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Databricks Blog2026年10月20日
HPがDatabricks CustomerLakeを活用してAI対応CDPを構築する方法
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
HPは、既存の基盤上に直接Databricks CustomerLakeを導入することで、オーディエンス準備期間を数カ月から2時間に短縮し、CDPの総保有コスト（TCO）の予測値を最大40%削減しました。この導入により、メディア、ブランド、インテントデータがガバナンスの効いたMarketing Lakehouseに統合され、トピックの取り込み規模が約20,000件に拡大するとともに、データ共有の所要時間が3カ月から48時間に短縮されました。
* HPは、オーディエンス準備期間を従来の2〜3カ月から2時間に短縮しました。Databricks CustomerLakeを使用することで、HPは既存のDatabricks基盤上で直接、ガバナンスの効いたデータモデルの設定や属性の公開を行い、オーディエンス作成を飛躍的に加速させました。 * HPはCDPの総保有コスト（TCO）を最大40%削減できると試算しています。CustomerLakeによってCDP機能を統合することで、以前のコンポーザブルCDPアプローチと比較してTCOを最大40%削減できる可能性があります。 * HPは、純増90%のシグナルによってマーケティングのコンテキストを拡張しました。メディア、ブランド、インテント、テクノグラフィックデータをMarketing Lakehouseに統合し、インテントデータの取り込みを75から約20,000トピックへと拡大し、ガバナンスの効いた同等のデータ共有期間を3カ月から48時間に短縮しました。