In Zeiten, in denen der Zugriff auf riesige Datenmengen keine Herausforderung mehr darstellt, liegt das eigentliche Problem darin, die Daten sinnvoll zu nutzen. Getrennte Systeme, die zu Datensilos führen, verschleiern oft eine einheitliche Sicht und machen sinnvolle Einblicke unmöglich. Das Konzept des Modern Data Stacks (MDS) geht auf diese Problematik ein. Es bietet eine integrierte Architektur, die skalierbar, zukunftssicher und auf die Analyse abgestimmt ist.
Dieser Artikel erläutert, wie Modern Data Stacks es Ihnen ermöglichen, die Datenflut zu bewältigen, Silos aufzubrechen und verwertbare Einblicke für Ihr Unternehmen zu gewinnen.
Was ist der Modern Data Stack?
Der Modern Data Stack (MDS) bezieht sich auf die Technologien und Prozesse, die es Unternehmen ermöglichen, Daten in der Cloud in vollem Umfang zu nutzen. Er bietet eine modulare, integrierte Architektur zum Aufnehmen, Speichern, Aufbereiten, Analysieren und Visualisieren von Daten.
Verglichen mit traditionellen fragmentierten Architekturen ist die Kernannahme des Modern Data Stacks der einheitliche Zugriff auf Daten aus dem gesamten Unternehmen. Der MDS nutzt die Skalierbarkeit der Cloud und macht somit die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen für Unternehmen jeder Größe finanziell realisierbar.
Komponenten des Modern Data Stacks
Das Herzstück des Modern Data Stacks ist ein Cloud Data Warehouse. Es dient als Repository für alle Daten und bietet Analysten eine Single Source of Truth. Das Data Warehouse nimmt Daten aus verschiedenen Online- und Offline-Quellen auf und fasst sie zusammen.
Zu diesen Datenquellen gehören Analytics, Werbeplattformen, Test-Tools, CRM-Systeme, Backend-Datenbanken und mehr. Unternehmen laden die Daten aus diesen Plattformen und senden sie an eine cloudbasierte analytische Datenbank. Daraufhin erstellen sie ein Datenmodell, um sie zu umfassenden Kundeninformationen zusammenzuführen.
Nach dieser Aufarbeitung werden die Daten schließlich an verschiedene Datenvisualisierungs- und BI-Tools gesendet. Dies ermöglicht tiefere Einblicke in die Leistung der verschiedenen Aktivitäten und Produktfunktionen.
Die Schlüsselkomponenten eines Modern Data Stacks sind:
1. Datenquellen
Hierher kommen rohe, unstrukturierte Daten innerhalb und außerhalb des Unternehmens. Zu den Datenquellen kann Folgendes gehören:
- Datenbanken (relational, NoSQL usw.)
- SaaS-Anwendungen (CRM, ERP, Marketing-Plattformen)
- Mobile und Web-Apps
- IoT-Sensoren und -Geräte
- Soziale Medien
- E-Commerce-Plattformen
- Streaming-Daten von APIs
Unternehmen verfügen über Hunderte fragmentierter Datenquellen. Der Modern Data Stack konsolidiert die Informationen aus diesen Quellen in einem zentralen Repository.
2. Tools zur Datenintegration
Weil sich die Daten in isolierten Quellen befinden, ist der erste Schritt die Aufnahme der Daten in einen Data Lake oder ein Data Warehouse. Integrationstools extrahieren Daten verschiedener Quellen, transformieren sie in konsistente Formate und laden sie dann in das Ziel-Repository.
Beliebte Ingestion-Tools wie Fivetran, Stitch und Airbyte ziehen Daten aus Quellen über APIs und Datenbank-Hooks.
3. Data Warehouse
Das ist das zentrale Repository, in dem Unternehmen umgewandelte, analysierbare Daten speichern. In der Vergangenheit wurden die analysierten Daten in Data Warehouses vor Ort gespeichert. Modern Data Stacks nutzen unbegrenzt skalierbare Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery und Redshift.
