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我們首先來理解一下CDP和DMP有哪些區別。CDP和DMP主要區別在于兩個方面：

1. 應用場景的區別

傳統DMP只支持網絡廣告渠道的精準化營銷，CDP可以在其他的渠道，比如說短信、微信公眾號、APP、小程序推送進行一些精準化營銷。

傳統的DMP只能做人群畫像，CDP可以集成BI系統，做更多的定制化報表，以及個體消費者360的明細數據分析。

傳統DMP只能做簡單的人群放大，CDP可以支持消費者線索打分、消費者置換購模型、消費者商品推薦等應用場景。由于它觸點數據越來越多，所以CDP的應用場景相比于DMP范圍更大一點，或者說更偏向于用戶精準化營銷這方面。

2. 數據范圍的區別

CDP為了支持這些額外的應用，接收的數據比DMP會更多。

DMP接收的數據其實還是比較單一和標準的，主要就是網絡廣告的監測和投放數據；CDP在這些網絡廣告數據的基礎上，額外支持電商的購買數據、小程序的用戶行為數據、微信公眾號的粉絲數據、官網和APP的行為日志數據等。有了這些數據之后，CDP才能支持剛剛所說的這么多額外的應用場景。

由于CDP接收數據的渠道又多又雜，所以技術上對于CDP的數據打通和整合能力、數據處理能力、數據質量的監控能力其實要求也越來越高。具體業務上的技術考量無非就是三點。

第一，怎么更有效或者更精準地進行數據處理和轉置。具體來說，怎么將多源異構數據變成標準化的數據模型，支持后續的各種應用，以及怎么樣在大數據的情況下支持實時和離線的數據處理。

第二，在拿到渠道的數據之后，怎么進行具體的數據整合，或者怎么進行多觸點的用戶ID打通。

第三，怎么保證多渠道數據進入CDP之后，它的數據質量是持續的、可控的、精準的，并且發現問題之后能及時進行監控和報警。

關于數據處理這一塊，行業上主要的難點在于兩點。

第一點，怎么保證數據處理的橫向擴展性。具體來說在數據量不斷增長的情況下，保證業務能夠持續地穩定和增長。

第二點，如何保證數據處理可以支持實時的應用場景，比如說消費者實時的觸達。

關于數據打通或者ID打通這一點，因為CDP接入了更多源異構的消費者數據，其實會有很明顯的多渠道用戶觸達和用戶打通的需求。一個消費者可能會在微信上留下他的OpenID，這個消費者在電商渠道可能會留下他的一個手機號，這時候我們一定要將微信渠道的OpenID和他電商上的手機號打通成在一起，或者說認為是同一個人，才能做跨渠道的用戶分析，或者跨渠道的用戶觸達。

在行業上，其實跨渠道的用戶分析和跨渠道的用戶觸達各個CDP都有，但其實還是有一定難點的。具體難點的話，按照我們之前的經驗主要存在于兩個地方。

第一是如何保證用戶的ID打通是比較精準的，或者說是比較干凈的。

由于我們打通關系非常多，有時候會發現一個數會存在過度綁定或者過度打通的問題。典型的場景是，一個用戶在網站上的留資，會留下他的CookieID和手機號，但可能由于一些特殊的原因，我們常常會發現，多個手機號綁定在一個CookieID上，這時候其實對于整體的ID打通造成了非常大的臟數據或者說是過度綁定的問題。

第二是我們希望ID綁定具有擴展性。企業主的渠道其實是不斷擴展的，比如今年企業主對于消費的渠道，可能就只有一個微信公眾號，明年可能會增加微信小程序、電商和APP這三個渠道。那我們的ID打通渠道或者ID打通的規則，其實也應當可以支持靈活擴展。

明略科技在ID打通方面有相當豐富的實踐經驗。對于ID打通的干凈或者準確程度，明略科技參考了國外的各種競品，并基于自己的實際經驗，使用了一種叫做高優先級ID唯一的ID打通方法論。具體是指，一個Cookie對應多個手機號的時候，只會取某一個手機號，或者將這些綁定記錄認定為異常的綁定記錄進行去除。這樣就會很大程度上保持ID綁定關系的準確性和收斂程度。

我們使用Flink Gelly的圖計算來支持ID綁定的計算，因為它是一個抽象的、靈活的計算方式，所以隨著企業主的觸點不斷增長，比如說從一個兩個觸點增加到五個觸點，原有的ID綁定功能和ID綁定的計算方式都可以支持這種規則上的擴展。這樣，無論是從ID綁定的數據準確性方面，還是從ID綁定的規則和數據量擴展性方面，明略科技標準CDP的ID綁定功能都可以滿足企業用戶的需求。

從數據接入和上游的對數、系統核對的監控來說，一般來說CDP需要做到接入的數據跟上游的數據，無論是從文件層面上還是從數據量層面上進行核對。

CDP作為一個應用系統，除了傳統應用系統對于業務任務的監控和基礎應用的監控之外， 由于處理了多源渠道的大量消費者數據，所以說對于消費者數據質量的監控其實也是有非常高的要求。行業內對于數據質量監控的需求其實是端到端的，具體來說就是覆蓋數據接入、處理、輸出這個全流程。

一般來說數據接入上的監控分為兩種：第一種就是基于CDP文件層面上的監控，也就是核對CDP收到的數據文件和上游系統發送的數據文件的MD5；第二種就是數據內容或者數據記錄上的監控，基本上就是基于CDP文件的接收記錄和上游的發送記錄進行核對，看是不是一致，來進行數據記錄上的條數的監控。

只有做到數據文件級別的監控與數據記錄數量上的監控，我們才能知道CDP數據接入和上游系統是保持完整一致的。

關于數據處理過程當中的數據質量監控，一般來說，都是基于自定義的業務規則來進行。一般來說常見的數據探查規則就看某一份數據的數據字段是否標準，某一些字段是否存在空值的情況，某一些字段是否會有唯一值的情況，某一些數據是否會有數據傾斜的情況。

常見的用來支持這些或者提高這些數據探查效率的解決方案，可以用一些外部的標準化數據處理平臺的工具，比如Informatica或者Kylo；有一些CDP自己也支持一些原生的數據探查工具。

在明略科技標準CDP當中，有一個數據質量探查的模塊，它支持一些預設的數據質量探查規則和功能，包含空值探查、唯一值探查、數據標準化的探查，也支持用戶在CDP上自定義一些業務的數據質量探查的規則。用戶可以在這個功能模塊上自己嵌入自定義的SQL的數據探查規則，來看某一份數據的探查結果是否符合規則，或者不符合規則的數量是否超過一定閾值；超過閾值的話，我們會支持各種情況的報警，這樣就能保證數據處理過程當中，問題能夠及時進行發現，并且及時處理。