AI & Analytics

Databricks: HP bouwt AI-klaar klantgegevensplatform

Databricks Blog
Databricks: HP bouwt AI-klaar klantgegevensplatform

Samenvatting

Databricks CustomerLake hielp HP in twee uur publiekssegmenten klaar te zetten en kan de CDP-kosten met 40% verlagen.

Wat gebeurt er met Databricks CustomerLake?

HP bouwt op Databricks een Marketing Lakehouse waarin media-, merk-, intentie- en technografische gegevens samenkomen. Met Databricks CustomerLake configureerde HP datamodellen met governance, publiceerde het attributen en maakte het publieksopbouw klaar in twee uur. Bij een traditioneel CDP kon dat proces volgens HP twee tot drie maanden duren.

HP breidde de marketingcontext uit met 90% nieuwe signalen. De ingestie van intentiedata groeide van 75 naar ongeveer 20.000 onderwerpen. Ook daalde de doorlooptijd voor vergelijkbare datadeling met governance van drie maanden naar 48 uur.

Waarom dit belangrijk is voor Databricks CustomerLake

HP behandelt een CDP niet als één afzonderlijk product, maar als een verzameling functies voor klantprofielen, accountsegmentatie, doelgroepactivatie, meting en automatisering. Omdat HP die gegevens en bedrijfslogica al op Databricks samenbracht, zorgde een los CDP volgens het bedrijf voor dubbele pipelines, dubbele data en extra operationeel werk.

CustomerLake plaatst die CDP-functies op de bestaande Databricks-basis. Dat verschilt van HP’s eerdere composable-CDP-aanpak, waarbij de databeweging afnam maar de activatielaag nog niet beschikte over dezelfde definities, relaties, metrics en governance als het dataplatform. Die context bepaalt of selfservice-analyses en AI-agents gegevens correct kunnen gebruiken.

HP schat dat consolidatie met CustomerLake de totale CDP-eigendomskosten met maximaal 40% verlaagt. De casus laat daarmee vooral zien welke architectuurkeuze ontstaat wanneer een bedrijf een apart CDP vergelijkt met functies binnen een bestaand lakehouse.

Concrete takeaway voor Databricks CustomerLake

Breng eerst in kaart welke CDP-pipelines, datadefinities en governance-regels al op Databricks staan. Test daarna met CustomerLake hoe snel een team een gecontroleerd publiek kan samenstellen en controleer of marketingattributen rechtstreeks beschikbaar zijn voor activatie.

Lees het volledige artikel
Meer over AI & Analytics →