Использование BI и DWH при внедрении Customer Data Platform (CDP)
- Введение: цели и взаимосвязь CDP, BI и DWH
- Архитектура CDP в контексте BI и DWH
- Роли BI и DWH в внедрении CDP
- Источники данных для CDP
- Моделирование данных для CDP
- Data Lake vs Data Warehouse vs CDP: принципы и выбор
- Интеграция данных: ETL и ELT конвейеры
- Управление идентификаторами и identity resolution
- Мастер-данные и единообразие атрибутов
- Качество данных и профилирование
- Метаданные и трассируемость данных
- Безопасность, доступ и приватность
- Регуляторика: GDPR, CCPA и локальные требования
- Консенс и управление согласиями
- Потоковая обработка: реальное время и near real-time
- Пакетная обработка и батчевые пайплайны
- Выбор технологий хранения: warehousing, lakehouse
- BI-инструменты для CDP: дашборды и self-service
- Метрики и KPI для CDP и BI
- Сегментация аудитории и персонализация
- Активация кампаний через каналы и сценарии
- Управление данными кампаний и оркестрация активаций
- Аналитика поведения клиентов и клиентский путь
- Дизайн аналитических пайплайнов: этапы и методологии
- Тестирование и валидация пайплайнов
- Мониторинг качества данных и пайплайнов
- Миграция на CDP: стратегия и риски
- Эксплуатация инфраструктуры CDP: DevOps и SLA
- Роли, процессы и команда CDP
- Управление данными: governance и политики
- Отраслевые кейсы: маркетинг, продажи, сервис
- Реальные кейсы по отраслевым применениям CDP
- ROI и бизнес-эффективность CDP
- Этические аспекты использования данных
- Обучение пользователей и изменение культуры
- Стратегия зрелости BI/DWH/CDP
- Контроль доступа, аудит и соответствие требованиям
- Практические лабораторные задания и проекты




