Zuora Secure Data Share f\u00fcr Snowflake erm\u00f6glicht eine automatisierte Datenpipeline f\u00fcr Order-to-Revenue-Daten. Mehr erfahren<\/p>","knowledge_hub_featured_image":206421,"knowledge_hub_hero_media_content_group":{"knowledge_hub_is_vidyard_video":false,"knowledge_hub_vidyard_video_group":{"vidyard_id":""}},"knowledge_hub_show_toc":true,"toc_card_title":"Why Zuora?","toc_card_description":"From subscriptions and hybrid bundles to complex usage and AI tokens, Zuora has the right solutions to solve the biggest CFO challenges with one monetization platform.","toc_cta_label":"Watch demo","toc_cta_link":"https:\/\/www.zuora.com\/resources\/demo-on-demand\/","knowledge_hub_content":[{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_intro","title":"","content":"Von all den Aufgaben, die Dateningenieur:innen erledigen m\u00fcssen, sollte das Erstellen individueller Datenpipelines zur Umgehung von Datensilos nicht zu den Hauptaufgaben geh\u00f6ren. Dennoch ist es f\u00fcr viele ohnehin schon ausgelastete und \u00fcberforderte Data-Engineering-Teams genau das. Laut dem \u201eState of Data Management Report\u201c von Wakefield Research verbringen Dateningenieur:innen im Durchschnitt fast die H\u00e4lfte ihrer Zeit mit dem Aufbau und der Verwaltung von Datenpipelines. Im Schnitt geben Unternehmen j\u00e4hrlich 520.000 US-Dollar aus, um hochqualifizierte Data-Engineering-Spezialist:innen f\u00fcr T\u00e4tigkeiten zu bezahlen, die nur einen Teil ihres K\u00f6nnens abdecken \u2013 Zeit, die besser f\u00fcr wertsch\u00f6pfende Aufgaben wie die Entwicklung aussagekr\u00e4ftiger Datenabfragen genutzt werden k\u00f6nnte.\n
Es \u00fcberrascht daher nicht, dass viele Unternehmen bestrebt sind, wo immer m\u00f6glich automatisierte Datenpipelines einzuf\u00fchren \u2013 und damit enorme Vorteile f\u00fcr ihre Dateningenieur:innen, Datenanalyst:innen und alle Mitarbeitenden schaffen, die mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten.<\/p>
Welche konkreten Vorteile ergeben sich daraus? Wir besprechen:<\/p>
Mit einer automatisierten Datenpipeline-L\u00f6sung 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 \u00e4ndern. So k\u00f6nnen sich Dateningenieur:innen darauf konzentrieren, die besten Abfragen zu schreiben und ihren Stakeholdern wertvollere Einblicke zu liefern, anstatt Integrationen zu warten.<\/p>
#2 Daten ganzheitlich betrachten und Erkenntnisse gewinnen<\/b>
\nDatensilos erschweren es, einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die eigenen Daten zu erhalten. Wenn Daten \u00fcber verschiedene Abteilungen und Systeme verstreut sind, gehen die Erkenntnisse verloren, die aus einer einheitlichen Sicht auf zusammenh\u00e4ngende Daten gewonnen werden k\u00f6nnten. Dies f\u00fchrt zu Ineffizienzen und verpassten Chancen, Muster zu erkennen, die Trends bei der Kundenzufriedenheit, Upselling-Potenziale oder auch Abwanderungsrisiken aufzeigen w\u00fcrden.<\/p>
Eine automatisierte Datenpipeline hilft, diese Probleme zu l\u00f6sen, indem sie eine einfache M\u00f6glichkeit bietet, Daten aus unterschiedlichen Quellen an einem zentralen Ort zusammenzuf\u00fchren. Mit einer zentralen Abfragestelle f\u00fcr zusammenh\u00e4ngende Daten k\u00f6nnen Dateningenieur:innen leichter Abfragen schreiben, die das Erkennen solcher Muster und Korrelationen erm\u00f6glichen, und mehr Zeit darauf verwenden, verst\u00e4ndliche Berichte f\u00fcr Stakeholder zu erstellen.<\/p>
#3 Mit Echtzeit-Kennzahlen schnell strategische Entscheidungen treffen<\/b>
