SnowflakeとCDPの違いは？2つを組み合わせるべきケースを紹介

公開日：2026.03.25　/　更新日：2026.03.25　/　データ活用/CDP

SnowflakeはCDPではなく、データを蓄積・分析するDWH（データウェアハウス）です。CDPは顧客データを統合してマーケティングに活用するための基盤であるため、役割が異なります。Snowflake単体でCDPの役割をすべて担うのは難しい一方で、CDPと連携させればデータ分析から顧客施策までを一気通貫で実行可能です。

本記事では、SnowflakeはCDPとどのような関係性であるのかという疑問に答えたうえで、CDPと連携するメリットや最適な活用ケースを解説します。

SnowflakeとCDPはどのような関係？

SnowflakeとCDPは、両者ともデータ活用に役立つ基盤ですが、それぞれ役割が異なります。Snowflakeはデータを蓄積・分析する基盤であり、CDPは顧客データを活用して施策に結びつける基盤です。両者を組み合わせることで、データ分析からマーケティング施策までを一貫して実行できます。

Snowflakeとは
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは
Composable CDPとは

SnowflakeとCDPの関係を整理していきましょう。

＞＞Snowflakeとは？向いている企業の特徴や活用ケースを紹介

Snowflakeとは

Snowflakeとは、クラウド上で提供されるDWH（データウェアハウス）であり、企業内に分散するデータを統合して分析・活用するためのデータ基盤です。たとえば、営業データや購買データ、Webサイトの行動データなどをまとめて管理し、部門をまたいで分析できます。Snowflakeは「データクラウド」と呼ばれる概念を中心に設計されており、営業データや顧客データ、マーケティングデータなどをクラウド上で一元管理できます。

その結果、部門ごとに分断されていたデータを統合し、横断的なデータ活用を実現可能です。また、SnowflakeはAWS・Azure・Google Cloudなどのクラウドサービスに対応しており、複数のクラウド環境をまたいだデータ統合や分析基盤の構築にも適しています。

参考：Snowflake

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは

CDPとは、企業が保有する顧客データを収集・統合・管理し、マーケティングや顧客体験の向上に活用するための顧客データ基盤です。Webサイトやアプリの行動データ、購買履歴、顧客属性情報などを統合し、顧客ごとのデータを一元管理できます。

CDPを活用すると、顧客単位でのプロファイルを構築し、セグメント作成やパーソナライズ施策、広告配信などに活用可能です。CDPは単なるデータの蓄積ではなく、「顧客ごとにデータを活用する」ことに特化しています。

このように、マーケティング施策の精度を高めるうえで、CDPは重要な役割を担います。

Composable CDPとは

Composable CDPとは、既存のデータウェアハウスやデータ基盤を中心に、必要な機能をツールとして組み合わせて構築するCDPの考え方です。従来のCDPはオールインワン型のパッケージとして提供されており、データ収集から活用までを1つの製品で完結させる設計が一般的でした。

一方でComposable CDPは、データ収集や分析、活用といった機能を個別のツールで構成します。そのため、企業がすでに保有しているSnowflakeなどのデータ基盤を活用しながら、柔軟にデータ活用環境を構築できる点が特徴です。

また、必要な機能のみを組み合わせることで、データ量の増加に応じたパフォーマンスやコストの最適化も図りやすくなります。Composable CDPは拡張性の高いアプローチとして、近年注目されています。

SnowflakeとCDPの違い

SnowflakeとCDPは、データ活用において役割が異なります。両者の主な違いについて、以下の項目をもとに解説します。

活用領域
得意とするデータ処理
データ統合・顧客管理機能
外部ツール連携
コスト構造

それぞれの違いを把握しておくと、どのような場面で活用すべきかが明確になります。

参考：Snowflakeを選ぶ理由

活用領域

Snowflakeは、企業全体のデータ基盤として活用できます。たとえば、データレイクとして生データを蓄積し、データウェアハウスとして分析しやすい形に整え、さらにデータマートとして部門別の活用にもつなげられます。そのため、営業・経営・マーケティングなど複数部門のデータを横断的に扱いたい場合に適しているといえるでしょう。

一方、CDPは顧客データ活用に特化した基盤です。顧客理解やセグメント作成、施策実行といったマーケティング領域に強く、活用範囲がSnowflakeよりも顧客中心になっています。

得意とするデータ処理

Snowflakeは、大量のデータをまとめて処理する分析用途に強みを持つ基盤です。OLAP（オンライン分析処理）型の処理を得意としており、過去の購買履歴や行動履歴を集計し、傾向を分析する用途に向いています。つまり、全社的なデータの傾向把握や将来予測を行いたい場面で役立ちます。

一方、CDPは顧客データの更新やイベント処理など、細かなデータをリアルタイムで扱う用途に最適です。顧客の行動イベントをリアルタイムで取り込み、特定の顧客が今何をしているかを即座に把握するイベント駆動型の処理に向いています。

