Automatisierte Datenpipelines: Zentrale Vorteile & Empfehlungen
Es überrascht daher nicht, dass viele Unternehmen bestrebt sind, wo immer möglich automatisierte Datenpipelines einzuführen – und damit enorme Vorteile für ihre Dateningenieur:innen, Datenanalyst:innen und alle Mitarbeitenden schaffen, die mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten.
Welche konkreten Vorteile ergeben sich daraus? Wir besprechen:
- Die 5 wichtigsten Vorteile automatisierter Datenpipelines
- Anzeichen dafür, dass Ihr Team eine automatisierte Datenpipeline benötigt
- Wie Sie die passende Pipeline für die spezifischen Anforderungen Ihres Teams auswählen
5 Vorteile einer automatisierten Datenpipeline
Ohne eine fertige, automatisierte Pipeline werden Dateningenieur:innen zu den Hauptverantwortlichen für zeitaufwändige Aufgaben wie das Schreiben und Pflegen von API-Aufrufen sowie das Aktualisieren von Datenschemata, um Daten in ein Data Warehouse oder einen Data Lake zu übertragen.
Mit einer automatisierten Datenpipeline-Lösung werden Daten automatisch extrahiert, transformiert und ins Warehouse geladen. Die Daten werden beim Eintritt ins Warehouse bereinigt und dedupliziert, und Schemata werden automatisch aktualisiert, wenn sich Datenmodelle ändern. So können sich Dateningenieur:innen darauf konzentrieren, die besten Abfragen zu schreiben und ihren Stakeholdern wertvollere Einblicke zu liefern, anstatt Integrationen zu warten.
#2 Daten ganzheitlich betrachten und Erkenntnisse gewinnen
Datensilos erschweren es, einen umfassenden Überblick über die eigenen Daten zu erhalten. Wenn Daten über verschiedene Abteilungen und Systeme verstreut sind, gehen die Erkenntnisse verloren, die aus einer einheitlichen Sicht auf zusammenhängende Daten gewonnen werden könnten. Dies führt zu Ineffizienzen und verpassten Chancen, Muster zu erkennen, die Trends bei der Kundenzufriedenheit, Upselling-Potenziale oder auch Abwanderungsrisiken aufzeigen würden.
Eine automatisierte Datenpipeline hilft, diese Probleme zu lösen, indem sie eine einfache Möglichkeit bietet, Daten aus unterschiedlichen Quellen an einem zentralen Ort zusammenzuführen. Mit einer zentralen Abfragestelle für zusammenhängende Daten können Dateningenieur:innen leichter Abfragen schreiben, die das Erkennen solcher Muster und Korrelationen ermöglichen, und mehr Zeit darauf verwenden, verständliche Berichte für Stakeholder zu erstellen.
#3 Mit Echtzeit-Kennzahlen schnell strategische Entscheidungen treffen
Wo befinden sich Ihre wichtigsten Daten? Ob Informationen über den Website-Traffic, Daten zur Kundeninteraktion mit Ihrem Produkt oder kritische Finanzdaten, die Hinweise auf die Reaktion des Kapitalmarkts in diesem Quartal geben könnten – der schnelle Zugriff auf Daten ist entscheidend für zeitnahe Entscheidungen.
Beispielsweise können Customer-Success-Teams durch die Analyse von Daten erkennen, wann und welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern, und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Kundenbindung zu erhöhen.
Wie lange würde es mit Ihren aktuellen Tools dauern, all diese Daten an einem Ort zu organisieren? Wie viele Berichte müssten Sie dafür erstellen? Ein zentrales Warehouse, das mit schnellen Pipelines Daten in Echtzeit verarbeitet, reduziert die Aktualisierungszeit Ihres Management-Dashboards auf Minuten – statt Stunden, Tage oder gar Wochen.
#4 Stakeholder-zentrierte Dashboards für die Customer Journey erstellen
Datenpipelines bilden die Grundlage, um Daten in Ihre Visualisierungstools einzuspeisen. Ohne Datenvisualisierung bleibt eine große Menge an Daten, die schwer zu interpretieren und noch schwerer zu nutzen ist.
Eine automatisierte Datenpipeline hilft Ihnen, Kundenfeedback besser zu verstehen und Ihr Angebot entsprechend anzupassen, indem Sie die kombinierten Daten in eine Visualisierung der Customer Journey überführen. Customer-Journey-Dashboards sind ein effektives Mittel, Stakeholdern zu zeigen, „was passiert“, und Bereiche hervorzuheben, in denen kleine Veränderungen große Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis haben können.
