Vergleich: CDPs und Lakehouses für die Nutzung von AI

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.