4. Cloud Data Lake
Data Lakes wie Amazon S3 stellen kostengünstigen Speicher und Flexibilität für das Speichern und Analysieren von unstrukturierten Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen bereit. Diese können alle Datentypen und -formate aufnehmen und arbeiten mit den Warehouses der meisten Stacks zusammen.
5. Tools zur Datentransformation
Beispiele für Tools zur Datentransformation sind dbt oder Dataform. Sie helfen Unternehmen dabei, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu bereinigen und in das gewünschte Format zu bringen. Mithilfe solcher Tools erstellen Sie Datenmodelle und tracken, woher die Daten stammen. Auch lässt sich die Qualität der Daten prüfen, bevor sie in das Warehouse übertragen werden.
6. A/B-Testing-Tools
A/B-Testing-Tools wie Optimizely, VWO und Adobe Target helfen dabei, digitale Erlebnisse zu bewerten und zu optimieren Sie bieten Nutzern verschiedene Varianten einer Seite oder App an. Dazu zählen Funktionen zur Auswahl von Testsegmenten, zur Analyse von Leistungsmetriken und zur Integration von Testdaten in den breiteren Data Stack.
7. Datenvisualisierung und BI-Tools
Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Tools helfen Stakeholdern, die analysierten Daten zu erkunden. Durch interaktive Berichte, Dashboards und Datenberichte erhalten sie Einblicke. Die Integration mit dem Data Warehouse ermöglicht den Zugriff auf saubere, transformierte Daten. Zu den beliebten Tools für Datenvisualisierung und BI gehören Tableau, Looker, Power BI, Mode und Quicksight.
Welche Rolle spielt die Web- und App-Analytics in einem Modern Data Stack
Analysetools für Web- und mobile Apps sind fester Bestandteil von einem Modern Data Stack. Sie sammeln detaillierte quantitative und qualitative Daten darüber, wie Nutzer mit digitalen Plattformen wie Websites, Apps und SaaS-Produkten interagieren.
Gängige Analytics-Tools sind Google Analytics, Piwik PRO Analytics Suite, Adobe Analytics, Mixpanel und Amplitude. Sie zeichnen Nutzeraktionen, Ereignisse, Journeys, Verhalten, demografische Daten und andere Datenpunkte zur Nutzerinteraktion auf.
Analytics-Daten ermöglichen wichtige, nutzerzentrierte Analysen:
- Verstehen von Nutzerverhaltensströmen und Funnels.
- Analyse der Nutzung und Annahme von Funktionen.
- Attributionsmodellierung und ROI-Messung.
- Segmentierung der Nutzer, um ihre Bedürfnisse zu verstehen.
- Personalisierung von Erlebnissen, um das Engagement zu fördern.
- Abwanderungsprognose.
- Gewinnung verwertbarer Nutzereinblicke.
Belastbare Web- und App-Analytics sind nach wie vor entscheidend dafür, digitale Verbraucher zu verstehen. Und durch die Integration von Analysedaten in den modernen Stack lassen sich noch wirkungsvollere Anwendungsfälle verwirklichen.
Welche Data-Stack-Tools sollten Marketing- und Analytics-Experten verwenden?
Mit Data Stacks führen Marketing- und Analytics-Experten wirkungsvolle Kampagnen durch, gewinnen Kundeneinblicke und fassen datengesteuerte Beschlüsse. Allerdings benötigen sie die richtigen Tools, um das Potenzial eines Stacks voll auszuschöpfen.
Moderne BI-Tools wie Looker Studio und Tableau vereinfachen den Zugriff auf Daten durch intuitive Oberflächen, leistungsstarke Analysen und anpassbare Dashboards. Marketingexperten erhalten ohne Programmieraufwand schnell Kunden- und Kampagneneinblicke. Dank der Integration von BI-Tools mit Data Warehouses haben Sie direkten Zugriff auf saubere, transformierte Daten.
