Begrip van het Verschil tussen Analytics Stack, Data Stack, Composable Data Hub, Composable CDP en Data Mesh

24 februari 2025 | 4 minuten leestijd

Data-gedreven bedrijven vertrouwen op verschillende architecturen en tools om gegevens te verzamelen, op te slaan, te verwerken en te analyseren. Met zoveel overlappende termen kan het echter een uitdaging zijn om het verschil te begrijpen tussen een analytics stack, data stack, (composable) data platform of hub, composable CDP en data mesh. In dit artikel breken we deze termen af, lichten we hun verschillen toe en helpen we je bepalen welke benadering het beste bij jouw behoeften past.

1. Wat is een Analytics Stack?

Een analytics stack is een combinatie van (gebruiksvriendelijke) tools die specifiek zijn gecombineerd voor snelle business intelligence (BI), dashboards en datavisualisatie. Het kan een ETL-tool bevatten zoals Supermetrics of een cloud data warehouse zoals Google BigQuery, maar in veel gevallen kunnen de gegevens direct in een BI- en/of dashboard-tool zoals Klipfolio worden geladen. Het helpt organisaties om belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) te analyseren, trends te volgen en datagestuurde beslissingen te nemen met minimale inspanning en technische expertise.

Belangrijke Onderdelen van een Analytics Stack

• ETL/ELT: Data-integratietools zoals Stitch of Powermetrics
• BI & Visualisatie: Tools zoals Looker Studio en Klipfolio
• Data Governance & Toegangscontrole: Rolgebaseerde toegang en beveiligingsmaatregelen

Voorbeeld Use Case

Een bedrijf wil de SEA-prestaties en klantbetrokkenheid volgen. De analytics stack haalt gegevens uit hun marketingbronnen, transformeert ze voor analyse en presenteert interactieve dashboards in Looker Studio voor operationeel gebruik.

2. Wat is een Data Stack?

Een data stack is een breder concept dan een analytics stack. Het omvat niet alleen analytics, maar ook een centrale gegevensopslag, AI/ML-mogelijkheden en meer geavanceerde gegevensapplicaties. Een data stack wordt echter nog steeds beschouwd als gericht op één of twee klantgerichte processen zoals marketing en verkoop.

Belangrijke Onderdelen van een Data Stack

• Data Engineering: Tools zoals Fivetran voor extractie en wellicht dbt voor transformaties
• Opslag & Verwerking: Datawarehouses zoals Google BigQuery of Snowflake
• Reverse ETL & Activatie: Hightouch (geeft gegevens terug naar zakelijke tools)
• BI & Visualisatie: Tools zoals Klipfolio, PowerBI en GoodData

Voorbeeld Use Case

Een retailbedrijf wil e-mailcampagnes personaliseren. De data stack ondersteunt AI-gedreven aanbevelingen met behulp van klantgedraggegevens, en integreert met marketingplatformen zoals Braze.

3. Wat is een Composable Data Hub?

Een Composable Data Hub (CDH) is een modulaire en schaalbare platform voor het integreren, synchroniseren en activeren van gegevens tussen verschillende zakelijke systemen. In tegenstelling tot een Composable CDP, dat zich primair richt op klantgegevens en activatie, is een CDH ontworpen om een breed scala aan datagebruikscases te ondersteunen, waaronder operationele rapportage, AI/ML-pijplijnen en cross-functionele gegevensdeling.
Bij i-spark gebruiken we de term Composable Data Hub (CDH) om het te onderscheiden van een Composable Data Platform (CDP), zodat verwarring met Customer Data Platforms (CDP's) wordt vermeden. Een CDH centraliseert gegevens, maar blijft flexibel, zodat bedrijven verschillende gegevensbronnen kunnen verbinden zonder vast te zitten aan een rigide platform.

Belangrijke Onderdelen van een Composable Data Hub

• Data Ingestie: Batch (Fivetran, Airbyte, Meltano) & streaming (Kafka)
• Opslag & Verwerking: Data lakes, datawarehouses (BigQuery, Snowflake, Databricks)
• Data Transformatie: Transformatietools (dbt)
• Data Governance & Metadata Beheer: Gegevenskwaliteit, herkomst en compliance-frameworks.
• Data Activatie & Interoperabiliteit: Reverse ETL (Hightouch, Rudderstack, Multiwoven), API-gebaseerde toegang voor operationeel gebruik, ML-modellen, dashboards (Looker, PowerBI, Tableau)

Voorbeeld Use Case

Een streaming entertainmentbedrijf wil contentaanbevelingen optimaliseren. Het dataplatform neemt gebruikersinteractiegegevens op, verwerkt deze in realtime en voedt AI-gedreven aanbevelingsmodellen om de klantervaring te verbeteren. Bovendien maakt het onmiddellijke feedbackloops mogelijk door realtime toegang tot gegevens voor operationele teams te bieden, zodat marketing-, content- en klantervaringsteams onmiddellijk datagestuurde beslissingen kunnen nemen.

