Die entscheidende Synergie zwischen Data Warehousing und Business Intelligence im Jahr 2023

Einführung

Die Datenflut von 2023

Im Jahr 2023 befinden wir uns in einer bemerkenswerten Ära, die durch einen beispiellosen Datenanstieg gekennzeichnet ist. Um dies ins rechte Licht zu rücken, stellen Sie sich Daten als die neue Grenze vor, ähnlich dem Goldrausch der Vergangenheit. Prognosen von IDC zufolge wird das kollektive globale Datenvolumen bis 2025 unglaubliche 175 Zettabyte erreichen , ein bemerkenswerter Anstieg gegenüber den 59 Zettabyte im Jahr 2020.

Dieser Datenanstieg stellt eine Dichotomie von Chancen und Herausforderungen für Unternehmen dar. Einerseits verspricht es wertvolle Erkenntnisse und das Potenzial, Entscheidungsprozesse zu verbessern. Andererseits bringt es Komplexität mit sich, die mit der Verwaltung und Extraktion aussagekräftiger Informationen aus dieser Datenflut verbunden ist. Da Unternehmen mit diesem Datenzustrom zu kämpfen haben, wird der Bedarf an robusten Datenlösungen immer wichtiger. Dies bringt uns zu den Feinheiten des Data Warehousing und zur unverzichtbaren Rolle von Business Intelligence bei der Sinngewinnung dieser Datenflut.

Die Komplexität von Data Warehousing und Business Intelligence

Angesichts der rasant wachsenden Datenmengen ist die Komplexität der Unterbringung von Daten in optimierten Analysestrukturen, dem so genannten Data Warehousing, um ein Vielfaches gestiegen. Gleichzeitig erfordert die Ableitung verwertbarer Geschäftsinformationen durch die Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen gespeicherten Daten ausgefeilte Analysefunktionen. Da der Umfang und die Heterogenität der Daten in den einzelnen Unternehmen zunehmen, intensiviert sich das Zusammenspiel zwischen fortschrittlichem Data Warehousing und BI.

Dieser umfassende Leitfaden konzentriert sich auf die Erläuterung der Schlüsselkonzepte von Data Warehousing und Business Intelligence sowie ihrer entscheidenden gegenseitigen Abhängigkeit.

Data Warehousing verstehen

Unter Data Warehousing versteht man den Prozess der Aggregation unterschiedlicher Daten aus verteilten Quellen in einem zentralen Repository, das für Berichte, Analysen und Dateneinblicke optimiert ist. Das Data Warehouse integriert Daten aus dem gesamten Unternehmen in eine konsistente, einheitliche Struktur. Diese konsolidierten Daten werden dann verwendet, um Business Intelligence, Analysen, Visualisierungen und Anwendungen für maschinelles Lernen voranzutreiben.

Der übergeordnete Zweck des Data Warehousing besteht darin, die Datenzugänglichkeit zu verbessern, die Konsistenz der Berichte sicherzustellen und die Analyse zu erleichtern – was letztendlich die datengesteuerte Entscheidungsfindung vorantreibt. Mit einer „Single Source of Truth“ können Unternehmen Datensilos aufbrechen und sich einen ganzheitlichen Überblick verschaffen.

Die Entwicklung des Data Warehousing

Während Data Warehousing erstmals in den 1980er Jahren aufkam, standen frühe Data Warehouses vor Herausforderungen wie hoher Latenz, komplexer Wartung und begrenzter Skalierbarkeit. Diese Lösungen hatten Schwierigkeiten, die riesigen Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, die Unternehmen für die strategische Entscheidungsfindung benötigten. Dies trieb Innovationen in Richtung leistungsfähigerer Data-Warehousing-Paradigmen voran, die exponentiell größere Datensätze im gesamten Unternehmen effizient nutzen konnten. Die Einschränkungen der anfänglichen Implementierungen haben die Entwicklung robuster, zukunftsfähiger Data-Warehousing-Lösungen vorangetrieben, die in der Lage sind, mit den immer schneller werdenden Geschäftsdatenanforderungen Schritt zu halten.