Marketing-Analytics-Plattformen wie Datorama, Mixpanel und Heap bieten Event-Tracking, Funnel-Analyse und Attributionsmodellierung zur Kampagnenoptimierung. Enge Stack-Integrationen erzeugen eine Feedback-Schleife zwischen Ausführung des Marketings und datengesteuerter Optimierung.
Mit Tag-Management-Systemen wie Google Tag Manager tracken Marketer die für die Analyse erforderlichen Ereignisse selbst. Sie benötigen beim Debuggen und Aktualisieren von Implementierungs-Tags keinerlei technische Hilfe. Tools für die Produktnutzungsanalyse wie Pendo liefern auch Verhaltensdaten und Nutzersegmentierung.
Reverse ETL-Tools wie Hightouch und Census erleichtern die Rückführung von Analysedaten in operative Systeme wie Marketo und Salesforce. Dadurch wird die Abhängigkeit von technischen Ressourcen für kritische Marketingdatenströme verringert.
Kundendaten verschiedener Stack-Tools werden immer zahlreicher. Lösungen zur Stammdatenverwaltung wie Informatica Axon bieten eine Single Source of Truth für Kundeneinheiten. Das verbindet die Identitäten und sorgt für eine konsistente Segmentierung über alle Tools hinweg.
Dank des breiten Spektrums an MDS-Tools sind Marketingexperten in der Lage, Daten effizient zu nutzen, um das Geschäft voranzutreiben. Diese Experten benötigen jedoch Lösungen, die auf ihre Fähigkeiten und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Um den ROI der Daten zu maximieren, müssen Nutzer von Marketing-Analytics die richtigen Tools finden.
Hier ist eine Liste einiger Standard-Tools, die Unternehmen in Modern Data Stacks über Data Warehouses hinaus einsetzen:
| Tool-Kategorie | Beispiele |
|---|---|
| Dateneingabe | Fivetran, Stitch, Airbyte, Kafka |
| Datentransformation | dbt, Dataform, Trifacta |
| BI und Datenvisualisierung | Tableau, Looker Studio, Power BI, Quicksight, Mode |
| Reverse ETL | Hightouch, Census, Hevo, RudderStack |
| Data Science und Machine Learning | Databricks, DataRobot, H2O.ai, Anaconda |
| Data Governance | Collibra, Alation, Atlan, Immuta |
| Web Analytics | Google Analytics, Piwik PRO Analytics Suite, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude |
| Product-Analytics | Pendo, FullStory, Hotjar, Amplitude |
| A/B testing | Optimizely, VWO, Conductrics, Adobe Target |
Mit den richtigen Tools für jede Funktion bauen Unternehmen einen umfassenden, Modern Data Stack auf, der auf ihre Anwendungsfälle zugeschnitten ist. Entscheidend ist, dass Sie diese Technologien in eine modulare, skalierbare Architektur integrieren.
Best Practices für die Auswahl der richtigen Data-Stack-Technologien
Möchten Sie einen leistungsstarken Modern Data Stack aufbauen, evaluieren Sie sorgfältig die richtigen Technologien für Funktionen, die Sie benötigen.
Hier sind einige empfohlene Best Practices:
Bedarf definieren
Zunächst sollten Sie die Arten von Daten und Quellen ermitteln, die Sie integrieren möchten. Ebenso sollten Sie das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten, Ihren Analytics- und Reporting-Bedarf, nachgelagerte Anwendungsfälle und die technischen Fähigkeiten in Ihrem Unternehmen bestimmen.
Skalierbarkeitsbedarf bewerten
Planen Sie das erwartete Wachstum des Datenvolumens, Nutzungsspitzen, neue Datenquellen oder -pipelines und potenzielle Analytics-Anwendungsfälle mit ein. Verwenden Sie Technologien, die sich durch eine modulare Architektur und Cloud-native Unterstützung flexibel skalieren lassen.
