Mit einem Data Warehouse langfristig zum Erfolg

Oct 30 •

4 min read •

Marketing

In der digitalen Ära sind Daten für Unternehmen entscheidend. Doch wie werden aus unzähligen Daten klare Erkenntnisse gewonnen? Ein Data Warehouse ist mehr als eine Datenbank – es ist eine maßgeschneiderte Lösung, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, organisiert und in bedeutungsvolle Einblicke verwandelt. Erfahre, wie dieses System funktioniert und warum es für moderne Unternehmen unerlässlich ist.

Was ist eigentlich ein Data Warehouse?

In der heutigen digitalen Ära spielen Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen und deren Strategien. Aber wie schaffen es Unternehmen, aus einem schier endlosen Datenmeer klare Erkenntnisse zu gewinnen und diese dann in konstruktive Maßnahmen abzuleiten? Hier kommt zentral das Data Warehouse ins Spiel. Es ist weit mehr als einfach eine Datenbank, wo Informationen abgelegt werden und für sich allein zur Verfügung stehen. Ein Data Warehouse ist eine maßgeschneiderte Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus unterschiedlichsten Quellen an einem zentralen Punkt zu sammeln, zu organisieren und in aussagekräftige Einblicke zu verwandeln, um dann datengestützte Entscheidungen im Kontext der Unternehmensstrategie treffen zu können. Doch wie funktioniert dieses System und warum ist es für ein modernes Business unerlässlich?

Warum ein Data Warehouse bei Dir nützlich sein kann

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur große Datenmengen zu sammeln, sondern auch sinnvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Hier bietet ein Data Warehouse einen klaren Weg nach vorn. Es ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, sei es aus internen Systemen, von externen Anbietern oder aus Online-Plattformen. Aber das ist nicht alles. Ein Data Warehouse stellt sicher, dass diese Daten nicht nur gespeichert werden, sondern auch in einem einheitlichen, strukturierten Format verfügbar sind, um sie für tiefgreifende Analysen verwenden zu können.

Die Funktionen eines Data Warehouse im Detail

Ein Data Warehouse besteht aus verschiedenen Schichten und Prozessen, die alle darauf abzielen, Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln. Es beginnt mit der Datenaufnahme, bei der Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt und ins Data Warehouse geladen werden. Diese Daten können vielfältig sein - von strukturierten Daten wie Verkaufszahlen und Kundendaten bis hin zu unstrukturierten Daten aus Social-Media-Posts und Kundenservice-Chats, die anonymisiert abgelegt werden.

Die nächste Phase ist die Datentransformation. Rohdaten müssen oft in ein einheitliches Format umgewandelt werden, damit sie miteinander verglichen und analysiert werden können. Hier kommt die Datentransformation ins Spiel, bei der Daten bereinigt, vereinheitlicht und in ein gemeinsames Schema gegossen werden. Mit der einheitlichen Struktur können Daten dann angereichert werden, indem systemübergreifende Informationen, mit einheitlichen Indikatoren, bspw. Produktnummer oder Kategorien, Standorte oder andere IDs zusammengeführt und für die Datenauswertung verfeinert werden. 

Schließlich erfolgt die Datenauswertung, der Kernprozess eines Data Warehouses. In dieser Phase werden aufbereitete Daten entweder im Data Warehouse selbst analysiert, durch Adhoc Analysen, statistische Modelle oder auch Machine-Learning-Algorithmen. Sie können auch an Business-Intelligence-Tools wie Looker Data Studio, Tableau oder Microsoft Business Intelligece übergeben werden, um aus den gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das reicht von einfachen Trendanalysen bis hin zu komplexen Vorhersagemodellen. Ein gut strukturiertes Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen nicht nur, ihre bestehenden Daten optimal zu nutzen, sondern auch in Echtzeit auf neue Entwicklungen zu reagieren.

"In der heutigen datengetriebenen Wettbewerbslandschaft ist eine klare Datenstrategie und ein modernes Data Warehouse für unsere Kunden von entscheidender Bedeutung. Unser Ziel ist es, eine Single Source of Truth Lösung für unsere Kunden zu schaffen. Damit sind sie optimal auf jede geschäftliche Situation vorbereitet und können flexibel und effektiv agieren."

Portrait von Benjamin Keller

Benjamin Keller

Chapter Lead Data & BI

Data Warehouse in der Praxis: Ein Blick auf die Implementierung

Ein Data Warehouse kann zunächst komplex erscheinen, doch moderne Cloud-Lösungen vereinfachen diesen Prozess. Diese Plattformen bieten leistungsstarke Rechenkapazitäten, Skalierbarkeit und Sicherheit, die entscheidend sein können.

Die Cloud-Lösung ermöglicht euch, ohne anfängliche Investitionen in teure Hardware flexibel zu bleiben. Die Erweiterung erfolgt bedarfsgerecht, ohne physische Ressourcen hinzufügen zu müssen. Diese Flexibilität spart nicht nur Kosten, sondern erlaubt auch eine effiziente Nutzung von Ressourcen. Ein entscheidender Vorteil liegt auch in der präzisen Kostenkontrolle. Ihr habt die volle Transparenz über die Ausgaben, sei es für Rechenkapazitäten oder Speicherplatz. Diese klare Übersicht ermöglicht eine optimale Budgetplanung und vermeidet unnötige Ausgaben.