\nWo befinden sich Ihre wichtigsten Daten? Ob Informationen \u00fcber den Website-Traffic, Daten zur Kundeninteraktion mit Ihrem Produkt oder kritische Finanzdaten, die Hinweise auf die Reaktion des Kapitalmarkts in diesem Quartal geben k\u00f6nnten \u2013 der schnelle Zugriff auf Daten ist entscheidend f\u00fcr zeitnahe Entscheidungen.<\/p>
Beispielsweise k\u00f6nnen Customer-Success-Teams durch die Analyse von Daten erkennen, wann und welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern<\/a>, und proaktiv Ma\u00dfnahmen ergreifen, um die Kundenbindung zu erh\u00f6hen.<\/p> Wie lange w\u00fcrde es mit Ihren aktuellen Tools dauern, all diese Daten an einem Ort zu organisieren? Wie viele Berichte m\u00fcssten Sie daf\u00fcr erstellen? Ein zentrales Warehouse, das mit schnellen Pipelines Daten in Echtzeit verarbeitet, reduziert die Aktualisierungszeit Ihres Management-Dashboards auf Minuten \u2013 statt Stunden, Tage oder gar Wochen.<\/p> #4 Stakeholder-zentrierte Dashboards f\u00fcr die Customer Journey erstellen<\/b> 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 \u00fcberf\u00fchren. Customer-Journey-Dashboards sind ein effektives Mittel, Stakeholdern zu zeigen, \u201ewas passiert\u201c, und Bereiche hervorzuheben, in denen kleine Ver\u00e4nderungen gro\u00dfe Auswirkungen auf das Gesch\u00e4ftsergebnis haben k\u00f6nnen.<\/p> #5 Kundenbeziehungen kontinuierlich mit Verhaltensanalysen st\u00e4rken<\/b> Mit einer automatisierten Datenpipeline m\u00fcssen Sie nicht mehr warten, bis sich \u00c4nderungen in der Customer Journey negativ auswirken. Sie k\u00f6nnen sofort erkennen, ob eine \u00c4nderung bei der Produktnutzung zu einer Flut von Supportanfragen f\u00fchrt, und rechtzeitig gegensteuern, bevor der Net Promoter Score (NPS) sinkt.<\/p> Vielleicht gehen Sie noch einen Schritt weiter und implementieren ein \u201eCustomer Health Program\u201c, wenn mehrere Kunden Schwierigkeiten haben \u2013 verfolgen Sie in Echtzeit, ob die Teilnehmer des neuen Programms mehr Funktionen nutzen, und erkennen Sie fr\u00fchzeitig, welche Kunden dadurch mehr investieren und welche weiterhin abwanderungsgef\u00e4hrdet sind.<\/p>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Anzeichen daf\u00fcr, dass Sie l\u00e4ngst eine automatisierte Datenpipeline ben\u00f6tigen","content":"Es ist sehr wahrscheinlich, dass Ihr Team bereits jetzt eine automatisierte Datenpipeline ben\u00f6tigt. Doch woran erkennen Sie das? Im Folgenden finden Sie einige typische Szenarien, die darauf hindeuten, dass Ihr Data-Engineering-Team von einer Automatisierung der Datenpipelines profitieren w\u00fcrde, wo immer dies m\u00f6glich ist.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n Hier einige Tipps, wie Sie das passende Tool zur Automatisierung Ihrer Datenpipeline f\u00fcr Ihr Team finden.<\/p> Datenpipelines unterscheiden sich stark hinsichtlich Komplexit\u00e4t, Funktionsumfang und dem erwarteten Engagement der Dateningenieur:innen. Bei der Auswahl einer Datenpipeline sollten Sie sich auf die konkreten Bed\u00fcrfnisse und Erfahrungen Ihres Data-Engineering-Teams konzentrieren. \u00dcberlegen Sie zum Beispiel:<\/p> Im n\u00e4chsten Schritt sollten Sie eine Liste aller weiteren Anforderungen an Ihre Datenpipeline erstellen. Ber\u00fccksichtigen Sie dabei Aspekte wie:<\/p> Gibt es Funktionen, die Ihre Datenpipeline zwingend erf\u00fcllen muss, um f\u00fcr Ihr Unternehmen oder Ihre Branche geeignet zu sein? M\u00fcssen beispielsweise Anforderungen wie HIPAA- oder PCI-Compliance erf\u00fcllt werden?