Bedienkomfort bewerten
Halten Sie Ausschau nach modernen Tools mit intuitiven Oberflächen, Self-Service-Zugang und Low-Code-Optionen. Komplexe Tools mit steilen Lernkurven schränken die Akzeptanz bei allen Qualifikationsgruppen stark ein.
Data Governance priorisieren
Für jedes Unternehmen sollten Sicherheit, Zugriffskontrollen, die Verwaltung des Datenlebenszyklus und die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften an erster Stelle stehen. Identifizieren Sie Tools, die die Governance-Anforderungen direkt erfüllen.
Integrationsoptionen prüfen
Wählen Sie Tools aus, die eine vorgefertigte Konnektivität und eine nahtlose Integration mit anderen benötigten Komponenten in Ihrem Stack bieten. Vermeiden Sie Lösungen, die in Silos arbeiten.
Architektur für Interoperabilität
Gestalten Sie Ihre Data-Stack-Architektur modular, sodass Sie Funktionen je nach Bedarf ein- und austauschen. Setzen Sie auf offene Standards, um die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden. Erstellen Sie APIs und Microservices für mehr Flexibilität.
Prototypen mit Testversionen
Testen Sie Ihre Technologie in kostenlosen Testversionen und Pilotprojekten mit realen Datensätzen aus Ihrem Unternehmen – so validieren Sie Ihre Technologieauswahl anhand verschiedener Parameter. Bewerten Sie Ihren Bedarf sorgfältig und ordnen Sie Lösungen zu, um einen zukunftssicheren, Modern Data Stack aufzubauen. Achten Sie darauf, dass Sie den Geschäftserfolg immer in den Mittelpunkt stellen.
Vorteile des Modern Data Stacks
Also, warum sollte Ihr Unternehmen in den Aufbau eines modernen Data Stack investieren? Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
- Skalierbarkeit. Je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern Sie das Cloud Data Warehouse. Dadurch sind Sie flexibel, wenn sich das Datenvolumen und die Analyseanforderungen ändern. Das macht eine kostspielige Data Warehouse-Infrastruktur vor Ort überflüssig.
- Agilität. Neue Datenquellen lesen Sie schnell ein und Transformationen und Analysen führen Sie durch, ohne die bestehenden Abläufe zu unterbrechen. Schnellere Iteration bedeutet schnellere Einblicke.
- Single Source of Truth. Sämtliche Daten liegen im zentralisierten Data Warehouse. So erhalten Sie eine einheitliche Sicht auf alle Abteilungen und Funktionen – keine isolierten Datenspeicher mehr, die widersprüchliche Zahlen liefern.
- Tiefergehende Analysen. Große Mengen detaillierter Daten ermöglichen anspruchsvollere Analysen mit Techniken wie maschinellem Lernen. Sie erhalten bessere Einblicke und treffen bessere Entscheidungen.
- Produktivität. Weniger Zeitaufwand für das Sammeln und Abstimmen von Daten bedeutet mehr Zeit für wertschöpfende Analysen. Mit Self-Service-Analysen verringern Sie die Abhängigkeit von IT- und Datenteams.
- Kosteneffizienz. Durch eine konsolidierte Architektur und den Einsatz einer Cloud sinken die Kosten im Vergleich zu herkömmlichen fragmentierten Systemen. So setzen Sie Ressourcen für wichtige Projekte frei.
Auswahl einer Analytics-Plattform für Ihren Modern Data Stack
Moderne Unternehmen bauen robuste Data Stacks auf, um aus Daten verwertbare Einblicke zu gewinnen. Wichtig hierbei ist allerdings, dass Sie die richtige Analytics-Plattform auswählen.