#5 Kundenbeziehungen kontinuierlich mit Verhaltensanalysen stärken
Mit allen Kundendaten an einem zentralen Ort können Sie das Verhalten und die Interaktionen Ihrer Kunden kanalübergreifend verfolgen. So erhalten Sie einen vollständigen Überblick über die gesamte Customer Journey, um deren Bedürfnisse besser zu verstehen und kontinuierlich neuen Mehrwert zu bieten.
Mit einer automatisierten Datenpipeline müssen Sie nicht mehr warten, bis sich Änderungen in der Customer Journey negativ auswirken. Sie können sofort erkennen, ob eine Änderung bei der Produktnutzung zu einer Flut von Supportanfragen führt, und rechtzeitig gegensteuern, bevor der Net Promoter Score (NPS) sinkt.
Vielleicht gehen Sie noch einen Schritt weiter und implementieren ein „Customer Health Program“, wenn mehrere Kunden Schwierigkeiten haben – verfolgen Sie in Echtzeit, ob die Teilnehmer des neuen Programms mehr Funktionen nutzen, und erkennen Sie frühzeitig, welche Kunden dadurch mehr investieren und welche weiterhin abwanderungsgefährdet sind.
Anzeichen dafür, dass Sie längst eine automatisierte Datenpipeline benötigen
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- Ihre aktuellen Integrationen liefern unzuverlässige Daten
Da Datenintegrationen komplex sind, können sie gelegentlich unzuverlässige Daten erzeugen. In der Umfrage von Wakefield Research gaben 71 % der Dateningenieur:innen und Analyst:innen an, dass diese Einschränkungen dazu führten, dass ihr Unternehmen Entscheidungen auf Basis veralteter oder fehleranfälliger Daten traf. Was, wenn eine dieser Entscheidungen eine „Unternehmenswette“ gewesen wäre? Ein beängstigender Gedanke, wenn die Arbeitsplätze Ihrer Mitarbeitenden auf dem Spiel stehen! Wenn Sie ständig die Datenqualität überprüfen und Fehler manuell beheben müssen, kann Ihnen eine automatisierte Datenpipeline ruhigen Schlaf verschaffen. - Ihre Datenintegrationen sind schnell veraltet
Da sich APIs ändern und neue Datenquellen hinzukommen, können Integrationen und Schemata schnell veralten. 80 % der oben befragten Dateningenieur:innen berichteten zudem, dass sie immer mehr Zeit darauf verwenden, bereits implementierte Datenpipelines neu aufzubauen. Wenn Ihr Team ständig Datenpipelines manuell aktualisieren muss, ist es Zeit für eine Automatisierung, die mit den Veränderungen Schritt hält, ohne das Team zu überlasten.
- Ihre aktuellen Integrationen liefern unzuverlässige Daten
- Sie nutzen Daten für zeitkritische Geschäftsentscheidungen
Ebenfalls laut derselben Umfrage berichteten 76 % der Dateningenieur:innen, die individuelle Datenintegrationen nutzen, dass es bis zu einer Woche dauert, Daten für umsatzrelevante Entscheidungen aufzubereiten – selbst in Unternehmen mit mehr als 500 Millionen US-Dollar Umsatz. Wenn Sie Daten für zeitkritische Geschäftsentscheidungen nutzen, fehlt Ihnen schlicht die Zeit, um alle Berichtsanforderungen personell zu bewältigen. Sie benötigen Automatisierung, um Daten schnell für Berichte aufzubereiten, ohne dabei Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gefährden.
Wie Sie das richtige Tool zur Automatisierung Ihrer Datenpipeline auswählen
Hier einige Tipps, wie Sie das passende Tool zur Automatisierung Ihrer Datenpipeline für Ihr Team finden.
Fokussieren Sie sich auf die spezifischen Anforderungen Ihres Data-Engineering-Teams
Datenpipelines unterscheiden sich stark hinsichtlich Komplexität, Funktionsumfang und dem erwarteten Engagement der Dateningenieur:innen. Bei der Auswahl einer Datenpipeline sollten Sie sich auf die konkreten Bedürfnisse und Erfahrungen Ihres Data-Engineering-Teams konzentrieren. Überlegen Sie zum Beispiel:
- Wird eine Lösung benötigt, die einfach einzurichten und zu warten ist?
- Wäre eine No-Code-Datenpipeline sinnvoller oder bevorzugt das Team die Möglichkeit, eigenen Code einzubinden?
- Wie schnell müssen die Daten aktualisiert werden?
