根据研究机构MarketsandMarkets的调查，未来几年客户数据平台（CDP）的规模将以29.3%的年均复合增长率不断扩大。在《到底什么是CDP？》一文中，我们从各方的定义中总结得到了CDP的关键特性。而CDP具体应该包含哪些功能，其实也没有统一的标准。

2019年3月，CDP Institute发布了《CDP Vendor Comparison》，同年6月，纷析智库发布《2019年中国企业私域数据与DMP/CDP白皮书》，两篇文档都对CDP的功能有所定义。智子云以此为参考，并结合自身在企业中的实战经验，将CDP的功能分为数据采集与加工、数据管理、ID集成、数据分析和应用、数据服务、定制能力六大板块。

在本篇中，智子云将先详细解析前三个板块：数据采集与加工、数据管理和ID集成。

1 数据采集与加工 

1.1 多渠道采集

在新技术的推动下，企业与客户的触点日趋多样化，与之服务的系统和平台种类也日益增多。全面的数据采集能力已经成为企业积累数据资产的重要保障。目前，企业的客户数据来源包括但不限于官网、APP、微信公众号、微信小程序、H5、广告等线上渠道，以及ERP、门店、IOT、监控等线下渠道。

一般来讲，CDP支持采集的渠道/触点越多，最终能采集到的客户数据就越多，企业可以挖掘的数据价值也会越大。

1.2 非结构化/半结构化数据采集

随着技术的演进，非结构化/半结构化数据（如Web日志，社交媒体评论，语音，视频等）的种类越来越多，且正在扮演越来越重要的角色。

传统情况下，会以预置的格式从这类数据中提取结构化数据，但这会导致原始数据的丢失。随着数据湖等技术的发展，企业已经可以实现数据的大规模存取。为了最大程度地保留原始数据，在应对非结构化/半结构化数据时，CDP应采取先存储，后分析（应用）的方法，即先导入并存储非结构化/半结构化数据，按需再从中提取结构化数据，这将有效降低数据整合和维护的成本。

1.3 数据清洗（ETL）

现实世界的数据总不是完美的，企业采集到的客户数据往往存在数据格式错误、缺失、异常、重复等情况，这会影响后续的数据应用。CDP应提供一些列的工具，支持通过一定的业务规则过滤不符合要求的数据，修正错误数据，补全缺失数据、筛选重复数据，实现对客户数据的清洗。

2 数据管理

2.1 保留原始细节&长久保持

传统情况下，企业会以预置的格式从数据源提取、转换得到需要的数据，而新的业务可能要求从数据源重新采集数据，这会导致数据利用效率低下。

为了提升数据利用效率，CDP应采取先存储，后分析（应用）的方式，保留所有数据（如交易记录，促销历史，Web浏览日志，个人数据更改等）的原始细节。而且，数据导入至CDP后，应该长久保持，用户可以随时从CDP查询导入的所有原始数据。

2.2 数据资产目录

数据资产目录可以帮助企业对客户数据的存储情况有整体的认知，包括数据量的统计以及每个数据列的数据分布统计、数据类型、目录管理等功能。同时，企业可以基于当前的数据情况，有针对性的对CDP的分析和应用进行定制，实现数据驱动企业的目标。

2.3 数据安全

    对企业而言，数据的安全管理应该是多方面的。未经身份验证的人员，应被禁止操作CDP的功能（包括前端操作和API验证）。此外，CDP应具备设置操作权限、控制数据实体等功能。同时，CDP应提供统一的安全管理控制台，管理员应可以监控所有的安全策略，查阅所有的安全控制日志。

3 ID集成

通过ID集成统一用户（客户）标识, 是打通不同来源的客户数据的关键技术。也是CDP不可或缺的关键功能。

在企业中，客户数据往往分布在不同部门的不同系统，各系统间数据互不相通，容易形成数据孤岛，这严重影响了企业对客户数据价值的挖掘。而客户数据中存在各类标识用户的ID或者虚拟的ID（如邮箱、IMEI、Cookie等），通过ID集成把数据中存在关联的ID，按照规则集成起来，建立ID之间的关联关系，赋予用户统一的标识，可以集成客户在全渠道的触点数据，为后续的数据加工提供完整的ID映射关系。

而在B2B的场景中,CDP在管理个体数据的同时,还应支持以企业为中心集 成所有个体数据,并以企业-部门-员工的多层级形式展现。这也意味着,在对数据的分析与应用中,可以组合来自企业和个体两个级别的数据。因此，对于toB的企业而言,支持toB的ID集成将是CDP的必备功能。

从数据采集到ID集成，CDP完成了企业的客户数据从分散到统一的处理流程，这为之后的分析与应用、服务和定制提供了数据基础。

在下一篇中，我们将继续解析CDP的数据分析与应用、数据服务、定制能力三大板块，敬请期待。