{"id":347358,"date":"2026-06-17T11:19:04","date_gmt":"2026-06-17T11:19:04","guid":{"rendered":"https:\/\/integralads.com\/?p=347358"},"modified":"2026-06-17T11:19:05","modified_gmt":"2026-06-17T11:19:05","slug":"ias-und-databricks-customerlake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/integralads.com\/de\/insider\/ias-und-databricks-customerlake\/","title":{"rendered":"IAS & Databricks CustomerLake: First-Party-Daten sind gerade um ein Vielfaches intelligenter geworden"},"content":{"rendered":"\n

Umgehen Sie technische Engp\u00e4sse und verwandeln Sie statische Kundendaten mit KI in dynamische, hochkonvertierende Zielgruppen.<\/h4>\n\n\n\n

Seit Jahren hinkt das Versprechen von First-Party-Daten (hauseigenen Daten) der Realit\u00e4t hinterher. Marken haben massiv in CRM-Plattformen (Customer Relationship Management), CDPs (Customer Data Platforms) und Data Warehouses investiert, nur um festzustellen, dass die Daten an einem Ort liegen, w\u00e4hrend die f\u00fcr die Umsetzung erforderliche Intelligenz ganz woanders angesiedelt ist. Bisher erforderte die Verkn\u00fcpfung dieser beiden Welten langsame, manuelle Arbeit und technische Teams \u2013 worauf die meisten Marketer nicht warten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Databricks CustomerLake<\/a> & IAS \u00e4ndern diese Ausgangslage.<\/p>\n\n\n\n

Was die \u201eAgentic CDP\u201c leistet<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Databricks hat heute CustomerLake auf den Markt gebracht \u2013 eine \u201eAgentic CDP\u201c (eine auf KI-Agenten basierende Kundendatenplattform), die nativ in der Databricks-Plattform entwickelt wurde. Traditionelle CDPs befinden sich au\u00dferhalb der zentralen Daten- und KI-Plattform eines Unternehmens, was ein separates Datensilo schafft, das integriert, verwaltet und abgeglichen werden muss. Eine Agentic CDP bringt Kernfunktionen wie Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung, Segmentierung und Aktivierung direkt in das kontrollierte Datenfundament. Sie ist so konzipiert, dass Marketingteams Hand in Hand mit KI-Agenten zusammenarbeiten k\u00f6nnen, um manuelle, fragmentierte MarTech-Workflows durch autonome Kampagnenfunktionen zu ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Dies ist nicht nur eine neue Funktion, sondern ein grundlegender Wandel hin zu einem Modell, bei dem die Intelligenz genau dort ansetzt, wo Ihre Kundendaten, Modelle und Logiken leben.<\/p>\n\n\n\n

Marketingteams m\u00fcssen keine Tickets mehr f\u00fcr technische Anfragen erstellen, um beispielsweise bestimmte Zielgruppen aufzubauen oder Kampagnenlogiken zu automatisieren. Marketer erhalten schnelleren Zugang zu besseren Erkenntnissen, und Datenteams haben den Kopf frei, um sich auf gr\u00f6\u00dfere Projekte zu konzentrieren. Am wichtigsten ist, dass das gesamte System innerhalb der Compliance- und Governance-Richtlinien arbeitet, die Unternehmen bereits eingerichtet haben \u2013 ohne neue Silos zu schaffen oder sensible Daten zu duplizieren.<\/p>\n\n\n\n

Wie die Partnerschaft mit IAS Ihre Kundendaten <\/strong>bereichert<\/h4>\n\n\n\n

