17. November 2022
Data ist sehr wichtig, wenn es darum geht, Kampagnen zu erstellen und besser zu machen. Das ist schon seit dem Beginn der Werbung und des Marketings im Web so.
Data Platforms, wie DMPs und CDPs, bieten viel für das Data Management. Ein Data Lake in Ihrem Tech Stack bringt aber auch viel Gutes für das Geschäft.
Sehen Sie sich die Graphik an, und finden sie heraus, was einen Data Lake ausmacht.
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher. Er macht es Firmen möglich, viel Data von vielen Quellen zu speichern.
Das hört sich so an, als wäre der Data Lake wie jede andere Data Platform. Also wie eine relationale Database oder ein Data Warehouse. Aber ein Data Lake kann Data in diversen Formaten speichern. Das sind zum Beispiel CSV, Log Files, Audio und Video Dateien und Dokumente.
Die anderen können die Data nur in einem Format speichern, zum Beispiel CSV. So nützt ein Data Lake den Firmen, die viele Arten von Data in diversen Formaten sammeln.
Data die im Data Lake gesammelt ist, kann umgewandelt und geprüft werden. Auch kann sie an andere Systeme geschickt werden, wie DMPs und CDPS.
Sicherheit: Den Zugriff für Leute von einem Ort aus beschränken oder zulassen.
Prüfung: Machen Sie Prüfungen und Reports in Echtzeit. Wenden sie auch maschinelles Lernen auf die Data an. So kann schon vorher gesagt werden, wie Ergebnisse und Aktionen in der Zukunft sein werden.
Gruppierung und Indizierung: So ist der Inhalt leicht zu verstehen.
Partitionierung: Die Abfrage und Prüfung von Data wird so schneller und kostet weniger.
Data Zentral speichern: Mit Data Systemen wie DMPs und CDPs kann Data nur in einem Format, wie CSV, gespeichert werden. Mit einem Data Lake kann viele Arten von Data in diversen Formaten, wie CSV, Log Files und Dokumente, gespeichert werden. So können Sie all Ihre Data nicht nur Zentral speichern. Sie können auch mehr Data speichern, und dabei die Kosten senken.
Echtzeit und bessere Prüfung: Eine Prüfung in Echtzeit ist möglich, da all Ihre Data an einem Ort ist. Das geht über strukturiertes Streaming, das es von Amazon Glue gibt. Und mit der Abfrage von Tabellen, zum Beispiel wenn Amazon Athena genutzt wird. Mit maschinellem Lernen kann die Data im Data Lake genutzt werden, um bessere Prüfungen zu machen.
Look-Alike Modell: Mit der Data im Data Lake können Sie Looke-Alike Models machen. In DMPs und CMPs ist dies zwar auch möglich, aber mit einem Data Lake haben Sie mehr Data, mit der Sie arbeiten können.
Attribution Modelling: Mit Data aus dem Data Lake können Sie dies auch machen. Es macht es Ihnen möglich, Data von mehr Quellen zu prüfen, als dies mit anderen Data Platforms möglich ist.
Profile machen: Sie können mehr Profile von Usern mit dem Data Lake machen, als mit anderen Data Platforms. Auch können Sie die Profile mit mehr Data füllen.