Der Analytics-Influencer Timo Dechau betont, dass es eine sinnvolle Strategie ist, Google in den Mittelpunkt Ihrer Datenverwaltung zu stellen. Er weist aber auch darauf hin, dass es von der Akzeptanz der Architektur von Google Analytics 4 (GA4) abhängt. Diese ist im Vergleich zu ihrem Vorgänger, Google Analytics 3 (GA3), wesentlich komplizierter. Ferner ist die Weitergabe von Daten an Google für Unternehmen eine weitere Frage. Sind diese Unternehmen in datenschutzsensiblen Branchen tätig, könnte das die Entscheidung beeinflussen.
Alternativen zu Google Analytics
Einigen Unternehmen ist die Komplexität von GA4 ein Dorn im Auge, oder sie haben Bedenken, Daten mit Google zu teilen. Auf dem Markt gibt es mehrere alternative Analytics-Plattformen, die mit den Standardkonzepten von GA3 übereinstimmen. Diese Alternativen wirken vertraut und bieten oft zusätzliche Funktionen oder andere Preismodelle, die individuellen oder organisatorischen Präferenzen eher entsprechen.
Das Aufkommen von Alternativen zu Google Analytics 4 spiegelt eine Reaktion des Marktes auf die unterschiedlichen Präferenzen und Bedürfnisse von Unternehmen wider. Seit Jahren ist Google Analytics der Goldstandard der Branche. Viele Unternehmen lehnen aber die Komplexität von GA4 ab. Sie ziehen oft einfachere Alternativen vor, die den Datenschutz stärker berücksichtigen. Bei der Entscheidung, welche Plattform Sie verwenden sollten, sollten Sie die technischen Vorzüge jeder dieser Plattformen genau kennen. Ebenso berücksichtigen Sie die organisatorischen und ethischen Aspekte sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, in denen diese Tools eingesetzt werden.
Wenn Sie GA-Alternativen erkunden möchten, sehen Sie sich unsere Tools-Vergleiche an:
Wie Unternehmen Modern Data Stacks nutzen
Modern Data Stacks verwalten die Sammlung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Daten. Dadurch überwinden Unternehmen das Chaos der Datensilos.
Sie fördern ein einheitliches Verständnis und die Nutzung von Daten für eine ganze Reihe von Unternehmensfunktionen, darunter:
- Operative Analytics. Sie ermöglicht es Ihnen, betriebliche Kennzahlen zu überwachen und zu analysieren, um die Effizienz und Produktivität zu steigern.
- Kunden-Analytics. Sie erhalten ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens und verbessern so die Kundenbindung.
- Finanzielle Analytics. So bewerten Sie die finanzielle Leistung, um die finanzielle Gesundheit sicherzustellen und die Budgetierung zu unterstützen.
- Lieferketten-Analytics. Optimieren Sie die Abläufe in der Lieferkette, um Kosten zu senken und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern.
- Produkt-Analytics. Bewerten Sie die Produktnutzung und -leistung, um Entwicklungs- und Marketingstrategien zu steuern.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften & Berichterstattung. Stellen Sie Compliance sicher und greifen Sie auf eine genaue, zeitnahe Berichterstattung zu.
- Vorausschauende Analytics. Nutzen Sie historische Daten, um Trends vorherzusagen und umsetzbare Strategien festzulegen.
Fazit
Das Volumen der heutzutage erzeugten Daten wächst explosionsartig und bietet jedem Analysten eine Fülle von Informationen. Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer, die gesammelten Daten sinnvoll zu nutzen.
Datensilos, die über getrennte Systeme verteilt sind, verhindern eine einheitliche Sicht und erschweren den Einblick in die Daten. Mehr Daten bedeuten auch mehr Probleme. Das gilt insbesondere für Sicherheit, Zugriffskontrolle, Data Lifecycle Management und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Modern Data Stacks helfen nicht nur beim Aufbrechen von Datensilos. Sie fördern auch eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung, die eine kontinuierliche Verbesserung und Innovation in allen Unternehmensbereichen ermöglicht.
