Native Analytik des Lagers

Was ist Warehouse-native Analytik?

Warehouse-native Analysen sind ein Ansatz für die Datenanalyse, bei dem Abfragen und Erkenntnisse direkt aus einem Data Warehouse selbst gezogen werden, so dass keine Datenextraktion und -übertragung in separate Systeme erforderlich ist.

Diese Methode ermöglicht schnellere und genauere Einblicke, da die Analyse dort stattfindet, wo die Daten liegen, was den Prozess nahtlos und effizient macht.

Für Unternehmen, die Latenzzeiten verringern, die Datengenauigkeit erhöhen und die Gesamteffizienz verbessern möchten, bietet dieser Ansatz erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Analyse-Workflows.

Zu den 5 wichtigsten Anwendungsfällen für Datenteams gehören:

Geschäftsergebnisse = ROI: Sie können mit Metriken/Ergebnissen testen und experimentieren, bei denen es sich um tatsächliche Geschäftsergebnisse handelt, und diese auch live in Ihrem Warehouse haben.
Sparen Sie die Zeit, die Ad-hoc-Datenanalysten für benutzerdefinierte Abfragen aufwenden: Sie können bestimmte Kohorten eingehender untersuchen und erhalten statistische Ergebnisse auf einer detaillierteren Ebene, z.B. wenn die Testergebnisse für eine bestimmte Kohorte signifikant sind, z.B. für Kunden mit hohem Lifetime Value oder Besucher aus einer bestimmten Region.
Führen Sie kanalübergreifende Experimente mühelos durch: Sie möchten mit Ereignissen, Expositionsdaten und Metriken aus anderen digitalen Kanälen testen, die möglicherweise nicht über Ihr bestehendes Tool bereitgestellt werden, aber die Daten befinden sich in Ihrem Warehouse. Sie könnten zum Beispiel E-Mail-Expositionsdaten und zugehörige Metriken in Ihrem Warehouse haben und eine Stats Engine wie Optimizely verwenden, um das Experiment zu analysieren.
Keine wütenden Anrufe von der Compliance-Abteilung: Sie könnten ein Finanzinstitut sein, das nicht möchte, dass seine Daten das Warehouse verlassen. Mit Warehouse Native Analytics können Sie experimentieren, ohne dass die Daten Ihre Kontrolle verlassen.
Dieselbe Quelle der Wahrheit für alle Ergebnisse: Sie wollen keine Diskrepanz zwischen Ihrem Produkt zum Experimentieren und den digitalen Analysedaten.

Wie funktioniert Warehouse-native Analytik?

Normalerweise müssen für Analyse-Workflows Daten zwischen verschiedenen Systemen verschoben werden, oft durch einen ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden), bevor eine Analyse erfolgen kann. Warehouse-native Analysen vereinfachen dies, indem sie eine direkte Analyse innerhalb des Data Warehouse ermöglichen, in dem die Daten in einer einzigen, zentralisierten Umgebung gespeichert sind.

Durch die Nutzung moderner Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Databricks, BigQuery und Redshift können Teams anspruchsvolle Analysen und Datenverarbeitung durchführen, ohne dass komplexe Architekturen oder zusätzliche Plattformen erforderlich sind.

Dieser moderne Data Stack-Ansatz:

Eliminiert komplexe ETL-Prozesse
Verringert die Latenzzeit der Daten
Bewahrt die Datenkonsistenz in Datenmengen
Nutzt bestehende Funktionen des Warehouse
Vereinfacht den Analyse-Stack in Ihrer Datenplattform

Die Entwicklung von warehouse-interner Analytik

Angetrieben durch die steigende Nachfrage nach verlässlichen Erkenntnissen in Echtzeit ermöglicht es Warehouse Native Analytics Unternehmen, sich auf ihr Data Warehouse als aktives Tool für Analysen und Business Intelligence zu verlassen. Sie hilft dabei, eine einheitliche Datenquelle zu pflegen und datengestützte Entscheidungen schneller und mit höherer Genauigkeit zu treffen.

Bevor Sie mit der Einführung von Warehouse-nativer Analytik beginnen, sollten Sie Ihren aktuellen Zustand bewerten:

Wie wirkt sich Ihre analytische Architektur auf die geschäftliche Flexibilität aus?
Welche Datensilos gibt es in Ihrem Unternehmen?
Mit wie vielen Produktanalysetools jongliert Ihr Team?
Wie lange dauert es, bis Sie datengestützte Entscheidungen treffen können?
Wie hoch sind die Gesamtkosten für die Verwaltung mehrerer Analyseplattformen?