Der rasante Anstieg der Data-Warehousing-Einführung in den letzten Jahren in allen Branchen ist kein Zufall. Wie der Autor Paulraj Ponniah in „Data Warehousing Fundamentals: A Comprehensive Guide for IT Professionals“ erklärt: „Data Warehousing ist nicht mehr nur eine neuartige Idee, die nur der Forschung und dem Experimentieren dient. Es ist zu einem Mainstream-Phänomen geworden … in allen Branchen, von Einzelhandelsketten bis hin zu Finanzinstituten, von produzierenden Unternehmen bis hin zu Regierungsbehörden und von Fluggesellschaften bis hin zu Versorgungsunternehmen, revolutioniert Data Warehousing die Art und Weise, wie Menschen Geschäftsanalysen durchführen und strategische Entscheidungen treffen.“

Herausforderungen für Unternehmen ohne Data Warehousing

Heutzutage realisieren die Unternehmen, die Data Warehouses implementiert haben, enorme Vorteile, die ihre Geschäftsergebnisse direkt verbessern. Durch die Integration webbasierter Technologien können diese Organisationen das Potenzial für eine umfassendere und einfachere Bereitstellung wichtiger Informationen an Entscheidungsträger im gesamten Unternehmen steigern. Da der Wettbewerbsdruck und die Datenmengen exponentiell zunehmen, erklären Prinzipien und Anwendungsfälle aus Ponniahs vorausschauendem Buch, warum eine solide Data-Warehousing-Strategie für Unternehmen von unschätzbarem Wert ist, die Menschen mit verwertbaren Informationen versorgen und den Erfolg vorantreiben möchten.

Für Unternehmen ohne integriertes Data Warehouse erfordern Berichterstellung und Analyse eine umständliche Extraktion von Daten aus unzusammenhängenden Quellen mit anschließendem komplexen manuellen Abgleich. Dies führt zu Datendiskrepanzen, verzögerten Erkenntnissen und dem Fehlen einer einheitlichen Geschäftsdatenwahrheit. Zu den weiteren Herausforderungen gehören die Datenduplizierung zwischen Systemen, die langwierige Berichterstellung, mangelnde Datensicherheit und Frustration aufgrund der Unfähigkeit, strategische Fragen mithilfe vorhandener Datenbestände zu beantworten.

Der Skalierbarkeitsfaktor im modernen Data Warehousing

Im Gegensatz zu herkömmlichen lokalen Data Warehouses mit eingeschränkter Skalierbarkeit können moderne cloudbasierte Data Warehouses je nach sich ändernden Daten- und Leistungsanforderungen nach oben oder unten skaliert werden. Führende Plattformen wie Google BigQuery bieten serverlose Architekturen, die erweiterbare Arbeitslasten bewältigen und gleichzeitig Verwaltungsaufgaben mithilfe ML-gesteuerter Optimierung automatisieren. Diese elastische Skalierbarkeit ermöglicht Kosteneffizienz und macht gleichzeitig die Daten- und Analysefunktionen des Unternehmens zukunftssicher.

Die Macht der Business Intelligence

Unter Business Intelligence versteht man die Technologien, Tools und Prozesse, mit denen Unternehmen Daten sammeln, speichern, analysieren und visualisieren, um umsetzbare Geschäftserkenntnisse abzuleiten, die die strategische Planung vorantreiben und die Effizienz verbessern. BI umfasst alles von der Datenverwaltung über erweiterte Analysen bis hin zu visualisierten Informations-Dashboards, die Geschäftsentscheidungsträgern präsentiert werden.

Warum Business Intelligence im Jahr 2023 wichtig ist

Im Jahr 2023 ist Business Intelligence in allen Bereichen von unschätzbarem Wert geworden, vom Vertrieb über den Kundenservice bis hin zur Personalabteilung und darüber hinaus. Angesichts der schnellen Veränderungen in der Technologie und im Benutzerverhalten ermöglicht BI Unternehmen, auf der Grundlage datengesteuerter Signale und nicht nur auf der Grundlage ihrer Intuition zu reagieren. Moderne BI ermöglicht auch eine umfassendere Demokratisierung von Analysen, um sowohl strategische als auch alltägliche Entscheidungen zu treffen.

Die Rolle von Daten in der Business Intelligence

Im Kern dreht sich bei Business Intelligence das Sammeln, Speichern und Analysieren von Datensätzen, um verborgene Muster, Korrelationen und Signale aufzudecken. Saubere, konsistente und umfassende Daten sind der Treibstoff, der BI antreibt und die Ableitung umsetzbarer Informationen ermöglicht. Robuste Data-Warehousing-Strategien bilden somit die Grundlage für wirkungsvolle Business Intelligence.

