Datenökosysteme

Was ist ein Datenökosystem?

Ein Datenökosystem ist ein komplexes Netzwerk aus miteinander verbundenen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten zu erfassen, zu speichern, zu analysieren und zu teilen. Es ist wie ein belebter Marktplatz, auf dem verschiedene Akteure – Datenquellen, Tools, Infrastruktur und Menschen – zusammenkommen, um eine einheitliche Umgebung für effiziente Abläufe, Datenexploration und die Gewinnung von Erkenntnissen in einem Unternehmen zu schaffen.

In der datengesteuerten Welt von heute sammeln Unternehmen Informationen in einem noch nie dagewesenen Ausmaß. Es reicht jedoch nicht aus, diese Daten einfach zu speichern und zugänglich zu machen. Um das wahre Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und fundierte Entscheidungen zu treffen, benötigen Unternehmen ein gut funktionierendes Datenökosystem.

Herkömmliche Datenverwaltungsansätze leiden oft unter Einschränkungen wie Datensilos, in denen Informationen in bestimmten Abteilungen oder Anwendungen unter Verschluss bleiben. Diese fragmentierte Datenlandschaft erschwert einen ganzheitlichen Überblick und erschwert eine effektive datengestützte Entscheidungsfindung. Ein gut durchdachtes Datenökosystem hingegen bricht diese Silos auf, indem es ein zentrales Repository für alle relevanten Daten bereitstellt, die teamübergreifende Zusammenarbeit fördert und den Zugriff auf Informationen vereinfacht.

Diese Seite befasst sich mit den Kernelementen eines Datenökosystems, untersucht dessen Vorteile und Herausforderungen, liefert einige Beispiele und erläutert, wie Datensynchronisierung zu einem gesunden Datenökosystem für produktorientierte Unternehmen beiträgt.

Welche Kernkomponenten umfasst ein Datenökosystem?

Ein gesundes Datenökosystem ist entscheidend für eine erfolgreiche digitale Transformation, und es beruht auf dem nahtlosen Zusammenspiel von drei Schlüsselelementen: Datenquellen, Tools und Infrastruktur sowie Menschen und Prozesse.

Datenquellen

Datenquellen sind die verschiedenen Ursprünge, aus denen Daten gesammelt werden. In einem produktorientierten Unternehmen können diese Daten „intern“ für das Produktteam, „intern geteilt“ von Anwendungen in anderen Abteilungen innerhalb des Unternehmens oder extern (von Dritten) sein. Für ein produktorientiertes Unternehmen, das Software für Kunden oder interne Benutzer herstellt, könnten einige dieser Datenquellen zum Beispiel sein: 

• Intern: Sie können Produkt- und Produktnutzungsdaten (Benutzerverhalten innerhalb des Produkts), Benutzerfeedback (quantitativ, qualitativ und visuell), Website-Analysedaten (Benutzerinteraktionen auf der Website), Serverprotokolle (technische Daten über Benutzeraktivitäten) und mehr von einer starken Produktanalysesoftware, wie sie Pendo bietet, erhalten.
• Gemeinsam genutzte interne Daten: CRM-Daten (Kundeninformationen und -interaktionen), Kundensupport-Tickets (Interaktionen mit Kundendienstmitarbeitern), Marketingautomatisierungsdaten (Leistungskennzahlen für Kampagnen), Abrechnungs- und andere Finanzdaten (Umsatz und Customer Lifetime Value) und so weiter.
• Extern: Social-Media-Daten (Kundenstimmung und Markenerwähnungen), demografische Informationen von Dritten, Forschungsdaten (roh oder analysiert) usw.

Datentools und Infrastruktur

Dabei handelt es sich um die Softwareanwendungen und physischen Ressourcen, die zur Verwaltung des Datenlebenszyklus verwendet werden, einschließlich Tools für die Datenspeicherung (Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes), die Datenverwaltung (ETL/ELT-Tools), die Datenanalyse (BI-Tools) und die Datenvisualisierung (Dashboards und Berichte). 

• Traditionelle Datenbanken sind in der Regel spezifisch für eine bestimmte Unternehmensanwendung (oder werden von dieser verwendet), wie z. B. ein CRM, ein Marketing-Automatisierungssystem, ein Abrechnungssystem oder ein intern entwickeltes Tool.
• Data Warehouses sind zentralisierte Datenspeicher, die für die Analyse strukturierter, historischer Daten konzipiert sind. Sie bieten eine schnelle Abfrageleistung und unterstützen komplexe Datenmodelle.
• Data Lakes sind skalierbare Repositories zum Speichern aller Arten von strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie bieten Flexibilität für zukünftige Analysen, erfordern jedoch möglicherweise mehr Verarbeitungsleistung für Abfragen.
• ETL/ELT-Tools –Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) – diese Tools automatisieren das Verschieben von Daten aus verschiedenen Quellen zu einem Zielort (Warehouse oder Lake) und bereinigen und transformieren sie für die Analyse.
• Business Intelligence (BI)-Tools sind Softwareanwendungen, mit denen Benutzer Daten untersuchen, analysieren und visualisieren können, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie bieten interaktive Dashboards, Berichte und Data-Mining-Funktionen.

