcun modo. Al contrario, un Data Warehouse li riformatta in tabelle. Infine, la CDP è in grado di prendere più formati di dati e di riunirli restituendo una vista unica del cliente, fondamentale per qualsiasi attività di business.
Il Data Lake è lo strumento ideale per i data scientist che desiderano testare gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale. Il Data Warehouse viene usato principalmente dagli analisti che in azienda portano avanti attività di reporting e business intelligence. La Customer Data Platform invece viene spesso associata al marketing ma, nella visione di Injenia, Marketing e IT sono facce della stessa medaglia quando si tratta di guidare la roadmap e la strategia di business. Ecco perché le nostre soluzioni CDP parlano a entrambi.
L’approccio di Injenia alla Customer Data Platform, non solo come sistema tecnologico ma come strumento di business, è totalmente rivolto alla personalizzazione. Vediamo ancora proporre sul mercato CDP pre-confezionate come l’unica soluzione accettabile. La nostra visione è molto diversa.
L’esperienza pluriennale nello sviluppo di piattaforme di data analysis e data management ci ha insegnato una cosa: molte delle aziende che desiderano una CDP cercano in realtà un progetto di razionalizzazione dei propri dati. Al contrario, le soluzioni già pronte sono in realtà pacchetti di funzionalità che difficilmente mettono ordine, anzi, spesso diventano un’ulteriore costola che aumenta le complessità di gestione.
Questa consapevolezza ci ha portato a sviluppare piattaforme dati su misura per ogni realtà e ci consente di muoverci agilmente da un insieme all’altro delle soluzioni che hai visto poco fa. Quando parliamo con un’azienda esordiamo dicendo: di cosa hai bisogno? Perché la nostra CDP può fare tutto ma a noi interessa sviluppare solo gli elementi che servono, eliminando a monte qualsiasi sovrastruttura superflua. Partiamo dalle tue necessità, dagli strumenti e dai processi in essere nella tua azienda per strutturare Data Lake, Data Warehouse e Customer Data Platform che lavorano bene insieme e lo facciamo avvalendoci delle tecnologie avanzate più adatte per la tua realtà tra tutte quelle a disposizione.
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