Side-by-side diagram comparing a Composable CDP and an Established CDP architecture. On the left, the Composable CDP structure shows data flowing from a Cloud Data Warehouse through a CDP and CDW Compute, then into a CDP Cache, and finally to Applications. This model reallocates compute back to the CDW. On the right, the Established CDP routes data from the Cloud Data Warehouse into a standalone CDP and Optimized Compute layer before reaching Applications. It shows compute optimization happening outside the CDW. Each component is labeled with light green icons and arrows on a dark background.

Um den heutigen CDP-Markt zu verstehen, müssen wir das Konzept der „Zusammensetzbarkeit“ entwirren, das je nach Marketingkontext zu unterschiedlichen Bedeutungen zusammengefaßt wurde. Aus rein technischer Sicht beschreibt Composability Plattformen, die modular genutzt werden können, wobei eine entbündelte Preisgestaltung damit verbunden ist. Mit anderen Worten, Kunden können wählen, welche Funktionen sie nutzen möchten, und nur für die bezahlen, die sie nutzen.

Wie bereits erwähnt, ist die überwiegende Mehrheit der CDPs in ihren Preisstrategien flexibler und entbündelter geworden. Genau genommen sollten alle CDPs zusammensetzbar sein und die meisten CDPs sind zusammensetzbar. Da die Warehouse-nativen CDPs jedoch von „Reverse-ETL“ umbenannt wurden in
Der Begriff „zusammensetzbare CDPs“ wurde weit ausgedehnt und umfasste nun CDPs, bei denen es sich um Überlagerungen von CDWs handelte.

Diese Warehouse-nativen CDPs erweiterten die Definition von Composability weiter und umfassen nun auch schemaunabhängige Funktionen, Zero-Copy-Unterstützung und eine schnelle Amortisierungszeit. Die Positionierung „Composable“ war zwar ziemlich clever, aber die Verschmelzung dieser Konzepte hat sowohl bei Käufern als auch bei Verkäufern von CDPs für Verwirrung gesorgt, da sie auf funktionaler Ebene zu einer falschen Dichotomie zwischen verpackten und zusammensetzbaren CDPs geführt hat.

Wie bereits erwähnt, ist Zero-Copy-Support eigentlich ein Fachbegriff, der die allgemeine Unterstützung von Datenqualitäts- und Governance-Bemühungen beschreibt. Warehouse-native CDPs erben zwar Vorteile, die wir bereits besprochen haben, aber diese sind nicht der ausschließliche Bereich von Warehouse-nativen CDPs und werden von Fall zu Fall ausführlich besprochen.

Die Time-to-Value-Positionierung wurde als Hauptvorteil von Warehouse-nativen CDPs herausgestellt, da ihre Implementierung in CDW-Umgebungen der Kunden einfacher zu sein scheint als bei CDP-Paketen. Dies ist jedoch eine große Fehlcharakterisierung der etablierten CDP-Fähigkeiten. Alle wichtigen etablierten CDPs können innerhalb weniger Stunden installiert und ausgeführt werden. Ebenso erfordern Warehouse-native CDP-Bereitstellungen oft umfangreiche professionelle Services, bevor sie vollständig als CDP eingesetzt werden können, insbesondere wenn eine komplexe Identitätsauflösung erforderlich ist. Meist handelt es sich dabei um eine kluge Positionierung durch Warehouse-native CDPs, wodurch die ausgereiften Bereitstellungsmethoden etablierter CDPs zu einer vermeintlichen Belastung werden. In den meisten Anwendungsfällen hängt die Bereitstellungsgeschwindigkeit mehr vom Kundenkontext ab als von den inhärenten CDP-Grenzwerten.

Die schemaunabhängige Anforderung von Zero-Copy ist ein interessanter Bereich, den es zu berücksichtigen gilt. Etablierte CDPs sind in ihren Arbeitsabläufen präskriptiver als zusammensetzbare CDPs, sodass eine Datenzuordnung erforderlich ist. Warehouse-native CDPs bieten möglicherweise mehr Flexibilität, erfordern jedoch, dass Kunden vor der Bereitstellung bereits ein kohärentes Datenmodell erstellt haben. Marketer bevorzugen im Allgemeinen etablierte CDPs, da sie speziell darauf ausgelegt sind, ihre Arbeitsabläufe zu unterstützen, indem sie klar definierte Benutzerpräferenzen verwenden, die in den letzten zehn Jahren definiert wurden. Bei Warehouse-nativen CDP-Bereitstellungen müssen die Datenentwicklungsteams des Kunden ein Schema für ihre Benutzer erstellen und dieses kontinuierlich aktualisieren, wenn sich die Anwendungsfälle ändern. Richtig überlegt, ist das wirklich eine Wahl zwischen Marketer-Enablement und Data Engineering-Anpassung.

Ein weiterer angeblicher Vorteil der schemaunabhängigen Funktion ist die Möglichkeit, einfacher im Kontext der Dateninfrastruktur eines Kunden zu arbeiten. In der Praxis ist dies kein allgemeiner Unterschied zwischen etablierten und lagernativen CDPs. Die Fähigkeit, mit verschiedenen Datenquellen zu arbeiten, ist bei allen CDPs unterschiedlich und hängt weitgehend von der Qualität der Integrationen für bestimmte Quellen ab. Beispielsweise lässt sich ein bestimmtes etabliertes CDP besser in einige CDW-Plattformen integrieren als alle „zusammensetzbaren“ CDPs.

Für den Käufer von CDPs ist diese Verschmelzung zusammensetzbarer „Anforderungen“ bei der Auswahl des geeigneten CDP nicht hilfreich. Da die meisten CDPs entbündelte Preise anbieten, sind die meisten CDPs laut technischer Definition „zusammensetzbar“. Wenn wir die Definition von Composable auf den Begriff „Zero-Copy“ -Deployment erweitern, müssen wir genau wissen, was das eigentlich bedeutet. Wie bereits erwähnt, bedeutet dies nicht „keine Datenkopie“, da alle CDPs dies aus Leistungsgründen tun. In der Praxis bedeutet das: „Wie funktionieren die CDW-basierten Qualitätsbemühungen?“ Die Antwort darauf hängt weitgehend vom Kontext ab. Warehouse-native Ansätze werden die aktuellen CDW-basierten Qualitätsbemühungen besser unterstützen, wobei die CDP-Pakete die Lücke im nächsten Jahr schließen werden. Abgesehen von den CDW-Qualitätsanstrengungen werden vertikale CDPs Qualitätsprobleme besser lösen als Allzweck-CDPs.

Bei den übrigen „zusammensetzbaren“ Anforderungen handelt es sich größtenteils um Überlegungen zum Produktmarketing, bei denen der Kundenkontext ignoriert wird. Wir bewundern zwar die Produktmarketing-Fähigkeiten der CDP-Anbieter, die im Warehouse tätig sind, aber die Verschmelzung dieser Konzepte hat die ohnehin komplizierte CDP-Auswahl noch schwieriger gemacht.

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