Die Modernisierung Ihres Datenstapels ist für Startups genauso wichtig wie für Unternehmen. Datenanalysen sind die Grundlage für Geschäftsentscheidungen, von denen Ihr Startup abhängt. Sie minimieren das Risiko von Fehlschlägen und helfen Ihnen, ein nachhaltiges Geschäftswachstum zu erzielen. Von kleinen Kundenwerbekampagnen bis hin zu den größten
Online-Marketing-PlattformenAlles basiert auf einer soliden Analyse der Daten.
Für große Unternehmen und Konzerne ist die Modernisierung ihres Datenstapels unerlässlich, um mit den Kunden Schritt zu halten, die immer individuellere und effizientere Kundenerlebnisse erwarten.
In diesem Artikel wird untersucht, wie und warum Sie Ihren Datenstapel modernisieren sollten, um Erkenntnisse aus Business Intelligence (BI) zu gewinnen. Doch zunächst wollen wir die verschiedenen Phasen des Datenstapels im Rahmen des Reifegrads, des Budgets, der aktuellen Ressourcen und der Ziele Ihres Unternehmens untersuchen.
4 Phasen von Datenstapeln
Der Klarheit halber lässt sich der Reifegrad eines Datenstapels in vier Schlüsselphasen zusammenfassen:
- Der Vorspeisenstapel
- Der Wachstumsstapel
- Der Stack für maschinelles Lernen
- Der Echtzeit-Stack
Starter-Stapel
Der Starter Stack ist eine einfache Datenarchitektur, die von Startups oder kleinen Unternehmen zu Beginn ihrer Datenreife verwendet wird. Sie konzentriert sich auf das Sammeln von Daten aus Ihren wichtigsten Datenquellen (z. B. Websites, soziale Medien oder der KI-App-Entwicklungsprozess) und die Übertragung dieser Daten an nachgelagerte Zielorte, z. B. eine Datenanalyseplattform.
Der Starter-Stack ermöglicht eine bessere Berichterstattung. Vermarkter können beispielsweise Websitedaten an Google Analytics senden, um die Ergebnisse ihrer SaaS-SEO-Strategien oder mobilen Optimierungsimplementierungen zu visualisieren. Content-Manager können Öffnungs- und Klickraten als Teil ihrer E-Mail-Marketingstrategie erfassen, um die Kundenbindung zu verbessern. Ein Manager kann interne KPIs sammeln, um über die Leistung seiner Mitarbeiter zu berichten.
Starter Stacks ermöglichen es Startups mit begrenzten Budgets und geringen Datenmengen, mehrere Systeme zu vereinheitlichen und die schmerzhafte Komplexität der Punkt-zu-Punkt-Integration zu reduzieren. Der Starter-Stack ist der wichtigste Teil Ihrer Datenreise, da er das Fundament für die zukünftige Datenreife legt.
Wenn Ihre Datenmengen jedoch wachsen, können Starter-Stacks eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringen. Dazu gehören eine beeinträchtigte Website- und App-Leistung, eine erhöhte Integrationskomplexität und die Unfähigkeit, bidirektionale Datenflüsse zu unterstützen, wenn Tools und Technologien erweitert werden.
Wachstumsstapel
In der Growth-Stack-Phase werden einige der dringlichsten Herausforderungen des Starter-Stacks gelöst, die unvermeidlich sind, wenn Ihr Datenvolumen anschwillt.
Das Hauptziel des Growth Stacks ist die Zentralisierung der Datenverwaltung in einem Data Warehouse. Ein Data Warehouse ist ein digitaler Speicher für strukturierte und halbstrukturierte Daten (vor allem historische Daten). Es kann Daten aus unterschiedlichen Systemen abrufen und bidirektionale Datenströme erzeugen, was es zu einem wichtigen Sprungbrett für die Beseitigung von Datensilos und die Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit macht.
Es ähnelt dem Konzept der "einzigen Glasscheibe", bei dem Daten von vielen separaten Geräten in einer einzigen Lösung konsolidiert werden.
Eine Warehouse-zentrierte Struktur erleichtert das Data Mining und ermöglicht es Unternehmen, Customer Journeys und Profile zu erstellen. Durch die bessere Zugänglichkeit und Einheitlichkeit der Daten können die Benutzer Abfragen und Analysen erfolgreicher durchführen.
In der Wachstumsphase benötigen Sie ein Team von Datenanalysten, die die Daten bereinigen, interpretieren und visualisieren.
Maschinenlernen Stack
Sobald ein Data Warehouse in Ihrer Datenarchitektur zentralisiert wurde, ist es an der Zeit, die nächste Phase der Datenreife mit einem Data Lake einzuleiten.
Data Lakes sind in der Lage, große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten zu speichern. Rohe, nicht umgewandelte Daten sind äußerst formbar, optimal für maschinelles Lernen und erleichtern verschiedene Arten der Datenanalyse, vor allem die prädiktive Analyse.
Bei der prädiktiven Analyse werden Daten, Modellierungs- und maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um potenzielle Ergebnisse in Bezug auf das Nutzerverhalten vorherzusagen.
