ארכיטקטורה מותאמת לבניית AI בשיווק ובכלל
למה זה מאתגר? ריבוי ערוצים מול לקוח שמייצרים המון נתונים שונים ומפוזרים, המידע על הלקוח מתעדכן בזמן אמת בכל אינטראקציה / שיווק, מכירות ושירות לקוחות פועלים ב silos / רוצים גם לאחד היסטוריית נתונים ממערכות אחרות בארגון.
אז לא חידשנו כלום.
אבל עכשיו כשהארגון גם רוצה לעשות קפיצת מדרגה לעולמות ה AI חייבים שהכל יהיה מסודר ומדוייק
במאמר טרי ומעניין על שכבת הנתונים החדשה שהינה הבסיס לבניית AI בשיווק (לינק למאמר המלא) מוצגת ארכיטקטורת נתונים מודרנית מאוחדת לטכנולוגיית שיווק באמצעות מחסני נתונים בענן (CDWs)
בארכיטקטורה המוצגת בתמונה אפשר לראות 3 מחלקות: שיווק, מכירות ושירות לקוחות, כל אחת עם אפליקציות ומסדי נתונים ייעודיים משלה (כאב ראש בכל ארגון לחבר את הכל🥹?) ובמציאות יש עוד מערכות עם נתוני לקוח...
ה CDW משמש כ"שכבת נתונים מרכזית לכל הארגון" ומאפשר שיתוף נתונים דו-כיווני כמו כן מתחבר לכלי ML ו BI כלי לאפשר אנליזות, דשבורדים ומודלי חיזוי
אז אם נעשה לנו רגע סדר בכלים ובפלטפורמות הקיימות ומה ההבדל בין CDP ו CDW אז כמה דוגמאות לפלטפורמות CDW מובילות בשוק Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon Redshift
דוגמאות ל CDP סלספורס / אדובי / SAP
כן חשוב לציין שהתחום הזה מתפתח במהירות, וההבדלים בין CDPs, CDWs הופכים לעתים מטושטשים (כלומר CDP עם יכולות אחסון וניתוח / ניהול פאנל מרכז ב CDW עם יכולות ניהול נתוני לקוחות)
לסיכום....שכבת נתונים מאוחדת היא הבסיס לגל הבא של חדשנות AI בשיווק, מכיוון שהיא מבטיחה שלמודלי AI יש גישה לנתונים נקיים ושלמים לקבלת החלטות טובות.
לכן צריך להכיר את האפשרויות ולתפור את הארכיטקטורה הכי נכונה לכם
Comments