Sự khác biệt giữa CDP, Data Warehouse và Data Lake

Mặc cho những chỉ số đáng lưu ý trên, người dùng vẫn chưa hiểu rõ sự khác biệt giữa CDP (Customer Data Platform - Nền tảng dữ liệu khách hàng), DMP (Data management platform - Nền tảng quản lý dữ liệu); CRM (Customer Relationship Management - Quản lý mối quan hệ khách hàng), Data Lake (Hồ dữ liệu) và Data Warehouse (Kho dữ liệu - DWH). Bài viết dưới đây sẽ nêu rõ điểm khác biệt của CDP, Data Warehouse và Data Lake.

Định nghĩa về Data Warehouse

Data Warehouse là kho dữ liệu thu thập và lưu trữ dữ liệu cấu trúc tổng hợp từ nhiều hệ thống nguồn, chạy trên “cơ sở dữ liệu quan hệ” (Relational Database) và có thể chuyển đổi, thống nhất dữ liệu cho các mục đích phân tích khác nhau. DWH được xây dựng, tùy chỉnh bởi phòng CNTT - bộ phận thêm các nguồn dữ liệu và tổ chức chúng cho các nghiên cứu đã xác định trước.

Định nghĩa về Data lake

Data lake thu thập và lưu trữ thông tin từ nhiều hệ thống doanh nghiệp khác nhau dưới dạng nguyên bản với hạn chế tối thiểu về tổng hợp hay chuyển đổi. Tất cả các loại dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc hay phi cấu trúc có thể được quản lý bởi hồ dữ liệu. Nó chạy trên sự kết hợp giữa kho dữ liệu quan hệ (Relational Data) và không quan hệ (Non-relational Data). Giống như DWH, phòng IT của công ty sẽ chịu trách nhiệm quản lý và tùy chỉnh hồ dữ liệu.

Định nghĩa về CDP

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là phần mềm được thiết kế đóng gói để xây dựng một cơ sở dữ liệu khách hàng một cách đồng nhất. Nó có thể nhập dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc mà không bị mất dữ liệu. Hơn nữa, CDP cũng có thể chuyển đổi, định dạng lại và hợp nhất những dữ liệu cho các phân tích đơn giản. Tính năng đặc biệt của CDP là cho phép thấy được góc nhìn thống nhất về dữ liệu khách hàng. Từ đó, những Marketers sẽ hiểu rõ chi tiết khách hàng theo từng phút và lên kế hoạch các chiến dịch tiếp thị phù hợp.

Những thay đổi nhỏ ví dụ như thêm mới nguồn dữ liệu, CDP có thể được quản lý bởi bộ phận Marketing, với các thay đổi lớn sẽ yêu cầu bộ phận IT tham gia. Một vài hệ thống CDP có những tính năng bổ sung như phân loại, phân tích, mô hình dự đoán, quản lý chiến dịch,..

Những điểm khác biệt chính giữa CDP, Data Warehouse, Data Lake

1. Data type (Loại dữ liệu)

Data Warehouse kết hợp tất cả các loại dữ liệu của công ty. Nó rất lớn và sẽ rất tốn kém để duy trì. Kho dữ liệu được sử dụng như một kho lưu trữ để thực hiện rất nhiều phân tích khác nhau trong toàn doanh nghiệp. Trong khi đó, hồ dữ liệu được sử dụng chủ yếu để lưu trữ dữ liệu thô và chưa qua làm sạch. Đây là những loại dữ liệu có ích cho các nền tảng AI và Machine Learning. Còn CDP làm việc với dữ liệu khách hàng (dữ liệu 3 bên) nhưng chủ yếu làm việc với dữ liệu bên thứ nhất (First-party Data).

2. Nhập dữ liệu

Cả ba công nghệ có thể thu thập dữ liệu từ đa nguồn, đa hệ thống. Dẫu vậy, Data Warehouse chỉ lưu trữ dữ liệu cấu trúc trong khi Data Lake và CDP có thể lưu trữ cả dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Khi so sánh với Data Lake, CDP vượt trội hơn khi có thể giảm thiểu mất mát dữ liệu.

3. Hợp nhất dữ liệu

Tuy Data Warehouse có khả năng chuyển đổi và hợp nhất dữ liệu giống CDP nhưng nó không có khả năng định danh khách hàng đa kênh (cross-channel identity resolution), điều cần thiết để tạo ra một góc nhìn duy nhất về khách hàng. Data lake thì lưu trữ dữ liệu dưới định dạng nguyên bản và không chuyển đổi, định dạng hay hợp nhất chúng.

4. Sử dụng

Nếu Data Warehouse được các chuyên viên phân tích doanh nghiệp sử dụng để thực hiện các báo cáo kinh doanh và thống kê thì Data Lake được các nhà khoa học dữ liệu dùng để xử lý dữ liệu thô nhằm kiểm thử các thuật toán AI. Còn CDP được sử dụng và kiểm soát bởi đội ngũ tiếp thị.

5. Chi phí

Chi phí của Data Warehouse khá đắt đỏ khi phí xây dựng có thể lên tới 10 triệu đô, trong khi đó chi phí Data Lake thì rẻ hơn khá nhiều, khoảng 20%. Còn CDP tại thời điểm ban đầu chi phí đầu tư khá cao nhưng doanh nghiệp có thể lựa chọn rất nhiều nhà cung cấp giải pháp CDP tốt với một mức giá phù hợp. Thậm chí, doanh nghiệp cũng có thể kết hợp với với các nhà cung cấp này để hoàn thiện các mục tiêu công ty.

Yêu cầu cơ sở dữ liệu khách hàng cho Marketers

Chuyên gia CDP David Raab đã có một bài viết sâu sắc về yêu cầu về cơ sở dữ liệu của khách hàng:

Lời kết

Cuộc tranh luận giữa CDP và Data warehouse vs Data Lake sẽ không có hồi kết. Với việc CDP tương đối mới hơn so với hai công nghệ kia, nó thường trải qua sự đánh giá, giám sát kỹ lưỡng hơn. Việc có cả ba công nghệ trên chắc chắn mang lại lợi ích tuyệt vời cho doanh nghiệp. Mặt khác, nếu không có Data Warehouse và Data Lake, doanh nghiệp có thể đầu tư vào CDP.

Ngày nay, các tổ chức cần một hệ thống như CDP để có những dữ liệu dễ dàng đưa ra quyết định (actionable data) và kết nối qua nhiều kênh. CDP cung cấp cho Marketers quyền kiểm soát và thông tin chi tiết nhằm thúc đẩy hoạt động tiếp thị theo hướng dữ liệu và mang đến trải nghiệm cá nhân hóa 1: 1 theo thời gian thực cho khách hàng.

Giải pháp CDP (Customer Data Platform) do DTSVN phát triển và đã triển khai thành công cho Vietinbank – 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.

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

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.

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