So könnte Ihr Weg zur Implementierung aussehen:

Schritt 1: Überprüfen Sie Ihre aktuelle Analyselandschaft, einschließlich Tools, Datenquellen und Arbeitsabläufe. Dokumentieren Sie Schmerzpunkte und Engpässe, um herauszufinden, wo Warehouse-native Analysen den größten Nutzen bringen können.

Schritt 2: Wählen Sie Ihre Cloud Data Warehouse-Plattform aus und entwerfen Sie ein einheitliches Datenmodell, das Ihre Analyseanforderungen unterstützt. Definieren Sie klare Erfolgsmetriken und erstellen Sie eine schrittweise Migrationsstrategie.

Schritt 3: Konfigurieren Sie Ihre Warehouse-Infrastruktur und beginnen Sie mit der Migration von Datenquellen in der Reihenfolge ihrer Priorität. Richten Sie Analysetools, Benutzerzugriff und Governance-Frameworks ein, um eine ordnungsgemäße Datennutzung zu gewährleisten.

Schritt 4: Überwachen Sie die Systemleistung und die Kosten, verfeinern Sie kontinuierlich die Datenmodelle und skalieren Sie die Ressourcen auf der Grundlage der Nutzungsmuster. Regelmäßige Überprüfungen gewährleisten einen optimalen Betrieb, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.

Vorteile von warehouse-interner Analytik

Verwertbare Erkenntnisse: Mit Warehouse Native Analytics können Teams sofort auf Daten zugreifen, um sie zu optimieren. Dies ist ideal für Umgebungen, die eine schnelle Entscheidungsfindung und Experimentieren erfordern. Diese Funktion in Echtzeit ermöglicht sofortige Rückmeldungen und Anpassungen, was besonders für Unternehmen wertvoll ist, die komplexe Kampagnen oder Kundenerlebnisse verwalten.
Verbesserte Datenverwaltung und -genauigkeit: Analysen innerhalb des Data Warehouse minimieren das Risiko von Inkonsistenzen und Datensilos und fördern eine einzige Quelle der Wahrheit im gesamten Unternehmen. Durch diesen rationalisierten Ansatz arbeiten alle Abteilungen mit denselben Daten, wodurch Diskrepanzen verringert und die Konsistenz der Berichterstattung gewährleistet wird.
Skalierbarkeit und Flexibilität: Mit dem Wachstum eines Unternehmens werden auch die Anforderungen an die Datentechnik immer komplexer. Native Warehouse-Analysen können mit wachsenden Datenmengen skalieren, ohne dass zusätzliche Tools oder eine neue Architektur erforderlich sind. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, agil zu bleiben und den sich entwickelnden Datenanforderungen gerecht zu werden, was besonders für Führungskräfte wichtig ist, die eine datengestützte Strategie und Ausführung in verschiedenen Abteilungen vorantreiben.
Kosten- und Betriebseffizienz: Da die Notwendigkeit der Datenduplizierung, -umwandlung oder -speicherung in mehreren Systemen eingeschränkt wird, können die Infrastruktur- und Wartungskosten für die Gesamtpreisgestaltung durch Warehouse Native Analytics gesenkt werden. Dieser Ansatz vereinfacht den technischen Overhead und eignet sich hervorragend, wenn Sie umfangreiche Daten verwalten oder häufige Einblicke benötigen.

Die Zukunft von Warehouse Native Product Analytics

Da sich Unternehmen zunehmend datengesteuerten Ansätzen zuwenden, wird Warehouse Native Analytics immer wichtiger. Durch die Beseitigung von Datensilos und die Ermöglichung direkter Analysen innerhalb des Data Warehouse können Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen und gleichzeitig die Datenverwaltung aufrechterhalten und die betriebliche Komplexität reduzieren.

In Kombination mit Funktionen zum Experimentieren wird eine Warehouse-native Analyselösung sogar noch leistungsfähiger: Sie können schnell von Erkenntnissen zu Maßnahmen übergehen, Experimente durchführen und die Ergebnisse innerhalb Ihres Data Warehouse messen. Mit Warehouse-nativem Experimentieren können Sie:

A/B-Testsmit Ihren konsolidierten Kundendaten durchführen
Bessere Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse von Experimenten treffen
Skalieren Sie das Experimentieren über Produkte und Funktionen hinweg
die tatsächlichen Auswirkungen von Änderungen durch kontrollierte Tests messen

Während das Ökosystem weiter reift, werden Unternehmen, die Warehouse-native Analytics einsetzen, gut positioniert sein, um in einem zunehmend datengesteuerten Geschäftsumfeld zu bestehen.