CDP im Umbruch: Warum Kundendaten künftig dort aktiviert werden, wo sie liegen

Am 16. Juni 2026 hat Databricks auf seinem Data + AI Summit mit CustomerLake eine eigene Customer Data Platform vorgestellt — nativ eingebettet in das Lakehouse, gesteuert von KI-Agenten und derzeit in privater Vorschau, unter anderem mit Getnet by Santander als frühem Anwender aus dem Finanzsektor. Man kann die Ankündigung als ein weiteres Produkt in einem dichten Markt lesen. Interessanter ist sie als Symptom: Die Fähigkeiten einer CDP wandern dorthin, wo die Kundendaten ohnehin liegen. Für Marketing- und Datenverantwortliche in Banken lohnt sich ein genauer Blick — denn die Architekturfrage entscheidet zunehmend über Geschwindigkeit, Governance und letztlich über Marketing-Ergebnisse.

Vom Kopieren der Daten zum Aktivieren am Ort

Ein Jahrzehnt lang folgten Customer Data Platforms einem gemeinsamen Grundmuster: Daten aus allen Quellsystemen wurden in einen proprietären Speicher der Plattform kopiert. Dort fanden Identitätsauflösung, Profilbildung und Segmentierung statt; anschließend wurden Zielgruppen in die Aktivierungskanäle synchronisiert. Dieses Modell hat der Branche viel gebracht — aber es erzeugt strukturell eine zweite Datenkopie mit eigener Governance, eigener Latenz und eigenen Kosten.

Die Gegenbewegung firmiert unter Begriffen wie „composable" oder „warehouse-native": Die CDP-Fähigkeiten laufen direkt auf dem Data Warehouse oder Lakehouse des Unternehmens, die Daten bleiben am Ort. Offene Tabellenformate verstärken den Trend, weil dieselben physischen Dateien von Analytik, Aktivierung und BI-Werkzeugen gelesen werden können. Profilbildung nahe an der Datenplattform reduziert Latenz und verhindert, dass Segmentlogik in kopierten Tool-Silos auseinanderläuft.

Was CustomerLake konkret anders macht

Databricks setzt diese Idee konsequent um. Kundendaten werden nicht in eine separate CDP-Datenbank kopiert, sondern bleiben im Lakehouse und unterliegen derselben Governance wie alle übrigen Daten des Unternehmens. Zwei Agenten-Familien übernehmen die Arbeit, die bisher zwischen Marketing- und Datenteams hin- und hergereicht wurde: Profile Agents erstellen Customer-360-Profile und kombinieren dafür deterministische, probabilistische und KI-gestützte Identitätsauflösung; Campaign Agents bauen Zielgruppen und orchestrieren die Aktivierung. Über Föderationsmechanismen kann die Plattform zudem Daten in anderen Systemen lesen, ohne sie zu bewegen.

Bemerkenswert ist auch, was CustomerLake nicht versucht: die Aktivierungslandschaft zu ersetzen. Die Anbindung etablierter Marketing-Werkzeuge gehört zum Konzept. Die CDP wird damit weniger ein Ort als eine Schicht von Fähigkeiten über der vorhandenen Dateninfrastruktur.

Der Markt sortiert sich neu

Die Ankündigung fällt in eine Phase, in der sich der CDP-Markt sichtbar umgruppiert. Im Gartner Magic Quadrant für Customer Data Platforms 2026 ist Salesforce der einzige verbliebene Leader, während mit Hightouch ein warehouse-nativer Anbieter neu in den Quadranten eingezogen ist — ein deutliches Signal, dass die composable Architektur im Mainstream angekommen ist. Gleichzeitig wächst der Gesamtmarkt kräftig: Marktforscher von Mordor Intelligence taxieren ihn für 2026 auf rund 4,6 Milliarden US-Dollar und erwarten bis 2031 mehr als eine Verdreifachung. Es geht also nicht um Verdrängung in einem schrumpfenden Feld, sondern um die Frage, welche Architektur das Wachstum aufnimmt.