Erstellen Sie eine Liste aller weiteren technischen und funktionalen Anforderungen
Im nächsten Schritt sollten Sie eine Liste aller weiteren Anforderungen an Ihre Datenpipeline erstellen. Berücksichtigen Sie dabei Aspekte wie:
- Benutzerfreundlichkeit. Die gewählte Datenpipeline sollte einfach einzurichten und zu bedienen sein. Sie sollte zudem über eine klare, leicht zugängliche und verständliche Dokumentation verfügen, die einen schnellen Einstieg ermöglicht.
- Unterstützte Datenquellen. Die Pipeline sollte die für Sie relevanten Datenquellen unterstützen, einschließlich Formate wie CSV, JSON und XML.
- Unterstützte Datenziele. Die Pipeline sollte auch die von Ihnen benötigten Datenziele unterstützen, beispielsweise ein Data Warehouse, einen Data Lake oder Cloud-Speicher.
- Kompatibilität. Ist das Tool mit anderen von Ihnen genutzten Softwarelösungen und Systemen kompatibel?
Berücksichtigen Sie die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens oder Ihrer Branche
Gibt es Funktionen, die Ihre Datenpipeline zwingend erfüllen muss, um für Ihr Unternehmen oder Ihre Branche geeignet zu sein? Müssen beispielsweise Anforderungen wie HIPAA- oder PCI-Compliance erfüllt werden?
Wenn Sie Produkte in der Subscription Economy vertreiben, benötigen Sie vermutlich spezielle Kennzahlen. Die von Ihnen gewählte Datenpipeline sollte Ihnen ermöglichen, wichtige Kennzahlen wie Churn Rate, Customer Lifetime Value, MRR und ARR zu ermitteln.
Vereinbaren Sie Demos für Software, die Ihre Anforderungen erfüllt
Bevor Sie sich für eine Datenpipeline-Software entscheiden, sollten Sie Demos der besten Kandidaten vereinbaren. So erhalten Sie einen Einblick, wie jede Lösung funktioniert und können entscheiden, welche am besten zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt.
Datenpipeline-Automatisierung mit Zuora Secure Data Share für Snowflake
Kürzlich hat Zuora in Zusammenarbeit mit der Data-Cloud-Plattform Snowflake das Produkt Zuora Secure Data Share for Snowflake veröffentlicht. Für Unternehmen in der Subscription Economy könnte dies genau das richtige Tool zur Automatisierung Ihrer Datenpipeline sein, um wichtige Finanzdaten mit Daten aus anderen Systemen zu kombinieren.
Zuora Secure Data Share for Snowflake ist eine No-Code-Lösung für Datenpipelines, die keinerlei Einrichtung oder Wartung durch Data-Engineering-Teams erfordert. Die automatisierte Datenpipeline entlastet Ihre Ingenieur:innen, sodass sie sich darauf konzentrieren können, analytische Abfragen zu erstellen, anstatt sich mit der Entwicklung und Pflege von Schnittstellen und Schemata zu beschäftigen.
Mit dieser Lösung können Sie fortschrittliche Finanzberichte, Analysen und Dashboards – einschließlich MRR, ARR und Churn – ohne zusätzlichen Integrationsaufwand erstellen, indem Sie produktisierte Konnektoren zu/von Snowflake und führenden BI-Tools nutzen, mit denen Ihre Dateningenieur:innen und Datenkonsument:innen bereits vertraut sind.
Zuora Secure Data Share for Snowflake bietet Data-Engineering-Teams einen nahezu in Echtzeit aktualisierten, ereignisgesteuerten Datenstrom. Mit einer durchschnittlichen Latenz von unter 10 Minuten muss Ihr Unternehmen nicht mehr stundenlang auf aktualisierte Berichte warten oder Ihre Dateningenieur:innen bitten, für wichtige Vorstandssitzungen manuell Aktualisierungen durchzuführen.
Laut Karl Goldstein, Head of Corporate Data Strategy bei Zuora, würde der Aufbau und Betrieb einer vergleichbaren Near-Real-Time-Datenpipeline wie Zuora Secure Data Share for Snowflake den Einsatz von zwei Vollzeit-Dateningenieur:innen erfordern. Das ist eine erhebliche Investition, wenn Sie diesen Weg alleine gehen!
Fazit
Mit einer automatisierten Datenpipeline können sich Dateningenieur:innen auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, anstatt individuelle Datenintegrationen zu entwickeln, die zu weniger optimalen Ergebnissen, verpassten Chancen und schlechten Geschäftsentscheidungen führen können.
Für eine Datenpipeline, die speziell zur Unterstützung von Data-Engineering-Teams in abonnementbasierten Unternehmen entwickelt wurde, werfen Sie einen Blick auf Zuora Secure Data Share for Snowflake.