<\/p> Wenn Sie Produkte in der Subscription Economy vertreiben, ben\u00f6tigen Sie vermutlich spezielle Kennzahlen. Die von Ihnen gew\u00e4hlte Datenpipeline sollte Ihnen erm\u00f6glichen, wichtige Kennzahlen wie Churn Rate, Customer Lifetime Value, MRR und ARR zu ermitteln.<\/p> Bevor Sie sich f\u00fcr eine Datenpipeline-Software entscheiden, sollten Sie Demos der besten Kandidaten vereinbaren. So erhalten Sie einen Einblick, wie jede L\u00f6sung funktioniert und k\u00f6nnen entscheiden, welche am besten zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt.<\/p>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Datenpipeline-Automatisierung mit Zuora Secure Data Share f\u00fcr Snowflake","content":"
\nDatenpipelines bilden die Grundlage, um Daten in Ihre Visualisierungstools einzuspeisen. Ohne Datenvisualisierung bleibt eine gro\u00dfe Menge an Daten, die schwer zu interpretieren und noch schwerer zu nutzen ist.<\/p>
\nMit allen Kundendaten an einem zentralen Ort k\u00f6nnen Sie das Verhalten und die Interaktionen Ihrer Kunden kanal\u00fcbergreifend verfolgen. So erhalten Sie einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber die gesamte Customer Journey, um deren Bed\u00fcrfnisse besser zu verstehen und kontinuierlich neuen Mehrwert zu bieten.<\/p>\n
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\nDa Datenintegrationen komplex sind, k\u00f6nnen sie gelegentlich unzuverl\u00e4ssige Daten erzeugen. In der Umfrage von Wakefield Research gaben 71 % der Dateningenieur:innen und Analyst:innen an, dass diese Einschr\u00e4nkungen dazu f\u00fchrten, dass ihr Unternehmen Entscheidungen auf Basis veralteter oder fehleranf\u00e4lliger Daten traf. Was, wenn eine dieser Entscheidungen eine \u201eUnternehmenswette\u201c gewesen w\u00e4re? Ein be\u00e4ngstigender Gedanke, wenn die Arbeitspl\u00e4tze Ihrer Mitarbeitenden auf dem Spiel stehen! Wenn Sie st\u00e4ndig die Datenqualit\u00e4t \u00fcberpr\u00fcfen und Fehler manuell beheben m\u00fcssen, kann Ihnen eine automatisierte Datenpipeline ruhigen Schlaf verschaffen.\u00a0<\/li>\n
\nDa sich APIs \u00e4ndern und neue Datenquellen hinzukommen, k\u00f6nnen 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 st\u00e4ndig Datenpipelines manuell aktualisieren muss, ist es Zeit f\u00fcr eine Automatisierung, die mit den Ver\u00e4nderungen Schritt h\u00e4lt, ohne das Team zu \u00fcberlasten.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\nEbenfalls laut derselben Umfrage berichteten 76 % der Dateningenieur:innen, die individuelle Datenintegrationen nutzen, dass es bis zu einer Woche dauert, Daten f\u00fcr umsatzrelevante Entscheidungen aufzubereiten \u2013 selbst in Unternehmen mit mehr als 500 Millionen US-Dollar Umsatz. Wenn Sie Daten f\u00fcr zeitkritische Gesch\u00e4ftsentscheidungen nutzen, fehlt Ihnen schlicht die Zeit, um alle Berichtsanforderungen personell zu bew\u00e4ltigen. Sie ben\u00f6tigen Automatisierung, um Daten schnell f\u00fcr Berichte aufzubereiten, ohne dabei Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit zu gef\u00e4hrden.<\/li>\n<\/ul>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie Sie das richtige Tool zur Automatisierung Ihrer Datenpipeline ausw\u00e4hlen","content":"Fokussieren Sie sich auf die spezifischen Anforderungen Ihres Data-Engineering-Teams<\/h3>
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Erstellen Sie eine Liste aller weiteren technischen und funktionalen Anforderungen<\/h3>
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Ber\u00fccksichtigen Sie die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens oder Ihrer Branche<\/h3>
Vereinbaren Sie Demos f\u00fcr Software, die Ihre Anforderungen erf\u00fcllt<\/h3>