So verwandeln Sie Rohdaten in einen Vermögenswert für Ihr Unternehmen

Viele Unternehmen haben viele Daten zur Verfügung, wissen aber nicht, was sie damit anfangen sollen. Dies können Informationen über Kunden, Telefonnummern von Organisationen, Daten von GPS-Trackern usw. sein. Wenn Daten gesammelt, organisiert und analysiert werden, werden sie nützlich.

Das Unternehmen befasst sich beispielsweise mit der Zustellung verschiedener Pakete und Fracht an Privatpersonen und Unternehmen. Während der Auftragsabwicklung erhalten Manager täglich Daten über Größe/Gewicht der Pakete, deren Kosten und Lieferentfernungen, die die Fahrer zurücklegen. All diese Informationen ohne Analysen sind wertlos.

Mit ein wenig statistischer Analyse können Sie feststellen, wann die Sendungen zunehmen, wie die Reisestreckenverteilung ist, welche Artikel am häufigsten bestellt werden und vieles mehr. Basierend auf diesen Daten kann die Werbeabteilung des Unternehmens personalisierte Kampagnen für die Zielgruppe erstellen. Es kann auch helfen, z. B. Fahrer auf die heiße Jahreszeit (wie Anfang Herbst) vorzubereiten oder mehr von ihnen einzustellen, sich für den Kauf neuer Lastwagen einsetzen und so weiter.

Ein anderes Beispiel. Ein Unternehmen, das Waren transportiert, sammelt täglich Daten von Autofahrern – Telematiksysteme verfolgen die Anzahl der gefahrenen Kilometer und den Kraftstoffverbrauch. Durch die Systematisierung dieser Informationen können Sie Fahrten effizienter gestalten, sparsamere und sicherere Routen berechnen und so weiter – Softwareanbieter in der Logistik wie Twinslash tun das.

Auch im Gesundheitswesen können nützliche Daten den Betrieb enorm ankurbeln. Die Verarbeitung und Analyse von Krankenakten und Labordaten (insbesondere Bildgebungsdaten) ermöglicht es Ärzten, Strategien zu entwickeln, die zu genaueren Diagnosen und neuen Behandlungsmethoden führen, wobei maschinelle Lernalgorithmen Muster und Tendenzen erkennen, die Menschen übersehen.

Zweifellos sind Daten ein Vermögenswert für ein Unternehmen. Es trägt dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt zu verbessern und Geschäftsstrategien neu zu definieren. Bevor jedoch Rohdaten – nur verschiedene Werte, die Ihr System sammelt, unstrukturiert und unorganisiert – nützlich werden, müssen sie verarbeitet werden.

Machen Sie Sinn aus den Rohdaten über die ETL-Pipeline

ETL (Extract-Transform-Load) ist eine Technologie, die entwickelt wurde, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu transformieren und an einen Zwischenspeicher zu übertragen. Diese Speicherbasis kann dann als Data Warehouse/Datenpool verwendet werden, und die darin enthaltenen Daten können in maschinelles Lernen/KI-Algorithmen für Analysen, Prognosen usw. eingespeist werden.

Wie funktioniert die ETL-Methode? Zunächst einmal werden Daten aus verschiedenen Quellen gezogen: Webseiten, CRM, SQL- und NoSQL-Datenbanken, E-Mails usw. – je nachdem, über welche Daten ein Unternehmen verfügt.

Anschließend werden die Daten konvertiert und sortiert. Während des Sortierens entfernen Automatisierungsalgorithmen oder Personen, die manuell sortieren, alle Duplikate, Junk-Daten usw. ETL eignet sich perfekt für die Verarbeitung und Offenlegung von Erkenntnissen aus Rohdaten in Altsystemen, weshalb ETL so nützlich für den Einsatz in der Reisebranche ist , Gesundheitswesen, Fintech und andere Bereiche, die isoliert sind und sich oft der digitalen Transformation widersetzen.

Anschließend werden die Daten in das Zielsystem geladen – wiederum manuell oder automatisch.

Sie können ETL verwenden:

• wenn alle Quelldaten aus relationalen Datenbanken stammen oder vor dem Laden in das Zielsystem gründlich bereinigt werden müssen;
• wenn Sie mit Legacy-Systemen und relationalen Datenbanken arbeiten;
• wenn ein Unternehmen Daten sorgfältig schützen und verschiedene Compliance-Standards wie HIPAA, CCPA oder GDPR einhalten muss (ein weiteres großes Plus für die Gesundheits- und Fintech-Branche).

Die ETL-Pipeline hat sich bewährt und ist zuverlässig, aber sie ist ziemlich langsam und erfordert zusätzliche Tools: Informatica, Cognos, Oracle und IBM.

Schnelleres Data Engineering mit der neuen ELT-Pipeline

Die Menge an Informationen nimmt ständig zu. Und die ETL-Methodik kann nicht immer die Anforderungen der Verarbeitung riesiger Datensätze für Business-Intelligence-Zwecke erfüllen.