4. Wat is een Composable CDP?

Een Composable Customer Data Platform (CDP) is een modulaire, aanpasbare benadering van klantgegevensbeheer. Het lijkt op een data platform, maar legt meer nadruk op gegevens die worden gebruikt voor klantactivatie en -betrokkenheid in plaats van voor rapportage. In plaats van een alles-in-één CDP zoals Segment of Adobe CDP, maakt een composable CDP gebruik van de beste tools om dezelfde functionaliteit te bereiken.

Belangrijke Onderdelen van een Composable CDP

• Data Warehouse als de Kern: BigQuery, Snowflake, Databricks
• Data Integratie: ETL/ELT (Fivetran, dbt)
• Identiteitsresolutie: Het koppelen van klantidentiteiten over bronnen (RudderStack, Segment, Hightouch)
• Self-service Audience Creatie: Gebruikers groeperen in doelgroepen op basis van data-attributen (Hightouch)
• Reverse ETL & Activatie: Gegevens terugsturen naar marketing/CRM-tools (Hightouch)
• Data Governance & Privacy: Zorgen voor naleving van GDPR/CCPA

Voorbeeld Use Case

Een B2C merk wil een 360-graden overzicht van zijn klanten. In plaats van een black-box CDP bouwt het een composable CDP met behulp van een data warehouse, dbt voor transformaties en Hightouch voor activatie in advertentieplatformen zoals Facebook en Google Ads.

5. Wat is Data Mesh?

Een Data Mesh is een gedecentraliseerde benadering van gegevensbeheer binnen een organisatie. In plaats van gegevens te behandelen als een monolitisch bezit dat wordt beheerd door een centraal team, verdeelt een Data Mesh het eigendom van gegevens naar domeinteams, zodat zij hun eigen gegevens als een product kunnen beheren.

Belangrijke Principes van Data Mesh

• Domein-georiënteerd Eigendom: Elk team of afdeling bezit en beheert zijn eigen gegevens en datastromen binnen een gecentraliseerde infrastructuur
• Data als een Product: Gegevens worden behandeld als een product met gecentraliseerd data governance beheerd door een governance team
• Self-Serve Data Platform: Gecentraliseerde infrastructuur stelt teams in staat onafhankelijk te opereren
• Gefedereerd Data Governance: Wereldwijde standaarden zorgen voor interoperabiliteit

Voorbeeld Use Case

Een groot e-commercebedrijf heeft verschillende afdelingen (marketing, verkoop, klantenservice). In plaats van dat een centraal datateam alle gegevensbehoeften beheert, bezit elk department zijn eigen gegevenspijplijnen en analyses, zodat domeinkennis wordt benut en snellere inzichten worden verkregen.

Vergelijking van de Vijf Benaderingen

Vergelijking van de Vijf Benaderingen

Welke Benadering Is Geschikt Voor Jou?

• Kies een Analytics Stack als je focus ligt op eenvoudige rapportage en business intelligence.
• Kies een Data Stack als je analytics nodig hebt van een beperkte mix van klantgerichte gegevensbronnen.
• Kies een Composable Data Hub (CDH) als je gegevens wilt integreren, unificeren en activeren over meerdere systemen voor zowel operationele als analytische use cases.
• Kies een Composable CDP als je een flexibele en schaalbare aanpak nodig hebt voor klantgegevens.
• Overweeg Data Mesh als je een onderneming bent en een gedecentraliseerde, domeingestuurde aanpak van gegevensbeheer met autonome teams nodig hebt.

Slotgedachten

Het begrijpen van het verschil tussen deze architecturen is belangrijk om weloverwogen databeheersingsstrategieën te maken. Of je nu betere rapportage, AI-gedreven inzichten, gedecentraliseerd gegevensbezit of gepersonaliseerde klantbelevingen nodig hebt, het kiezen van de juiste benadering zorgt ervoor dat je bedrijf succesvol blijft en concurrerend is.
Bij i-spark specialiseren we ons in data stacks, composable data hubs en composable CDP's, waarbij we bedrijven helpen om hun gegevens efficiënter te verenigen en te activeren. Als je hulp nodig hebt bij het ontwerpen van je data-architectuur, neem dan gerust contact met ons op – we helpen je graag verder!