Rätst du noch oder analysierst du schon?
Beginnen wir einmal von vorne. Was versteht man überhaupt unter einem Data Warehouse? Zunächst einmal handelt es sich dabei wortwörtlich um ein Lagerhaus, in dem große Mengen an Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und gespeichert werden können. Doch neben der strukturierten Datenarchivierung machen Data Warehouses vor allem eines möglich: Daten in Echtzeit abzufragen, zu analysieren und in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.
Das steigert nicht nur die Effizienz, sondern macht es für Unternehmen auch leichter, die Bedürfnisse ihrer Kund:innen zu verstehen und datengetriebene Marketingmaßnahmen zu vollziehen. Kurz gesagt: Entscheidungen werden skalierbar.
Tschüss Datensilos, hallo Datenintegrität
Sämtliche Daten an einem Ort und für alle Stakeholder jederzeit abrufbar – im ersten Moment klingt das nach einer praktischen Handhabe, um grundlegende Entscheidungsprozesse zu vereinfachen. Der Blick durch die Datenbrille zeigt jedoch noch einen weiteren großen Vorteil von Data Warehouses: Sie haben einen bedeutenden Einfluss auf die Datenqualität. Anstatt einzelne Datenbestände isoliert voneinander zu betrachten, können Daten, die sich im Data Warehouse befinden, quellübergreifend und damit ganzheitlich ausgewertet werden. Diese 360°-Sicht forciert fundierte, datenbasierte Marketingentscheidungen. Zeiten, in denen Marketingmaßnahmen aus dem Bauch heraus entschieden wurden, sind damit passé.
Eine Voraussetzung, um bestehende Datensilos aufzubrechen, ist eine einheitliche Datenstruktur über alle lokalen Datenbestände hinweg. In diesem Zusammenhang ist häufig die Rede von Datenintegrität. Diese stellt sicher, dass die Daten korrekt erfasst, gespeichert, übertragen und abgerufen werden können.
Je nach Analysezweck ist es nicht immer sinnvoll und notwendig, alle im Warehouse integrierten Datenpools zu berücksichtigen. Deswegen können in sogenannten Data Marts nur diejenigen Teilmengen verschiedener Datenbestände zusammengeführt werden, die für die anvisierte Auswertung relevant sind. Auf diese Weise lassen sich die Daten ganz individuell auf spezifische Wünsche und Anforderungen zuschneiden.
Think big(Query)
Mit BigQuery gibt Google Nutzer:innen ein leistungsstarkes Data Warehouse an die Hand, das alle oben genannten Aspekte vereint: effiziente Datenspeicherung, Datentransformation sowie komplexe Datenabfragen und -analysen in Echtzeit. Was BigQuery nun von anderen Data Warehouses unterscheidet, ist, dass Google auf eine rein cloudbasierte Lösung setzt. Damit entfallen für Nutzer:innen die Einrichtung, Konfiguration oder Skalierung von Servern, auf denen die Daten gehostet werden. So kann man sich ganz auf die Datenanalyse konzentrieren.
Der serverlose Dienst ist in puncto agiles Arbeiten ein Gamechanger. BigQuery ist in wenigen Handgriffen einsatzbereit und verarbeitet auch komplexe Datenabfragen mit hoher Geschwindigkeit. Das liegt einerseits daran, dass BigQuery dazu in der Lage ist, Abfragen parallel zu verarbeiten. Andererseits beschleunigt der Dienst die gesamte Abfrageverarbeitung, indem er Rechenprozesse skaliert und an geänderte Bedingungen anpasst. Das macht BigQuery übrigens auch zu einem kosteneffizienten Tool, da es dem Prinzip pay-as-you-go folgt - ich zahle nur für die Rechenleistung, die tatsächlich angefallen ist.
BigQuery und Google Analytics 4 – It’s a match
Da ich in der Welt des Website-Trackings zu Hause bin, ist mir die Möglichkeit zur Integration verschiedener Tracking-Tools – allen voran Google Analytics 4 – besonders wichtig. Wie praktisch, dass sich BigQuery nahtlos in die Google Cloud Services wie etwa Google Analytics und Google Looker Studio einfügt. Ein weiteres Plus: Mit der Einführung von Google Analytics 4 haben Nutzer:innen jetzt auch die Möglichkeit, eine direkte Verknüpfung zu BigQuery herzustellen und ihre Tracking-Daten automatisiert ins Data Warehouse zu importieren. Diese Funktion war bisher nur Nutzer:innen des kostenpflichtigen Google Analytics 360 vorbehalten.
Sobald die Daten in BigQuery gespeichert sind, kann mit den Datenabfragen losgelegt werden. Durch die granulare Untersuchung spezifischer Metriken und Dimensionen sind detailreiche und komplexe Analysen des Benutzer:innenverhaltens möglich. Auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können beispielsweise Trends identifiziert und faktenbasierte Optimierungsprozesse angestoßen werden, die entscheidenden Einfluss auf die Website-Performance haben.
The sky ist the limit
Die Datenmengen, mit denen sich Entscheider:innen in der Healthcare-Branche konfrontiert sehen, werden immer größer und komplexer. Ebenso die technischen Möglichkeiten, die in diesem Zusammenhang zur Verfügung stehen. Aber: Kein Grund zur Panik! Wir von antwerpes healthy media sorgen für eine klare Sicht und navigieren Sie gerne durch den Big-Data-Kosmos, damit auch Sie eine umfassende Datenorchestrierung für Ihre Marketingmaßnahmen einläuten können.
Kontaktieren Sie mich gerne:
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