突然蹿红的CDP，其实早已成为营销人不可或缺的武器

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让数据收集和使用更便捷

Neckes指出，Hadoop这个存在了多年的大数据解决方案，直到最近几年才开发出一套成熟的数据生态系统。它和其他一些新技术，比如大数据分析引擎Apache Spark以及实时数据管道Kafka「为一种新型数据平台提供了机会」，Neckes说。

除了可以快捷地存储和访问非结构性数据外，这个新平台还能保留更多可立即访问的数据，超过以往任何时候，从而为成千上万的用户提供单独的数据点。

Raab说，涉及到Hadoop以及相关技术的数据架构「可以存储你没有料想到的数据。」

「在传统的数据仓库中，IT部门必须将数据映射到相关数据库的数据表中，」他说，「相比之下，Hadoop是一个文件系统，围绕标识符（如眼睛颜色）和对应值（蓝色）等简化的数据结构来构建。」

打比方说，这意味着在一个流行社交应用中添加了新的通信板块时，数据存储库不需要对其进行规划和映射，就能兼容。

「它就这样出现在数据中。」 Raab说。这对于CDP的概念至关重要，该概念旨在存储以及提供与客户及其与企业互动的各种相关数据。

为传统企业打开智能之路

营销自动化平台，数据管理平台和客户关系管理系统（CRM）主要是关注结构化数据，Raab说。例如，CRM系统最初是为销售代理商和客服中心设计的，而不是作为服务用户数据和身份的多用途中心。

Raab指出，当一个现有的营销平台如Salesforce，收购了一家社交媒体公司如Radian6时，由此涌入的非结构性数据主要存在于数据孤岛中，或者会在需要的时候被导入。

他说，针对所有结构性和非结构性数据，Salesforce并没有提供完全统一和立即可访问的视图。但是他认为，Salesforc近期收购的营销智能和分析平台Datorama可能演变为其可使用的CDP。

传统客户系统的信息流也比那些现代化的CDP更有限，Neckes说，因为它们主要是为获取数据而生，而不是同时获取和分发数据。并且，在利用数据进行实时编排方面，CDP具有「数量级」的优势，比如能在每个通道间建立和运行活动，或根据需要实时修改动作。

所有这些因素——包括海量数据、非结构性数据、双向数据流和实时数据编排——都意味着CDP是专门为实时环境中处理更多数据量及更多数据种类而建造的。这些属性正是现代营销应用程序最需要的——比如身份匹配、营销预测、数据分析、多渠道实时营销以及AI的操作使用。

考虑到客户数据管理已具备的驱动因素和工具，在当前这个进化的纪元，原有的老古董能进化为智能产品吗？我问Neckes。

可以，他回答，通过购买CDP并围绕它们重建就能实现。（本文转载自Marteker技术营销官）

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