Databricks stellt CustomerLake vor: Customer Data Platform läuft direkt im Lakehouse

Databricks bringt mit CustomerLake eine CDP ins Lakehouse

Databricks hat CustomerLake am 16. Juni 2026 auf dem Data + AI Summit vorgestellt. Es handelt sich um eine agentische Customer Data Platform (CDP), die nativ in Databricks eingebettet ist. Sie läuft im Lakehouse, wo nach Darstellung des Unternehmens ohnehin Kundendaten, KI-Modelle und Governance liegen. Gesteuert wird sie über Unity Catalog.

Zum Funktionsumfang gehören Customer 360, Identity Resolution, Audience Building, Kampagnenautomatisierung, Aktivierung und Personalisierung. Hinzu kommen Campaign- und Profile-Agents, ein Partner-Ökosystem sowie native Integrationen. Über Reverse ETL fließen Zielgruppen und Signale aus dem Lakehouse zurück in Marketing- und Werbesysteme. Profile lassen sich mit Drittdaten und Identity Graphs anreichern, die Databricks verwaltet.

Databricks sieht darin die nächste Ausweitung in große Unternehmenssoftware-Kategorien, nach Lakewatch, einem Security-Lakehouse. Die Werbeaussagen stammen vom Hersteller und sind nicht geprüft. Dazu gehört „Your best CDP is already in Databricks“ sowie die Behauptung, CustomerLake liefere 1:1-personalisierte Erlebnisse „a billion times a day“. Ob CustomerLake allgemein verfügbar ist oder noch als Preview läuft, lässt das vorliegende Material offen.

HP bündelt Kunden- und Drittdaten im Marketing Lakehouse

Auf dem Summit zeigte Luis Alonso von HP, wie das Unternehmen Kunden- und Drittsignale in einem Marketing Lakehouse zusammenführt. Marketer greifen über Genie und CustomerLake auf diesen Kontext zu. So treffen sie Entscheidungen zu Zielgruppen, Kanälen und Customer Journeys.

HP begründet den Schritt damit, dass eine separate CDP doppelte Pipelines, doppelte Daten und zusätzlichen Betriebsaufwand erzeugt, je mehr governte Daten und Geschäftslogik auf Databricks liegen. Composable-Architekturen hätten die Datenbewegung zwar reduziert. Der Aktivierungsschicht hätten aber Geschäftsdefinitionen, Kontext und Governance gefehlt. Nach eigenen Angaben hat HP hunderte Data Lakes und Repositories in wenige Lakehouses konsolidiert.

Laut Session-Zusammenfassung nutzt HP eine B2B-CDP auf Delta Lake und Unity Catalog. Für den Datenaustausch mit Partnern setzt das Unternehmen Delta Sharing ein, für das Account-Clustering Genie Code, für KPI-Definitionen Genie Ontology. Die Roadmap umfasst Journey-Orchestrierung, kanalübergreifende Messung und niedrigere CDP-Kosten. Die Zeit für das Audience-Mapping sinke mit CustomerLake auf unter eine Stunde, heißt es. Diese Zahl ist nicht unabhängig geprüft. Kosten-, Kontext- und Aktivierungsvorteile nennt HP nur qualitativ.

Genie liefert nur so verlässliche Antworten, wie die Daten kuratiert sind

Genie ist eine natürlichsprachliche Schnittstelle über Unity-Catalog-Tabellen. Laut Dokumentation besteht ein Genie Agent aus kuratierten Datensätzen und einem Knowledge Store. Dieser enthält Synonyme, Beispiel-SQL und Spaltenbeschreibungen. Daraus erzeugt ein Compound-AI-System SQL und fragt nach, wenn eine Anfrage mehrdeutig ist.

Für den Produktivbetrieb empfiehlt Databricks eng zugeschnittene Spaces, parametrisiertes Beispiel-SQL, eigene Benchmarks und audit-basiertes Monitoring. Die Qualität der Antworten hängt damit an gepflegten Metadaten und laufender Evaluierung durch die Datenteams. Genie Code wird seit dem 8. Juli 2026 nutzungsbasiert abgerechnet. Genie One und Genie Agents sind für Nutzer bis 31. Januar 2027 kostenlos.

Ein Data Engineer schildert auf Reddit Vertrauensprobleme mit Genie. Es handelt sich um einen Einzelfall aus anderen Branchen und nicht um einen belegten Widerspruch zu HP. Eine unabhängige Messung der Genauigkeit liegt nicht vor.