Nehmen wir an, Sie möchten im Rahmen Ihrer Kundenbindungsstrategie nach dem Kauf die Kundenabwanderung verhindern. Die prädiktive Analyse würde historische Kundendaten nutzen, um zu ermitteln, an welchen Stellen im Kundenlebenszyklus die Kundenabwanderung am häufigsten auftritt. Von dort aus können Sie die abwanderungsgefährdeten Kunden identifizieren und sie zum optimalen Zeitpunkt ansprechen.
In diesem Stadium wird viel in maschinelles Lernen und Data-Engineering-Ressourcen investiert und diese werden optimiert. Data Mining und Analytik werden eingesetzt, um künftige Geschäftsergebnisse zu ermitteln und Geschäftsumwandlungen voranzutreiben, wenn auch in unterschiedlichem Maße ausgefeilt.
Echtzeit-Stack
Bei derAnalyse von Wettbewerbsprodukten werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass die meisten Unternehmen bequem die ML-Stack-Phase erreichen (oder erreichen wollen). Globale Unternehmen mit Millionen von Kunden benötigen jedoch möglicherweise Ausgaben, die vom Lager direkt an die Anwendung zurückgesendet werden.
Warum? Damit sie in der Lage sind, personalisierte Kundenerlebnisse in Echtzeit zu liefern.
Mit fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens und einem Online-Speicher können Echtzeit-Stacks die Website oder App eines Nutzers auf der Grundlage von Offline- und Online-Vorhersagen ändern und anpassen.
Die Vorteile der Modernisierung Ihres Datenstapels
Wie bereits erwähnt, besteht einer der wertvollsten Vorteile der Datenstapelmodernisierung darin, dass sie die Produktivität und Genauigkeit der Datenanalyse verbessert. Laut einer aktuellen Studie von MicroStrategy hat die Nutzung von Analysen zu einer Fülle von Vorteilen geführt, darunter höhere Produktivität, schnellere Entscheidungsfindung und bessere finanzielle Leistung. Durch die Straffung der Customer Journey kann der Prozess der Zahlungsabwicklung beschleunigt und vereinfacht werden.
Standardisiert das Verständnis der Daten im Team
Modernisierte Datenstapel sind immer zentralisiert und vereinheitlicht. Sie nutzen Data Warehouses, Data Lakes und andere Tools und Integrationen, um Datensilos zu beseitigen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen.
Indem Sie sicherstellen, dass unterschiedliche Abteilungen und dezentral arbeitende Teams auf konsistente Daten zugreifen können, befähigen Sie die Teams zur produktiven Zusammenarbeit und zum Treffen einheitlicher Geschäftsentscheidungen.
Kann ohne viele Ressourcen durchgeführt werden
Für die Modernisierung des Datenstapels müssen Sie nicht in viele teure, komplexe Ressourcen investieren. Tatsächlich sind Data Warehouses und Data Lakes die beiden Hauptressourcen, die die Modernisierung erleichtern, zusammen mit Ihren BI-Tools und den Talenten, die Sie auf diese Tools abstimmen.
Reduziert die Kosten
Cloud Data Warehouses und Data Lakes sind kostengünstige Speicherlösungen, deren Skalierbarkeit und Flexibilität die Kosten erheblich senken können. Darüber hinaus erweitert die Modernisierung Ihren Datenstapel um neue Funktionen. Mit der Freiheit, interne Arbeitsabläufe und die Datenqualität zu verbessern, können Sie die Rentabilität Ihrer Analysen beschleunigen.
Macht den Weg frei für eine schnellere Projektdurchführung
Je schneller Sie Projekte abschließen, desto mehr wertvolle Erkenntnisse und Innovationen können Sie nutzen. Modernisierte Datenstapel erhöhen die Datentransparenz und steigern die organisatorische Effizienz. Beides zusammen führt Ihre Teams zu einem besseren Projektmanagement und einer schnelleren Projektausführung.
5 Schritte zum Einrichten eines modernen Datenstapels
Die Wettbewerbsvorteile, die sich aus einer Modernisierungsstrategie für den Datenstapel ergeben, sind enorm. Aber natürlich geschieht die Modernisierung nicht über Nacht. Hier sind fünf wesentliche Schritte, die Sie bei der Einrichtung Ihres modernen Datenstapels unternehmen sollten.
1. Bestimmen Sie die Datenquellen
Woher stammen Ihre Daten, und welche Quellen/Datentypen sind für Ihre Geschäftsziele relevant?
Die Identifizierung der richtigen Datenquellen ist ein wichtiger Schritt beim Aufbau einer Grundlage für die Transparenz und Zuverlässigkeit von Daten. Wenn Sie Java-Web-Scraping-Tools verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie die besten verfügbaren Tools einsetzen. Wenn Sie wissen, woher alle Ihre Daten stammen, können Sie verhindern, dass unsichtbare Daten die Genauigkeit Ihrer Erkenntnisse beeinträchtigen.
Wenn es Daten gibt, die Sie benötigen, zu denen Sie aber noch keinen Zugang haben, sollten Sie in die entsprechenden E-Commerce-Tools und Geschäftsbereiche investieren, bevor Sie zur nächsten Phase übergehen.