Die Vorteile effektiver Business Intelligence

Wenn Business Intelligence auf gut integrierten Daten basiert, bietet es mehrere entscheidende Vorteile:

• Identifizieren Sie Kosteneinsparungen und steigern Sie die betriebliche Effizienz
• Generierung neuer Umsatzmöglichkeiten
• Kundenbedürfnisse und -verhalten verstehen
• Optimierung von Preisstrategien
• Vorhersage von Nachfrageänderungen
• Benchmarking der Leistung gegenüber der Konkurrenz
• Mitarbeiter befähigen, datengestützte Entscheidungen zu treffen

Die Schnittstelle von Data Warehousing und Business Intelligence

Wie Data Warehousing Business Intelligence stärkt

1. Datenzugänglichkeit und -konsistenz: Durch die Integration fragmentierter Daten schafft Data Warehousing eine einheitliche Struktur, auf die BI-Tools nahtlos zugreifen können, um Zusammenhänge zwischen verschiedenen Funktionen wie Vertrieb, Finanzen, Marketing usw. aufzudecken.
2. Datenverarbeitung in Echtzeit: Moderne Data Warehouses erfassen sowohl Batch- als auch Echtzeit-Streaming-Daten und ermöglichen so minutengenaue Analysen durch BI-Plattformen.
3. Skalierbarkeit für wachsende Datenanforderungen: Die skalierbare Infrastruktur cloudbasierter Data Warehouses ermöglicht die Anpassung der Kapazität an wachsende BI- und Analyse-Workloads.

Die Auswirkungen von integriertem Data Warehousing und BI auf den Betrieb

Durch die Bereitstellung datengesteuerter Informationen über Prozesse hinweg sorgen integriertes Data Warehousing und BI für messbare betriebliche Verbesserungen, darunter:

• Erhöhte Lieferketten- und Logistikeffizienz
• Reduzierte Kosten durch prädiktive Analysen
• Funktionssilos aufbrechen
• Eliminierung verschwenderischer Prozesse durch Analyse
• Optimierung der Qualitätskontrolle in der Fertigung
• Verbesserung der Bestandsverwaltung

Verbesserung des Kundenerlebnisses durch datengesteuerte Erkenntnisse

Vom Marketing über den Vertrieb bis hin zum Service – datengestützte BI informiert über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg über die Entscheidungsfindung:

• Mikrosegmentierung von Kunden für personalisierte Werbeaktionen
• Vorhersage neuer Kundenbedürfnisse und -präferenzen
• Verfolgung der Kampagneneffektivität im Verkaufstrichter
• Bewertung der Kundenzufriedenheit und -erfahrung in Echtzeit
• Analyse von Serviceinteraktionen zur Verbesserung von Lösungen
• Erstellen von 360-Grad-Kundenprofilen und -Journeys

Gewährleistung der Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Bei wachsenden Datenmengen werden Sicherheit und Compliance immer wichtiger. Moderne Data Warehouses integrieren robuste Mechanismen, darunter:

• Granulare Zugriffskontrollen mit rollenbasierten Berechtigungen
• Datenverschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand
• Anonymisierung sensibler Datenfelder
• Datenmaskierung zur Begrenzung der Exposition
• Umfassende Aktivitätsüberwachungsprotokolle zur Rückverfolgbarkeit
• Tools zur Überprüfung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Data-Warehousing und BI in E-Commerce-Marktplätzen wie Amazon, Walmart, Shopify usw.

Laut einer auf Statista durchgeführten Umfrage haben über ein Viertel der befragten Online-Käufer in 40 Ländern ihren letzten grenzüberschreitenden Einkauf über Amazon getätigt. Den zweiten Platz belegte Alibaba/AliExpress, wo 17 Prozent der E-Commerce-Nutzer ihre letzte Bestellung aus dem Ausland aufgegeben haben. Mit der rasanten Globalisierung wird es von da an nur noch zunehmen.