Als Partner f\u00fcr CustomerLake<\/a> erm\u00f6glicht IAS zwei leistungsstarke Funktionen, die Kunden dabei helfen, mehr Wert aus ihren First-Party-Daten zu ziehen.<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. First-Party-Daten mit IAS-Signal verkn\u00fcpfen. Marken k\u00f6nnen ihre Datens\u00e4tze \u00fcber dauerhafte, sichere Clean-Room-Verbindungen direkt in CustomerLake mit den Kontext- und Attention-Signals von IAS verkn\u00fcpfen. Durch die Nutzung der IAS-Intelligenz, die auf t\u00e4glich \u00fcber 300 Milliarden Mediatransaktionen basiert, k\u00f6nnen Kunden Mediainteraktions- und Seitensignale \u2013 wie Inhaltsaffinit\u00e4t, Sichtbarkeit (Viewability) und Markensicherheit (Brand Safety) \u2013 einblenden, um ihre Customer-360-Profile zu erweitern. Dies kann zu einer pr\u00e4ziseren Segmentierung mit relevanteren Werbebotschaften f\u00fchren und fundiertere Entscheidungen bei Mediainvestitionen erm\u00f6glichen.<\/li>\n\n\n\n
  2. Lookalike-Audiences durch IAS-Media Quality-Intellegence verbessern. Kunden k\u00f6nnen ihre First-Party-Zielgruppen aufwerten. Dazu geh\u00f6ren kontextuelle und verhaltensbasierte Footprints besonders wertvoller Zielgruppensegmente, um neue, \u00e4hnliche Zielgruppen zu identifizieren. Dies erm\u00f6glicht es, diese Zielgruppen kontextuell anzusprechen, ohne auf Third-Party-Cookies angewiesen zu sein. Kontextuelle Segmente, die auf gemeinsamen Kundenanalysen basieren, k\u00f6nnen direkt in der CustomerLake-Umgebung erstellt und anschlie\u00dfend von IAS \u00fcber Ihre bevorzugten DSPs (Demand-Side-Plattformen) bereitgestellt werden, um die Reichweite Ihrer Kampagnen zu vergr\u00f6\u00dfern.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Zusammen zeigen diese Funktionen, was m\u00f6glich ist. Stellen Sie sich vor, Sie bitten Ihren KI-Agenten: \u201eFinde neue Kunden, die wie unsere wertvollsten K\u00e4ufer aussehen.\u201c Der Agent kann nun ein kontextuelles Targeting auf der Grundlage realer Engagement-Signale erstellen und implementieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Anzeigen in den richtigen Umfeldern geschaltet werden, um Conversions mithilfe der IAS-Media Quality-Daten noch effektiver zu steigern.<\/p>\n\n\n\n

    Warum die agentenbasierte Ebene f\u00fcr beide Seiten entscheidend ist<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Der eigentliche Unterschied liegt in der Geschwindigkeit. In einem traditionellen Setup ist der Abgleich von Drittanbieter-Signalen mit Ihren eigenen Daten ein langwieriges Projekt, an dem mehrere Teams beteiligt sind. Oft ist das Zeitfenster f\u00fcr die Kampagne bereits geschlossen, wenn die Daten endlich bereitstehen.<\/p>\n\n\n\n

    Mit dem KI-gest\u00fctzten Workflow von CustomerLake flie\u00dfen die IAS-Signals kontinuierlich in Ihre Daten ein. Ihre Daten bleiben automatisch auf dem neuesten Stand. Wenn Sie eine Kampagne starten, arbeiten Sie mit den aktuellsten verf\u00fcgbaren Erkenntnissen und nicht mit einer Momentaufnahme von vor einigen Wochen.<\/p>\n\n\n\n

    Das ist der eigentliche Durchbruch: nicht nur bessere Daten, sondern bessere Daten, die in der Geschwindigkeit geliefert werden, die das agentenbasierte Modell erfordert. Agenten, die Entscheidungen \u00fcber die Zielgruppenauswahl, Kampagnenoptimierung und die n\u00e4chstbeste Ma\u00dfnahme treffen, ben\u00f6tigen verl\u00e4ssliche, aktuelle Signale als Arbeitsgrundlage. Zusammen bietet CustomerLake das Fundament f\u00fcr die Agentic CDP, und IAS liefert die Media Quality- und Kontextsignale, um Marketingteams dabei zu helfen, eine h\u00f6here Performance im gesamten Unternehmen zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n

    Ein Blick in die Zukunft: Ein neuer Standard f\u00fcr Ad-Tech<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Die Branche erreicht einen Wendepunkt, an dem Transparenz und Intelligenz direkt in die Dateninfrastruktur integriert sind. Indem wir IAS-Signals in Databricks CustomerLake verf\u00fcgbar machen, stellen wir sicher, dass die Median Quality Ihre Entscheidungen fr\u00fcher und effektiver als je zuvor beeinflusst.<\/p>\n\n\n\n

    F\u00fcr Marken, die mehr aus ihren First-Party-Daten herausholen wollen, bietet die Kombination aus CustomerLake und IAS einen Weg zu einem tieferen Verst\u00e4ndnis der Zielgruppe, ohne dass die ohnehin schon \u00fcberf\u00fcllte MarTech-Infrastruktur noch komplexer wird.<\/p>\n\n\n\n

    Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie IAS und Databricks Ihre Zielgruppenstrategie verbessern k\u00f6nnen, wenden Sie sich noch heute an Ihre*n IAS-Ansprechpartner*in.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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