Customer Data Platform (CDP) và Data Warehouse (DWH): Đâu là sự lựa chọn phù hợp cho doanh nghiệp?

Thế nhưng, bản thân dữ liệu không có nhiều giá trị và việc có một lượng lớn dữ liệu nhiễu cũng là một rắc rối. Vì vậy, muốn khai phá sức mạnh dữ liệu đòi hỏi khả năng quản lý phù hợp để thống nhất, đồng bộ hóa và kích hoạt dữ liệu. Khi dữ liệu được kiểm soát và tiếp cận đúng cách, đấy mới là lúc dữ liệu phát huy hết tiềm năng.

Các tổ chức sử dụng đa công cụ để quản lý và khai thác hiệu quả vòng đời của dữ liệu, phổ biến nhất là nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP) và DWH (Data Warehouse). Việc lựa chọnâu là nền tảng tối ưu hơn phụ thuộc phần lớn vào nhu cầu của từng doanh nghiệp.

Hiểu về vai trò của CDP và Data Warehouse

Có quá nhiều công cụ quản lý dữ liệu với những chức năng tương tự nhau ở thời điểm hiện tại, ngoại trừ biết chính xác doanh nghiệp đang cần gì, nếu không sẽ rất khó phân biệt sự khác nhau giữa từng công cụ.  

Chính vì thế, việc xác định xem nền tảng dữ liệu khách hàng hay DWH phù hợp với doanh nghiệp phải bắt đầu bằng hiểu biết chính xác về những gì mà mỗi giải pháp này cung cấp.

Vai trò của DWH

- Định nghĩa: DWH là một kho lưu trữ dữ liệu bằng thiết bị điện tử tổng hợp từ các nguồn khác nhau, thường cung cấp một “lát cắt về dữ liệu” (snapshot) tại một thời điểm nhất định.

- Cách hoạt động: Dữ liệu được đưa vào DWH theo  lịch đặt trước và "tải theo số lượng lớn" (bulk loading) từ các hệ thống ETL (Extract - Kết xuất; Transform - Chuyển đổi, Load - Tải), Việc tải dữ liệu theo lịch đặt trước nêncác dữ liệu được truy vấn từ DWH luôn có độ trễ nhất định (không phải dữ liệu thời gian thực)

Khi dữ liệu được đưa vào DWH, nó sẽ nằm trong “bảng dữ kiện” (fact table) thường là dạng số và có thể tham chiếu đến các bảng khác. Sử dụng DWH bao gồm việc kết hợp các bảng này lại với nhau bằng các truy vấn. Đây là một quy trình kỹ thuật đòi hỏi rất nhiều kỹ năng của kỹ sư dữ liệu (data engineer).

- Cách sử dụng: DWH được xây dựng cho mục đích báo cáo và phân tích, thường chứa thông tin như dữ liệu đơn đặt hàng, bán hàng; dữ liệu danh mục sản phẩm; thậm chí sự kiện hành vi người dùng.

Ngoài những mục đích nguyên thủy ban đầu, chúng ta thấy có thêm một số xu hướng thực hiện đồng bộ ngược DWH (Reserve ETL), là quy trình trong đó dữ liệu được lấy ra khỏi kho để đưa vào các công cụ tiếp thị. Với cách sử dụng về DWH mới này đáp ứng hai mục tiêu quan trọng:

(1) Công ty có thể tận dụng cơ sở hạ tầng đã có và các khoản đầu tư công nghệ theo cách thức mới.

(2) Việc kết nối dữ liệu giữa các hệ thống giúp cho quy trình nghiệp vụ và tiếp cận thị trường trở nên thông minh và dễ dàng, Theo cách này đã giúp cho bộ phận  nghiệp vụ của doanh nghiệp truy cập dữ liệu ở các hệ thống đã được kết nối dễ dàng, nhanh chóng như Quản lý mối quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management - CRM) hoặc Nền tảng tự động hóa tiếp thị (Marketing Automation Platform).

- Người sở hữu: Kỹ sư dữ liệu là người sẽ phụ trách DWH, bởi họ có kỹ năng phù hợp để thực hiện những công việc như liên kết các bảng, chạy các câu lệnh, truy vấn sau đó gửi kết quả truy vấn  cho BI hoặc các công cụ phân tích (như Looker và Tableau) cung cấp cho nghiệp vụ hoặc yêu cầu phân tích dữ liệu như một cách tương tác  khai thác dữ liệu.

Vai trò của CDP

- Định nghĩa: CDP hợp nhất các nguồn dữ liệu trực tiếp và gián tiếp khác nhau để tạo ra góc nhìn chuẩn xác về khách hàng, thường được quản lý bởi nhóm Marketing và có thể truy cập vào các hệ thống khác. Điều đặc biệt là, CDP là một “hệ thống sống” (live system), cũng là một hệ thống hoạt động, không giống như DWH, là một hệ thống hồ sơ.

-  Cách hoạt động: Tương tự như DWH, CDP cũng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn. Tuy nhiên, CDP sau đó đẩy dữ liệu vào mô hình xoay quanh một định danh duy nhất (Unique Identity). Nói cách khác, trọng tâm của một CDP là từng cá thể và công ty.

