主要观点：

• 创意活动已非现代营销，数据才是，需清洁、情境化且及时的数据以实现个性化体验和可量化结果。
• 扩展营销数据栈不仅是选 BI 工具或上云，而是构建有弹性基础架构，能处理多源数据等。
• 实时洞察是生存关键，需实时数据摄取和处理，如利用 BigQuery 原生流摄取 API 等。
• ETL 需设计应对平台漂移，通过重试缓冲等处理平台变化等情况。
• 基于元数据的合同可减少 ETL 中的归因混乱，实现自动化诊断等。
• 可扩展数据运维无需大量工程师，利用 GCP 管理服务等。
• 以《纽约时报》为例，展示 GCP 实现可扩展弹性在高压环境中的应用。

关键信息：

• 多种平台的营销活动需重视数据及相关架构，如 Google Ads、Meta 等。
• 实时数据处理可通过特定工具和架构实现，如 BigQuery 等。
• ETL 要应对平台变化，如引入 schema 注册表审计等。
• 元数据驱动合同可规范 ETL 流程和数据处理。
• 可利用 GCP 管理服务实现可扩展数据运维。
• 《纽约时报》在 GCP 上实现高效数据处理和运营。

重要细节：

• 介绍了在 GCP 上构建营销数据栈的各个方面，包括实时数据摄取、ETL 处理、元数据应用等。
• 以具体案例如《纽约时报》在 2020 年美国大选期间的应用，说明 GCP 数据栈的优势。
• 强调了架构弹性、实时性和业务对齐在营销数据处理中的重要性。