Vergleich: CDPs und Lakehouses für die Nutzung von AI
Lakehouses vs. Customer Data Platforms – ein Überblick
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.