2. Auswahl eines für Ihr Unternehmen geeigneten Data Warehouse
Data Warehouses unterscheiden sich in Bezug auf ihre Spezifikationen, Funktionen, Vorteile und Prioritäten. Recherchieren Sie, bevor Sie sich für einen Data Warehouse-Anbieter entscheiden. Die beliebteste Lösung ist möglicherweise nicht die beste Lösung für Ihre individuellen Geschäftsanforderungen.
Bei der Auswahl eines Data Warehouse sind einige Dinge zu beachten:
- Datenvolumen und -typen
- Leichte Skalierbarkeit
- Sicherheit
- Time-to-Value
- Kosten der Ersteinrichtung und Preisstruktur
- Laufende Wartungskosten und Zugang zu Ressourcen
- Leistung
- Technische Hilfe
Es ist auch eine Überlegung wert, ob ein Data Lake (oder sogar eine Technologie der nächsten Generation wie ein Data Lakehouse) für Ihr Unternehmen besser geeignet ist.
Data Lakes sind für Unternehmen, die große Mengen an unstrukturierten Daten sammeln, unverzichtbar. Sie ermöglichen auch eine strengere Daten-Governance und -Qualität, so dass Unternehmen alles verwalten und zuverlässig kommunizieren können - von diesen kritischen Prüfungsangelegenheiten bis hin zu GDPR- und CCPA-Vorschriften.
3. Wählen Sie ein Tool für die Datenübernahme
Ihr ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) muss effizient sein, wenn Sie aus den extrahierten Daten schnell einen Nutzen ziehen wollen. Tools für die Dateneingabe übernehmen diesen Prozess, indem sie Daten aus Ihren Datenquellen sammeln und in Ihre Speicherlösung importieren.
4. Datenmodellierung
Die Datenmodellierung ist vielleicht eine der komplexesten Aufgaben innerhalb einer modernen Datenstrategie. Sie beinhaltet die Analyse von Daten, um Beziehungen zu identifizieren und zu definieren und diese Erkenntnisse zu nutzen, um vereinfachte Datenmodelle zu erstellen, die als visuelle Darstellungen Ihrer Datenflüsse dienen.
Um die Datenmodellierung erfolgreich durchzuführen, benötigen Sie wahrscheinlich die Unterstützung eines Daten- oder Analyseingenieurs mit dbt-Kenntnissen.
5. Datenaktivierung oder Datenoperationalisierung
Datenaktivierung (auch Datenoptimierung genannt) ist die Art und Weise, wie Daten für die Endnutzer nutzbar gemacht werden, ohne dass ressourcenintensive Prozesse erforderlich sind.
Sie können sich die Datenaktivierung als einen "umgekehrten ETL-Prozess" vorstellen. Dabei werden Daten in einem Data Warehouse extrahiert und umgewandelt und in Geschäftsanwendungen von Drittanbietern(SaaS-Tools für Agenturen, CRMs usw.) geladen.
Datenaktivierung modernisiert Ihren Datenstapel durch die Bereitstellung von Selbstbedienung für Endbenutzer. Anstatt sich für Dateneinblicke auf IT- und Wissenschaftsteams zu verlassen, können nicht-technische Teams einfach auf umsetzbare Daten zugreifen und diese nutzen, um datengesteuerte Initiativen unabhängig voranzutreiben.
Bei Digi verwaltet die Software-as-a-Service-Lösung Digi Remote Manager® den gesamten IoT Stack.
Abschließende Überlegungen
Durch die Modernisierung des Datenstapels werden Daten zentralisiert und konsolidiert, um die Transparenz und Zugänglichkeit zu verbessern. Es reicht jedoch nicht aus, sich das Horten von Daten zur Gewohnheit zu machen - es kommt darauf an, was man mit ihnen macht.
Wenn Sie in Ihren Daten-Stack investieren, müssen Sie weniger Zeit mit der Entwicklung von Datenpipelines und mehr Zeit mit der Durchführung von Datenanalysen verbringen. Je tiefer Sie in die Datenanalyse eintauchen, desto mehr Möglichkeiten haben Sie, leistungsstarke Business-Intelligence-Einsichten aufzudecken. Außerdem haben Sie so mehr Zeit, sich auf andere Wachstumsstrategien zu konzentrieren, z. B. die Nutzung von KI im Content Marketing.
Es spielt also keine Rolle, ob Sie sich in der Einführungsphase oder in der Phase des maschinellen Lernens befinden. Solange Sie Schritte unternehmen, um Ihren Datenstapel kontinuierlich zu modernisieren, sind Sie auf dem richtigen Weg zum Erfolg.
Nächste Schritte
Über den Autor
Nick Brown ist der Gründer und CEO von Agentur Accelerateeiner SEO-Agentur mit Sitz in Bristol.
Er hat über 12 Jahre Erfahrung im digitalen Marketing und arbeitet mit großen Unternehmen zusammen, die er in den Bereichen SEO, CRO und Content Marketing berät. Er hat für Websites wie HubSpot und BambooHR geschrieben.