您應該使用數據倉庫作為 CDP 嗎？

基於雲的數據倉庫 (DWH) 的出現為越來越多的數據驅動用例帶來了更簡單的部署、更大的規模和更好的性能。 DWH 在企業技術堆棧（包括營銷技術堆棧）中變得越來越普遍。

不可避免地，這引出了一個問題：您是否應該將現有的 DWH 用作客戶數據平台 (CDP)？ 畢竟，當您重新使用堆棧中的現有組件時，您可以節省資源並避免新的風險。

但故事並沒有那麼簡單，還有多種潛在的設計模式在等待著你。 最終，將您的 DWH 用作 CDP 是有理由的，也有反對的。 讓我們深入挖掘。

DWH 作為 CDP 可能不適合您

使用 DWH 作為 CDP 有幾個固有的問題。 第一個很明顯：並非所有組織都有 DWH。 有時，企業 DWH 團隊沒有時間或資源來支持以客戶為中心的用例。 其他企業有效地將 CDP 部署為準數據倉庫。 （並非所有 CDP 都能做到這一點，但你明白了。）

假設您在 DWH 中擁有大部分或全部客戶數據。 對於許多（如果不是大多數）企業來說，問題是無法以對營銷人員友好的方式訪問數據。 通常，構建企業 DWH 是為了支持分析用例，而不是激活用例。 這會影響數據的標記、管理、關聯和內部治理方式。

回想一下，DWH 本質上是用於存儲和計算的，這意味著數據存儲在以列名作為屬性的數據庫表中。 然後您編寫複雜的 SQL 語句來訪問該數據。 讓營銷人員記住表名和列名，然後才能創建用於激活的區段，這是不現實的。 或者換句話說，DWH 通常不像大多數 CDP 那樣支持營銷人員自助服務。

這也涉及到更廣泛的結構性問題。 DWH 通常並非設計用於支持許多 CDP 所針對的實時營銷用例。 它可以執行快速計算，您可以安排攝取和處理以頻繁的時間間隔發生，但它仍然不是實時的。 同樣，除了一些例外，DWH 不想根據原始數據採取行動，而營銷人員通常希望使用原始數據（通常是事件）來觸發某些激活。

最後，請記住，數據和訪問數據的能力並不能構成 CDP。 大多數 CDP 提供了一些您在 DWH 中找不到的附加功能子集，例如：

• 具有觸發功能的事件子系統。
• 匿名身份解析。
• 營銷人員友好的細分界面。
• 使用連接器分段激活配置文件。
• 潛在的測試、個性化和推薦服務。

單獨的 DWH 無法提供這些功能，因此您需要從其他地方獲取這些功能。 當然，DWH 供應商擁有相當大的合作夥伴市場。 您可以找到許多替代方案，但它們不是本地的，需要集成和支持工作。

因此，毫不奇怪，有很多關於“可組合的 CDP”和 DWH 在這種情況下的潛在作用的討論。 我之前曾說過，可組合性是一個範圍，超過某個點你就會開始失去好處。

發出所有這些警告後，DWH 可以作為客戶數據堆棧的一部分發揮作用，包括：

• 通過直接從 DWH 激活來取消 CDP。
• 使用 DWH 作為具有反向 ETL 平台的準 CDP。
• 與 CDP 共存。

讓我們看看這三種設計模式。

1. 將營銷平台直接連接到您的 DWH

這可能是我上面批評的最極端的案例，但一些企業已經做到了這一點，特別是在前 CDP 時代和平台（如 Snowflake 及其廣泛的生態系統）正在尋求解決這個問題。

這裡的想法是您的參與平台通過 DWH 直接連接到推拉數據。 許多成熟的電子郵件和營銷自動化平台天生就可以做到這一點，儘管通常是通過批量推送。 然後，在對外營銷的情況下，您的營銷人員使用消息傳遞平台創建細分並向這些細分發送消息。

想像一下，您有另一個營銷或參與平台、個性化網站或電子商務平台。 您再次從 DWH 中提取數據，然後使用 Web 應用程序平台創建另一組細分以實現更有針對性的參與。

你看到問題了嗎？ 已經有兩套分段接口。 如果您有 10 個營銷平台會怎樣？ 20？ 您將繼續在各處創建細分，因此您的全渠道承諾消失了。

最後，如果您必須添加另一個不支持從 DWH 直接攝取的營銷平台怎麼辦？

2. 使用 DWH 和反向 ETL 工具

這種方法解決了上面第一個模式的幾個問題。 值得注意的是，它允許（理論上）非 DWH 專家在 DWH 上虛擬創建通用段並激活多個平台。 通過轉換和更好的連接器框架，您可以將不同的標籤映射和對營銷人員友好的數據結構應用於不同的端點。

這是它的工作原理。 反向 ETL 平台從 DWH 中拉取數據，並在轉換後發送到營銷平台。 您可以執行多個轉換並將該數據同時發送到多個目的地。 您甚至可以將其自動化，並讓導出按照預定義的時間表定期運行。

但是該數據的副本（或其子集）實際上已復製到目標平台，因此您實際上並沒有隻有一個數據副本。 由於反向 ETL 平台沒有數據副本，您所需的細分或受眾總是在查詢時生成（通常是批量生成）。 然後將它們導出到目的地。

如果您想要基於事件的實時觸發器或永遠在線的活動，則這不是合適的方法。 當然，您可以高頻率地自動執行導出，但這不是實時的。 隨著您增加導出頻率，您的成本將成倍增加。

此外，雖然反向 ETL 工具提供了一個分段接口，但它們往往更注重技術和 DataOps，而不是 MOps。 在宣布這是適合營銷人員自助服務的“商業友好型”解決方案之前，您必須仔細測試它。

3. DWH與CDP共存

您的企業 DWH 充當客戶數據基礎架構層，為您的 CDP（以及其他端點）提供數據。 許多（如果不是大多數的話）CDP 現在提供一些從 DWH 平台同步的功能，尤其是 Snowflake。

這些 CDP 如何與 DWH 共存存在差異。 大多數 CDP 將數據同步並複製到他們的存儲庫中，而其他人（包括反向 ETL 供應商）則不製作副本。 但是，在最終確定適合您的方法之前，您可能需要權衡取捨。

一般來說，我們傾向於看到較大的企業更喜歡這種設計模式，儘管圍繞客戶身份解析等關鍵服務最終駐留的位置存在很大差異。

深入挖掘：CDP 應該放在您的營銷技術堆棧中的什麼位置？

包起來

DWH 平台在營銷技術堆棧中扮演著越來越重要的角色。 但是，對於在數據生態系統中提供哪些服務，您仍然有多種架構選擇。

我認為現在排除 CDP 還為時過早。 在評估您的選擇時，請牢記每種模式的權衡取捨。

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