Alexander Nitsche, tätig bei b.telligent, fokussiert in seinem Vortrag auf die Einführung und das Verständnis von Customer Data Platforms (CDPs). Er definiert CDPs als patentierte Softwarelösungen, die auf Big Data Technologien basieren und eine skalierbare, persistente und vereinheitlichte Kundenansicht bieten. Alexander Nitsche unterscheidet zwischen verschiedenen CDP-Typen: Data CDPs für Datenaggregation, Analytical CDPs für Analysefunktionen und Engagement CDPs für Kundeninteraktion. Er betont die Bedeutung eines strukturierten Evaluierungsprozesses, der mit einer gründlichen Ist-Analyse beginnt, um die spezifischen Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens zu identifizieren. Dieser Prozess beinhaltet die Definition von Use Cases und die Auswahl geeigneter CDPs, wobei die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens berücksichtigt wird.
In der Implementierungsphase empfiehlt Alexander Nitsche einen iterativen Ansatz, der die Komplexität reduziert und sich auf die wichtigsten Use Cases konzentriert. Er diskutiert auch Alternativen zu CDPs, wie Cloud-Warehouse-Lösungen, und weist darauf hin, dass einige Unternehmen möglicherweise bereits über die notwendigen Datenverarbeitungskapazitäten verfügen. Abschließend betont er die Wichtigkeit, CDPs als Teil einer umfassenderen IT-Architektur zu betrachten und nicht als isolierte Tools. Die Auswahl einer CDP sollte auf einer fundierten Analyse der eigenen Anforderungen und der verfügbaren Technologien basieren, wobei ein Best of Breed-Ansatz in Betracht gezogen werden kann, um die besten verfügbaren Lösungen für spezifische Funktionen zu wählen. Alexander Nitsche schließt mit einer Einladung zur Vernetzung über LinkedIn für weiterführende Diskussionen und Fragen.
Kernthemen:
- Customer Data Platforms (CDPs) sind patentierte Softwarelösungen, die auf Big Data Technologien basieren und eine vereinheitlichte Kundenansicht bieten.
- Es gibt verschiedene Typen von CDPs: Data CDPs für Datenaggregation, Analytical CDPs für Analysefunktionen und Engagement CDPs für Kundeninteraktion.
- Ein strukturierter Evaluierungsprozess ist entscheidend, beginnend mit einer Ist-Analyse, um die spezifischen Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens zu identifizieren.
- Die Implementierungsphase einer CDP sollte iterativ erfolgen, um die Komplexität zu reduzieren und sich auf die wichtigsten Use Cases zu konzentrieren.
- Alternativen zu CDPs, wie Cloud-Warehouse-Lösungen, können in einigen Fällen eine CDP ersetzen, insbesondere wenn ein Unternehmen bereits über entsprechende Datenverarbeitungskapazitäten verfügt.
- Die Auswahl einer CDP sollte auf einer fundierten Analyse der eigenen Anforderungen und der verfügbaren Technologien basieren.
- Ein Best of Breed-Ansatz kann in Betracht gezogen werden, um die besten verfügbaren Lösungen für spezifische Funktionen zu wählen.
- CDPs sollten als Teil einer umfassenderen IT-Architektur betrachtet werden, nicht als isolierte Tools.