Đưa dữ liệu vào CDP sẽ trải qua một bước quan trọng là định danh khách hàng (Identity resolution), trong đó dữ liệu được gán với “danh tính”. Danh tính này có thể là một người (còn gọi là Người dùng) hoặc một công ty (còn gọi là Tài khoản). Do không cần phải kết hợp các bảng với nhau như DWH nên nhóm Marketing có thể trực tiếp quản lý CDP.

- Cách sử dụng: Vì CDP là hệ thống với khả năng linh hoạt trong việc nhập dữ liệu theo thời gian thực hoặc theo dữ liệu không theo thời gian thực nên các trường hợp rất khác nhau. Họ có thể sử dụng hợp nhất các nguồn dữ liệu để quản lý, làm sạch và làm giàut dữ liệu để sử dụng trong các chiến dịch được cá thể hóa.

Phần lớn các tổ chức được cung cấp  từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả DWH để đưa vào CDP.  Nhìn chung, bản chất linh hoạt của CDP giúp dễ dàng trộn và kết hợp dữ liệu từ các loại hệ thống khác nhau để tất cả cùng hội tụ (và sau đó trở thành tiêu chuẩn hóa) trong một CDP.

- Người sở hữu: Các nhóm hoạt động tiếp thị thường sở hữu CDP, vì nó không yêu cầu bất kỳ kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt nào. Việc để CDP ngồi trong nhóm tiếp thị được đặt ở vị trí tốt tại các tổ chức sẽ cải thiện sự hiểu biết của họ về khách hàng và cung cấp nhiều thông tin tiếp cận hơn.

Xác định cách CDP và DWH hoạt động cùng nhau

Nắm được điểm khác biệt của CDP so với KDWH là bước đầu tiên để xác định đâu là giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp. Một điều quan trọng không kém là cần hiểu được làm sao phối hợp giữa CDP và DWH sẽ cực kỳ linh hoạt khi được mô hình hóa dữ liệu (data modeling), theo một cách hiểu cơ bản, chúng ta có thể xử lý mọi kiểu dữ liệu. Vậy nên, DWH vẫn có thể hữu ích cho nhiều tổ chức, dẫu phục vụ cho một mục đích khác với CDP - thậm chí ngay cả khi kết hợp với CDP.

Ví dụ: Doanh nghiệp có thể lấy "interesting bit" từ DWH và ánh xạ chúng tới các danh tính cụ thể trong CDP. Điều này giúp vẽ nên bức tranh toàn cảnh hơn về người dùng và tài khoản, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. Điều quan trọng cần hiểu là (1) DWH sẽ vẫn yêu cầu kỹ sư dữ liệu và (2) việc cấp dữ liệu vào CDP từ DWH sẽ không theo thời gian thực.

Giải quyết tranh luận về CDP so với DWH cho Doanh nghiệp

Các tổ chức đã đầu tư rất nhiều vào DWH trong 20 năm qua. Việc tiếp tục đầu tư  đã dấy lên những nghi vấn trong thời gian gian gần đây, phần lớn do tính phi thời gian thực của dữ liệu được lưu trữ và yêu cầu cao về mặt kỹ thuật của kỹ sư dữ liệu. Trong khi ở thời điểm hiện tại, dữ liệu theo thời gian thực (real-time data) có sẵn và dễ dàng truy cập tại bất kỳ thời điểm nào. Do đó, CDP có thể được sử dụng để kích hoạt dữ liệu mang lại hiệu quả cho quá trình đầu tư vào DWH.

Trên thực tế, có một vài trường hợp, CDP và DWH thực sự liên kết khi làm việc cùng nhau. Ví dụ như thực hiện phân bổ Marketing: Một CDP có thể hợp nhất tất cả các điểm tiếp xúc, hoạt động và hành vi từ nhiều công cụ SaaS, cơ sở dữ liệu và thậm chí cả DWH để cung cấp cái nhìn ba chiều (three-dimensional view) về cách người dùng hoặc tài khoản gắn với nghiệp vụ (cho du là nhóm tiếp thị, sản phẩm, hay các nhóm khác) theo thời gian. Doanh nghiệp có thể đẩy thông tin này trở lại DWH  liên kết với  công cụ như Looker hoặc Tableau để có các phân tích và báo cáo nâng cao hơn.

Đâu là lựa chọn  giữa CDP và DWH

CDP và DWH luôn là vấn đề doanh nghiệp cân nhắc khi nghĩ đến việc khai thác nhiều loại dữ liệu. Dựa vào thiết lập và mục tiêu hiện tại mà doanh nghiệp hiểu được các giải pháp này thực hiện nhiệm vụ gì và vai trò của chúng đối với doanh nghiệp. Từ đó biết được đâu là giải pháp phù hợp và làm cách nào để CDP và DWH có thể kết hợp với nhau nhằm tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu.

------------

DTSVN là công ty chuyển đổi số tiên phong phục vụ riêng các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam, cung cấp các giải pháp số hóa mới nhất giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số.

CDP (Customer Data Platform) – Phần mềm thiết lập hệ thống dữ liệu khách hàng đầy đủ, khoa học và xây dựng công cụ quản lý dữ liệu nhất quán, đồng bộ, hiệu quả; tối ưu việc khai thác, sử dụng và phục vụ hoạt động của doanh nghiệp.

Liên hệ ngay để được tư vấn và dùng thử giải pháp tại đây.