Daher ist eine neue, modernere Methode aufgetaucht – ELT (Extract-Load-Transform). Es geht auch um das Sammeln, Bereinigen, Organisieren und Laden von Daten. Es unterscheidet sich jedoch von ETL dadurch, dass die Daten direkt ins Warehouse gehen, wo sie auf verschiedene Arten geprüft, strukturiert und transformiert werden können. Dort können Informationen unbegrenzt gespeichert werden. Daher ist die ETL-Methode flexibler und schneller. Um einen solchen Prozess durchzuführen, benötigen Sie Tools: Kafka, Hevo Data und Talend.

Wann sollte ELT verwendet werden:

• wenn Sie schnell (!) Daten sammeln und Entscheidungen treffen müssen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen, was ELT sehr gut macht, um Entscheidungen aus Marketingdaten zu treffen, wenn Sie z. B. Startups skalieren/Geschäfte neu positionieren.
• wenn ein Unternehmen ständig eine große Menge an unstrukturierten Informationen erhält;
• Sie haben es mit Cloud-Projekten oder hybriden Architekturen zu tun.

ELT ist eine modernere Methode, die ETL nach und nach ersetzt. Es ermöglicht Ihnen, Projekte in wettbewerbsintensiven Märkten schnell zu skalieren. Das ELT ist wirtschaftlich, flexibel und erfordert nur minimale Wartung. Es eignet sich für Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größen.

Beispiele für die Verwendung von Datenpipelines für bessere Entscheidungen

Viele große Unternehmen haben bewiesen, dass Datenanalysen, die durch eine gut etablierte Datenpipeline ermöglicht werden, erfolgreich eingesetzt werden können, um verschiedene Geschäftsziele zu erreichen.

Ein großartiges Beispiel für die Nutzung einer Datenpipeline im E-Commerce ist die Empfehlungs-Engine von Amazon . Amazon hat ein einzigartiges, dynamisches Empfehlungsmodell in sein E-Commerce-Produkt implementiert. Die Amazon-Empfehlungsmaschine interagiert mit dem Käufer in allen Phasen der Reise durch die Website, schlägt dadurch das Zielprodukt vor und motiviert zum Kauf.

Das Unternehmen hat einen Algorithmus entwickelt und implementiert, der die bereits gekauften und vom Benutzer bewerteten Produkte mit ähnlichen oder verwandten Handelspositionen abgleicht. Engine stellt sie zu einer Empfehlungsliste zusammen. Das System stützt sich auf viele explizite und implizite Daten: die Einkäufe des Benutzers, Produktbewertungen, den Browserverlauf auf der Website und das Hinzufügen zum Warenkorb, was es einem System ermöglicht, genaue personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Ein Anwendungsfall für Reisen und Transport wäre die Predictive Engine von Otonomi . Otonomi, ein Unternehmen der Frachtbranche, hat seine parametrische Lösung auf der Grundlage von OAG-Daten entwickelt. Es ermöglicht Otonomi, Flugzeugverspätungen rechtzeitig zu bestimmen und vorherzusagen, Preise genauer zu berechnen und mögliche Risiken anhand der von OAG bereitgestellten Reisedaten zu berechnen. Aufgrund der schnellen Verarbeitung von Daten und der Generierung von Erkenntnissen für ein effizientes Störungsmanagement konnte das Unternehmen die Verwaltungs- und Betriebskosten erheblich reduzieren.

Wir haben bereits darüber gesprochen, wie sich eine gute Nutzung von Gesundheitsdaten positiv auf das Ergebnis eines Patienten auswirken kann, also ist das auch ein Vorteil. Agrarbetriebe können Daten zum Wetter, zu Warenpreisen und Komponenten für Landmaschinen nutzen, um den Ernteprozess zu verbessern. Versicherungsunternehmen können Kundenanspruchshistorien verwenden, um Betrug aufzudecken. In den Medien können anonyme Kundendaten verwendet werden, um Verhaltensmuster von Benutzern zu identifizieren, um herauszufinden, wo UX geändert werden kann, um die Conversions zu verbessern.

Abschließende Gedanken: Vergessen Sie nicht die Barrierefreiheit und Datenkompetenz

Jeder im Unternehmen muss die Ergebnisse der Datenanalyse verstehen. Angenommen, Sie implementieren eine Datenpipeline in Ihrem Transportunternehmen. Wenn Sie möchten, dass Ihre Datenanalyse wirklich nützlich ist, müssen Fahrer, Manager, Kundendienstspezialisten und andere Personen, die keine Datenwissenschaftler sind, in der Lage sein, Erkenntnisse aus den Daten zu sehen und zu wissen, woher sie stammen. Sie müssen bedenken, dass die Datenanalyse nützlich ist, wenn sie leicht zu finden und zu verstehen ist. Ein Datentool, das nur Data Scientists verstehen, ist als Tool für Business Intelligence wertlos.