Daten & Technologie
Vergleich: CDPs und Lakehouses für KI-Anwendungsfälle
CDP vs. Lakehouse: Welches Datenmodell liefert echten Mehrwert für KI-Anwendungsfälle im Banking wie Next Best Action und Conversational AI?
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acceleraid Redaktion
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2 Min. Lesezeit
Lakehouses vs. Customer Data Platforms – ein Überblick
Lakehouses und Customer Data Platforms (CDPs) spielen beide eine zentrale Rolle in modernen Datenstrategien.
Während Lakehouses Daten speichern und für Analysen bereitstellen, machen CDPs diese Daten für Marketing, CRM und AI nutzbar.
Besonders spannend: der Einsatz von Conversational AI und Next Best Action Engines. Dieser Artikel vergleicht beide Ansätze und zeigt, wie Acceleraid die ideale Ergänzung ist.
1. Lakehouse: Das Datenfundament
Ein Lakehouse vereint Data Lake und Data Warehouse in einer Plattform.
Typische Vertreter sind Snowflake, Databricks, Google BigLake oder Microsoft Fabric.
Stärken:
Speicherung aller Daten in großem Umfang
AI- und Machine-Learning-Workflows auf Enterprise-Niveau
Governance, Sicherheit und Skalierbarkeit
Nutzen für AI:
Lakehouses sind die ideale Basis, um Modelle zu trainieren – von Fraud Detection bis Churn Prediction.
2. CDP: Die Aktivierungsschicht
Eine Customer Data Platform verfolgt ein anderes Ziel:
Daten für den Kundendialog nutzbar machen.
Stärken:
360°-Kundensicht in Echtzeit
Self-Service ohne Programmierkenntnisse
Consent- und DSGVO-Handling integriert
Next Best Action Engines, die AI nutzen, um im Moment der Interaktion die richtige Entscheidung zu treffen
Direkte Aktivierung in E-Mail, App, Ads, Chat oder Callcenter
Nutzen für AI:
CDPs stellen nicht nur Modelle bereit, sondern bringen sie in den Kundendialog –
schnell, DSGVO-konform und für Business-Teams verständlich.
3. Vergleich: Lakehouse vs. CDP
Merkmal | Lakehouse (Snowflake, Databricks, etc.) | CDP (z. B. Acceleraid) |
|---|---|---|
Datenhaltung | Rohdaten, strukturiert & unstrukturiert | Kundenprofile in Echtzeit, verdichtet |
Nutzer | Data Engineers, BI-Teams | Marketing, CRM, Produkt |
AI-Fokus | Training & Modellierung | Anwendung im Kundendialog (Next Best Action) |
Komplexität | Hoch, braucht Engineering | No-Code, Self-Service |
Aktivierung | Indirekt, über Exporte/APIs | Direkt, Omnichannel-Integration |
Consent | Speicherung & Audit | Sichtbare Kundeneinwilligung „out of the box“ |
Conversational AI | Datenbasis für Training | Echtzeit-Zuführung relevanter Infos via MCP |
4. Brücke zu Conversational AI & MCP
AI-Chatbots werden zu einem der wichtigsten Kanäle im Kundendialog.
Über das Model Context Protocol (MCP) können Bots direkt auf Unternehmensdaten zugreifen.
Doch: Bots brauchen nicht alle Rohdaten – sondern die richtige Next Best Action im richtigen Moment.
Acceleraid liefert genau das:
Integration mit Datenquellen wie DWH, Data Lakes oder CRM Lakehouses als Datenbasis
Echtzeit-Kundenprofile & Consent-Status
Next Best Action Engine für AI-gestützte Empfehlungen
Nutzung von großen Mengen Transaktionsdaten
Anbindung an Chatbots via MCP – DSGVO-konform und sofort nutzbar
5. Fazit
Lakehouses sind ideal, um AI-Modelle zu trainieren und Unternehmensdaten zentral zu verwalten.
CDPs sind unverzichtbar, um diese Modelle im Kundendialog einzusetzen – ohne Programmierung, in Echtzeit, kanalübergreifend.
Acceleraid verbindet beides und erweitert es um Conversational AI: die ideale Lösung für Unternehmen, die AI praktisch im Kundenkontakt nutzen wollen.
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