Snowflakeは中長期的な分析処理、CDPはリアルタイムでの顧客データ処理を得意としています。

データ統合・顧客管理機能

データ統合や顧客管理のしやすさでは、CDPに強みがあります。CDPは、Web行動履歴や購買履歴、会員情報などを顧客単位で結び付け、1人ひとりのプロファイルとして管理しやすい設計です。その結果、顧客理解を深めながらセグメント作成や施策実行につなげやすくなります。

また、顧客ID統合や行動データの取り込みなど、マーケティングに必要な機能があらかじめ備わっており、顧客の行動変化を把握しながらスムーズに施策へと反映可能です。Snowflakeもデータ分析基盤として顧客データを管理できるものの、顧客管理を前提にした機能面ではCDPの方が充実しています。

外部ツール連携

SnowflakeはBIツールやAI分析基盤、データ処理ツールとの連携に優れています。顧客セグメントや施策データをリアルタイムに外部ツールへと連携しやすい点が特徴です。

一方、CDPは、MAや広告配信ツール、CRMなどマーケティング施策に直結するツールとのコネクターが豊富であり、顧客データを施策実行に直接活用しやすい特徴があります。

Snowflakeは分析基盤として広く接続できる一方で、マーケティング施策のリアルタイムでの実行はCDPの方が向いています。ただし、比較する際はコネクター数の多さではなく、自社が必要とする頻度と方式で連携できるかを確認することが重要です。

コスト構造

Snowflakeは、ストレージとコンピューティングを分離した従量課金型です。使った分だけ課金されるため、データ量や処理負荷に応じて柔軟にコストを調整しやすい特徴があります。分析量の増減が大きい企業でも、無駄を抑えやすい設計です。

一方、CDPは固定費型の料金体系を採用する製品が多く、機能や容量がパッケージとして提供される傾向があります。施策実行の機能までを含めて一括導入しやすい反面、利用状況によってはコスト効率が下がる可能性があります。

SnowflakeをCDPとして活用する際の課題

SnowflakeをCDPとして活用することは可能ですが、顧客プロファイルの統合やセグメント管理など、マーケティングに活用できる機能は標準搭載されていません。そのため、Snowflakeを基盤とする場合は、追加開発や外部ツールとの連携を前提とした設計が求められます。

たとえば、顧客データの統合管理やマーケティング施策への活用には、追加の設計が必要です。また、リアルタイムの行動データ取得や施策反映には、ストリーミング基盤や外部ツールとの連携が必要です。

さらに、個人情報保護や同意管理への対応には、CMPなどのツールと連携する設計が求められます。SnowflakeをCDPとして活用する場合は、データ基盤としての強みを活かしつつ、マーケティング機能を補完する仕組みを別途設計することが重要です。

Snowflakeと連携できるCDPの具体例

Snowflakeの効果を高めるには、CDPとの連携が重要です。Snowflakeと連携できる代表的なCDPは、以下のとおりです。

GENIEE CDPと連携するケース
Adobe Experience Platformと連携するケース
Salesforce Data 360と連携するケース

それぞれのCDPと連携するケースを把握し、Snowflakeの成果を高めましょう。

GENIEE CDPと連携するケース

「GENIEE CDP」とSnowflakeを連携することで、データ分析からマーケティング施策までを一貫して実行できます。GENIEE CDPは顧客データの統合や施策連携に強みを持つCDPであり、Snowflakeで蓄積したデータを活用することで、広告配信やマーケティング施策に展開しやすくなります。とくにMAツールや、広告プラットフォームと連携しながら顧客データを活用したい企業に適した基盤です。

さらに、GENIEE CDPはグループ会社にAI開発会社を抱えるAI開発の強みを活かし、ツール内にAIBIダッシュボード機能を搭載しています。ダッシュボード上でデータをリアルタイムに可視化しながら、自然言語でAIと対話し、分析の深掘りや考察を行えます。

Snowflakeで蓄積したデータをもとに、マーケティング施策の最適化や精度の高い社内FAQシステムの構築、データ分析の効率化までを一気通貫で実現可能です。

Adobe Experience Platformと連携するケース

Adobeでは、「Adobe Real-Time CDP」がCDP製品であり、その基盤となるプラットフォームが「Adobe Experience Platform」です。Adobe Analyticsなどの各種ツールと連携し、高度な顧客体験管理を実現します。

Snowflakeを分析基盤として併用すれば、大量のデータ蓄積や高度な分析処理はSnowflake、顧客プロファイルの統合や施策活用はAdobe系CDPという形で役割分担ができます。

参照：Adobe Experience Platform

Salesforce Data 360と連携するケース

「Salesforce Data 360」（旧称：Salesforce Data Cloud）は、Salesforceエコシステム全体のデータを統合するCDPです。Sales Cloud・Marketing Cloud・Service Cloudなど全Salesforce製品のデータを統合し、リアルタイムの顧客プロファイルを構築できます。2026年時点ではAgentforce（AIエージェント）との統合やゼロコピーデータ共有にも対応しています。

Snowflakeを分析基盤として活用することで、データ分析と顧客活用の役割を分離できます。これにより、営業とマーケティングのデータを横断した活用が可能です。Salesforceを中心としたシステムを導入している企業では、スムーズに連携できるメリットがあります。

参照：Salesforce Data 360