Die Benutzerfreundlichkeit erstreckt sich auch auf das User Management. Die Plattform ermöglicht eine einfache und sichere Verwaltung von Zugriffsrechten und Berechtigungen. Diese fördert nicht nur die Datensicherheit, sondern erleichtert auch die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Teams.

Fallbeispiel: Optimierung von Marketingstrategien in einem E-Commerce-Unternehmen

Stellt euch ein E-Commerce-Unternehmen vor, das eine breite Palette von Artikeln anbietet, von Elektronik über Haushaltswaren bis hin zu Sportausrüstung. Um seine Marketingstrategien zu optimieren und personalisierte Angebote zu erstellen, entscheidet sich das Unternehmen für die Implementierung eines leistungsstarken Data Warehouses. Dieses Warehouse ermöglicht nicht nur die nahtlose Integration von verschiedenen Datenquellen wie dem ERP-System des Unternehmens und Online-Marketing-Daten aus Plattformen wie Google Ads und Social Ads, sondern auch die Integration von Metriken wie der Marketing Quote.

Die Marketing Quote ist zum Beispiel eine wichtige Metrik, die das Verhältnis zwischen den Marketingausgaben und den tatsächlichen generierten Umsätzen misst. Damit sind die Umsätze gemeint, die ihr in eurem ERP-System verbucht habt - gegenübergestellt zu den Marketingausgaben, die für verschiedene Kanäle angefallen sind. Und das können auch Ausgaben sein, die nicht in einer der Online Marketing Quellen enthalten sind, sondern auch lokale Print-Maßnahmen für eine ganze Produktkategorie oder andere Themen, die ihr nicht durch Performance Marketing Maßnahmen eingespielt habt. 

 Einsatz der Marketing Quote: 

  • Präzise Budgetallokation:  Die Marketing Quote ermöglicht es damit, genau zu bestimmen, welcher Marketingkanal den höchsten Return on Investment (ROI) bietet. Dies bedeutet, dass das Marketingbudget gezielt auf die effektivsten Kanäle gelenkt werden kann, um maximale Ergebnisse zu erzielen.

  • Optimierte Kampagnen Effizienz:  Durch die kontinuierliche Überwachung der Marketing Quote kann das Unternehmen den Erfolg seiner Kampagnen in Echtzeit bewerten. Falls eine Kampagne nicht den gewünschten ROI erzielt, können Anpassungen vorgenommen werden, sei es in der Zielgruppenansprache, dem Anzeigeninhalt oder dem Timing der Schaltungen. 

  • Datengestützte Entscheidungsfindung:  Indem wir die Marketing Quote mit anderen Datenquellen wie dem ERP-System verknüpfen, können Unternehmen tiefgreifende Einblicke in das Kaufverhalten der Kunden gewinnen. Dies ermöglicht es, nicht nur die Effektivität von Marketing Kampagnen zu bewerten, sondern auch das gesamte Einkaufserlebnis zu optimieren, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

  • Gezielte Ursachenanalyse: Die Integration von Marketing Daten mit den ERP-Informationen erlaubt tiefgreifende Einblicke in das Kaufverhalten der Kunden. Diese Integration ermöglicht nicht nur die Bewertung der Effektivität von Marketingkampagnen, sondern auch eine Ursachenanalyse. Zum Beispiel können Daten zur Retourenquote aus dem ERP-System im Kontext von Verkäufen und Marketingmaßnahmen aufzeigen, wenn Produkte trotz erfolgreicher Werbung aufgrund von Qualitätsproblemen eine hohe Retourenquote aufweisen. Dies hilft dabei, das gesamte Einkaufserlebnis zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern oder auch im Rahmen einer längeren Kampagne, Produkte auszutauschen und entsprechend zeitnah zu reagieren. 

Fazit: Datengesteuerte Agilität und Optimierung durch ein Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist mehr als nur ein Datenspeicher – es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für datengesteuerte Agilität und langfristigen Erfolg. Durch die präzise Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen kannst du nicht nur deine Marketingbudgets gezielt umverteilen, sondern auch deine Werbemaßnahmen anpassen und personalisieren. Die Marketing Quote-Metrik kann dabei ein möglicher Kompass sein, der dir zeigt, welche Marketingkanäle den höchsten ROI bieten und wo du Anpassungen vornehmen kannst.

Aber ein Data Warehouse reicht weit über den Marketingbereich hinaus. Es kann auch in der Logistik, im Kundenservice und in vielen anderen Bereichen eingesetzt werden, um Informationen zu optimieren und Prozesse zu verbessern. Die Integration von Data Warehousing und fortschrittlichen Analyse Tools ermöglicht es dir nicht nur, deine bestehenden Daten optimal zu nutzen, sondern auch in Echtzeit auf neue Entwicklungen zu reagieren. Diese datengesteuerte Agilität ist nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern auch der Schlüssel zu einer langfristig erfolgreichen Geschäftsstrategie. Ein gut konstruiertes Data Warehouse ist nicht nur eine kurzfristige Investition, sondern auch der Grundstein für eine datengetriebene und erfolgreiche Zukunft.

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