Es versteht sich von selbst, dass Data Warehousing und Business Intelligence, wie in den meisten Branchen, eine entscheidende Rolle für den Erfolg von E-Commerce-Marktplätzen wie Amazon, Walmart und Shopify spielen. Diese Plattformen erzeugen täglich riesige Datenmengen, und die Nutzung dieser Daten ist für Verkäufer unerlässlich, um in diesem hart umkämpften Umfeld erfolgreich zu sein und zu skalieren.

Warum Verkäufer Data Warehousing und BI nutzen müssen

Wie bereits erwähnt, mangelt es Unternehmen nicht an Daten. Es ist überall und reichlich vorhanden. Hier liegt jedoch der Haken: Der einfache Zugang zu diesem Informationsschatz stellt oft eine erhebliche Hürde dar, insbesondere für Verkäufer, die sich in der komplexen Welt der E-Commerce-Plattformen zurechtfinden.

Verkäufer navigieren oft durch ein Labyrinth öffentlich verfügbarer und Marktdaten, ergänzt durch Eingaben aus mehreren Drittanbieterlösungen. Diese Informationsfragmente werden dann in verschiedenen Lösungen analysiert, abhängig von den Einschränkungen der Exportfunktionalität. Dieser unzusammenhängende Ansatz führt zu einer glanzlosen Version der datengesteuerten Analyse, die im heutigen wettbewerbsintensiven E-Commerce-Bereich einfach nicht ausreicht.

Also, was ist die Lösung? Nun, es geht darum, ein optimiertes, einheitliches System für den Zugriff auf Daten und die Extraktion von Business Intelligence zu haben. Das ist nicht nur eine Annehmlichkeit; Es ist aus verschiedenen zwingenden Gründen eine absolute Notwendigkeit.

1. Datengesteuerte Entscheidungsfindung:

• Wettbewerbsvorteil: Beim Verkauf in der schnell gesättigten E-Commerce-Marktplatzbranche zählt jede Entscheidung. Dateneinblicke verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie es ihnen ermöglichen, Markttrends, Verbraucherpräferenzen und Wettbewerbsstrategien immer einen Schritt voraus zu sein.
• Weniger Vermutungen: Anstatt sich auf Intuition oder Vermutungen zu verlassen, stützt sich die datengesteuerte Entscheidungsfindung auf konkrete Beweise. Durch die Bereitstellung dieser Daten können Verkäufer Muster erkennen und ihre Strategie anpassen, um das Risiko kostspieliger Fehler zu minimieren.
• Optimierte Werbung und Marketing: Durch die Analyse von Kundendaten können Verkäufer ermitteln, welche Kanäle am effektivsten sind, und Ressourcen entsprechend zuweisen, um eine höhere Kapitalrendite zu gewährleisten.
• Bestandsverwaltung: Echtzeit-Verkaufsdaten ermöglichen es Unternehmen, ihre Lagerbestände anzupassen, überschüssige Bestände zu reduzieren und das Risiko von Fehlbeständen zu minimieren.

2. Effizienz:

• Optimierte Abläufe: Datengestützte Erkenntnisse helfen dabei, Engpässe und Ineffizienzen in der Lieferkette, Auftragsabwicklung und im Kundenservice zu erkennen. Diese Rationalisierung der Abläufe senkt die Kosten und verbessert die Gesamteffizienz.
• Preisoptimierung: Eine Kombination aus Gewinn- und Verlustdaten sowie Preisdaten der Wettbewerber ermöglicht es Verkäufern, bessere Preise festzulegen, Preisstrategien in Echtzeit anzupassen und die Gewinnmargen zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.
• Gezieltes Marketing: Detaillierte Kundendaten ermöglichen es Unternehmen, ihre Marketingbemühungen präziser auszurichten, wodurch verschwendete Werbeausgaben reduziert und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion erhöht werden.

3. Risikominderung:

• Anomalieerkennung: Durch die effiziente Anordnung aller Verkäuferdaten an einem Ort kann der Verkäufer ungewöhnliche Muster oder Anomalien erkennen und so fehlerhafte oder potenziell betrügerische Aktivitäten erkennen und verhindern, bevor sie erhebliche finanzielle Verluste verursachen. (Oder Sie können DataHawk Insights zur automatisierten Anomalieerkennung nutzen)
• Marktveränderungen: Durch die Überwachung von Markttrends und Verbraucherverhalten können Marktplatzverkäufer sich schnell an Veränderungen der Nachfrage oder der Marktbedingungen anpassen und so das Risiko einer Über- oder Unterbevorratung von Produkten verringern.

4. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit:

• Skalierung der Infrastruktur: Da Verkäufer ihr Geschäft auf Amazon, Walmart oder einem anderen E-Commerce-Marktplatz ausbauen, wird die Fähigkeit zur Skalierung der Dateninfrastruktur immer wichtiger. Data Warehouses können steigende Datenmengen bewältigen und stellen so sicher, dass Unternehmen mit dem Wachstum Schritt halten können.
• Anpassung an Marktveränderungen: Die E-Commerce-Landschaft entwickelt sich ständig weiter. Unternehmen, die ihre Strategien an veränderte Marktbedingungen, Verbraucherpräferenzen und Wettbewerbsdynamik anpassen können, ohne warten zu müssen, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sein.

Abschluss

Moderne Datenmengen würden Unternehmen ohne die Ordnung und Struktur überfordern, die durch Data-Warehousing-Strategien auferlegt werden, die verstreute Daten in einheitliche, analysebereite Repositorys umwandeln. Ebenso wäre die Ableitung umsetzbarer Business Intelligence ohne diesen kuratierten Datenbestand, der über Data Warehousing zusammengeführt wird, nicht möglich. Die beiden Fähigkeiten befeuern sich gegenseitig synergetisch.

Angesichts der zunehmenden Datenkomplexität und Geschäftsdynamik entwickeln sich Investitionen in ein robustes cloudbasiertes Data Warehousing zu einer geschäftskritischen Priorität für Unternehmen aller Branchen. Eine zuverlässige Datenspeicherung und -verwaltung wird die Wettbewerbsfähigkeit stärken.

Damit Unternehmen die Unsicherheit meistern und im digitalen Zeitalter erfolgreich sein können, muss die Implementierung zukunftssicherer Datensysteme zu einer Führungspriorität werden. Mit der Cloud als Enabler bieten integriertes Data Warehousing und Intelligence einen analytischen Vorteil, der nicht ignoriert werden kann. Der Weg zum datenorientierten Unternehmen muss jetzt beginnen.

Es gibt keinen Mangel an Software und Tools, mit denen Unternehmen Data Warehousing und Business Intelligence nutzen können. Um mit der Zeit Schritt zu halten und das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, greifen Unternehmen häufig auf spezielle Software zurück, die auf ihre jeweilige Branche zugeschnitten ist.

Für Verkäufer auf E-Commerce-Marktplätzen wie Amazon, Walmart, Shopify und anderen ist DataHawk die beste Lösung für alle ihre Bedürfnisse und Herausforderungen. DataHawk geht über die reine Verbindung von Data Warehouses mit den BI-Tools Ihrer Wahl hinaus und hebt Ihre Datenanreicherung auf die nächste Ebene. Es lässt sich nahtlos in Ihr bevorzugtes BI-Tool integrieren und erstellt individuelle Dashboards basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen.

Aber das ist nicht alles. DataHawk bietet zusätzliche Tools wie AI Copywriter, Anomaly Detector und Insights Generator, die manuelle Eingriffe überflüssig machen. Mit GPT-4-gestützter KI, proprietären Algorithmen und der Einhaltung der Amazon-Richtlinien können Sie mühelos mit nur ein oder zwei Klicks überzeugende Amazon-Angebote erstellen. Darüber hinaus behält DataHawk Ihre Daten stets im Auge, erkennt Anomalien umgehend und liefert wertvolle Tipps und Tricks für schnelle Erfolge und eine bessere Sichtbarkeit.

Im Wesentlichen dient DataHawk als All-in-One-Lösung, die jeder Verkäufer in seinem Toolkit benötigt, und macht datengesteuerten Erfolg zugänglicher als je zuvor. Da es sich um eine vollständig anpassbare Lösung handelt, erstellt DataHawk eine maßgeschneiderte Lösung basierend auf den Unternehmensanforderungen, anstatt eine Einheitslösung anzubieten. Sprechen Sie mit uns, um herauszufinden, wie wir Ihnen dabei helfen können, Zeit, Energie und Arbeitskräfte zu sparen und gleichzeitig den Gewinn wie nie zuvor zu steigern.