Wo die Grenzen des Ansatzes liegen

So klar der Trend ist, so wenig taugt er als Universalantwort. Drei Einschränkungen verdienen Beachtung:

• Reife der Datenplattform: Wer kein tragfähiges Warehouse oder Lakehouse mit sauberen Pipelines betreibt, hat mit einer composable CDP wenig gewonnen. Paketierte Plattformen bleiben für viele Organisationen der schnellere Weg zu ersten Ergebnissen.

• Identitätsauflösung als Kernleistung: In manchen Häusern ist die Identity Resolution der bestehenden CDP tatsächlich tragend. Sie ohne gleichwertigen Ersatz abzulösen, gefährdet die Profilqualität. Hybride Übergangsmodelle können hier sinnvoller sein als ein harter Schnitt.

• Datenort ist kein Selbstzweck: Die Optimierung auf „zero copy" ersetzt keine Strategie. Entscheidend ist, ob aus den Profilen bessere Entscheidungen und relevantere Kundeninteraktionen entstehen — nicht, in welchem System die Tabellen liegen.

Prüffragen für die Evaluation

Wer in den kommenden Monaten über die eigene CDP-Architektur entscheidet, kommt mit fünf Fragen schnell zu einer belastbaren Einschätzung:

1. Wo liegen die Kundendaten heute wirklich? Je konsolidierter die Datenbasis im Warehouse oder Lakehouse, desto stärker spricht die Ausgangslage für einen composable Ansatz.

2. Wer löst Identitäten auf — und wie gut? Die Qualität der Identitätsauflösung sollte gemessen werden, bevor über ihren Ort entschieden wird.

3. Welche Latenz brauchen die Anwendungsfälle? Echtzeit-Trigger stellen andere Anforderungen als wöchentliche Kampagnenselektionen.

4. Wie viele Kopien der Kundendaten existieren — und wer governt sie? Jede Kopie ist ein Governance- und Kostenfaktor, der in die Gesamtrechnung gehört.

5. Welche Teams sollen mit den Profilen arbeiten? Eine Architektur, die Daten- und Marketingteams auf denselben Datenbestand verpflichtet, reduziert Abstimmungsaufwand — setzt aber gemeinsame Prozesse voraus.

Die Antworten fallen je nach Haus unterschiedlich aus. Genau deshalb ist die Architekturwahl eine Managemententscheidung und keine reine Werkzeugfrage.

Was das für Banken bedeutet

Für Finanzinstitute hat die Architekturfrage eine besondere Note, denn kaum eine Branche unterliegt strengeren Anforderungen an Datenhaltung, Zugriffskontrolle und Nachvollziehbarkeit. Wenn Kundenprofile dort entstehen, wo bereits Verschlüsselung, Berechtigungskonzepte und Audit-Prozesse greifen, reduziert das Doppelarbeit in der Governance und senkt das Risiko von Schatten-Datenbeständen. Zugleich rückt die Datenplattform damit näher an die Fachbereiche: Segmente, Scores und Next-Best-Action-Logik können auf denselben governierten Daten laufen wie Risiko- und Reporting-Prozesse.

Die eigentliche Wertschöpfung entsteht allerdings erst eine Ebene darüber — in der Entscheidungslogik entlang des Kundenlebenszyklus. Eine Architektur, die Daten am Ort belässt, schafft die Voraussetzung dafür, dass Personalisierung, Kampagnensteuerung und Vertriebsimpulse schneller und konsistenter werden. Sie ersetzt aber nicht die Frage, welche Kundensignale ein Institut erkennen will, welche Maßnahmen darauf folgen und wie deren Wirkung gemessen wird.

Für die Prioritätenliste heißt das: erst Klarheit über die gewünschten Ergebnisse im Kundenlebenszyklus, dann klare Verantwortlichkeiten für Identität, Einwilligungen und Messung — und erst auf dieser Grundlage die Architekturentscheidung. Der Markt bewegt sich erkennbar in Richtung Lakehouse. Wer die Bewegung nutzt, statt ihr nur zu folgen, verbindet die neue Architektur mit einer belastbaren Entscheidungsschicht für das Kundenmanagement.