Menschen und Prozesse

Daten und Infrastruktur allein können nicht bestimmen, was mit den gesammelten und gespeicherten Daten geschehen soll, und sie wissen auch nicht, wie oder warum die Daten analysiert werden müssen. Selbst bei der aufkommenden künstlichen Intelligenz (KI) ist das menschliche Element eine entscheidende Komponente eines Datenökosystems. Hier sind nur einige der Rollen, die Menschen als aktive Teilnehmer und Stakeholder bei der Schaffung und Aufrechterhaltung eines funktionierenden und gesunden Datenökosystems benötigen:

• Datenanalysten analysieren Daten, um Trends und Muster zu erkennen und Einblicke zu erhalten. Sie verwenden BI-Tools und statistische Methoden, um aus Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen.
• Dateningenieure entwerfen, erstellen und warten die Dateninfrastruktur. Sie stellen sicher, dass Daten effizient gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden.
• Produktmanager nutzen Dateneinblicke, um Entscheidungen über die Produktentwicklung und Roadmap zu treffen.
• Business-Analysten schließen die Lücke zwischen Geschäftsanforderungen und Datenanalyse. Sie übersetzen Geschäftsfragen in Datenabfragen und vermitteln Erkenntnisse an Stakeholder.
• Data Governance definiert und erzwingt Richtlinien und Verfahren, die Datenqualität, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften gewährleisten. Es definiert Rollen, Zugriffskontrollen und Best Practices für die Datenverwaltung.
• KI-Modelle sind weder Menschen noch Prozesse, aber sie erfordern menschliche Anleitung und Aufsicht darüber, wie Daten analysiert und wie Erkenntnisse vom Unternehmen interpretiert und genutzt werden.

Wie interagieren verschiedene Komponenten innerhalb eines Datenökosystems?

Im Idealfall interagieren die Komponenten eines Datenökosystems nahtlos miteinander, damit die Stakeholder im Unternehmen fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen können. Hier finden Sie eine vereinfachte Übersicht über den Datenfluss.

1. Datenerfassung: Daten werden aus verschiedenen Quellen (intern und extern) über APIs, Web Scraping oder manuelle Dateneingabe gesammelt. Unternehmens- oder Kunden-Apps speichern ihre Daten in der Regel in einem proprietären Format, daher ist es wünschenswert, einige ihrer Daten außerhalb der Datenbanken der Apps zu sammeln. (Externe Daten müssen natürlich intern eingebracht und gespeichert werden.)
2. Datenintegration: ETL/ELT-Tools extrahieren Daten aus Quellsystemen, wandeln sie in ein konsistentes Format um und laden sie in den Zieldatenspeicher (Warehouse oder Lake). Dies gewährleistet eine nahtlose Analyse über verschiedene Datensätze hinweg.
3. Datenspeicherung: Die gesammelten und umgewandelten Daten werden in einem Data Warehouse oder einem Data Lake gespeichert, je nach Struktur (oder deren Fehlen). Beachten Sie, dass die ETL/ELT-Tools die Datenspeicherung oft in ihrem Schritt „Laden“ durchführen und gleichzeitig die Kombination der Daten mit Daten aus anderen Quellen erleichtern.
4. Datenanalyse: Datenanalysten verwenden BI-Tools, um die Daten zu untersuchen, zu analysieren und zu visualisieren und so Erkenntnisse zu gewinnen. Sie arbeiten mit oft riesigen kombinierten Datensätzen und können Berichte und Dashboards erstellen und komplexe Abfragen durchführen, um spezifische Geschäftsfragen zu beantworten.
5. Datenaustausch und Kommunikation: Einblicke und Berichte werden mit den Stakeholdern im gesamten Unternehmen geteilt, um deren Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies kann Präsentationen, Berichte oder die Einbettung von Datenvisualisierungen in interne Dashboards umfassen.

Beachten Sie, dass dieser Datenfluss zwar auf dem Papier linear ist, jedoch flexibel, iterativ und fortlaufend verläuft.

Welche Vorteile bietet ein gesundes Datenökosystem für produktorientierte Unternehmen?

Ein gut funktionierendes Datenökosystem kann für fast jedes Unternehmen von Vorteil sein, vor allem aber für produktorientierte Unternehmen, die ihren Kunden und/oder internen Nutzern Software zur Verfügung stellen.

Ermöglicht datengestützte Produktentscheidungen 

Durch die konsistente und automatische Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen können Produktteams ein umfassendes Verständnis des Nutzerverhaltens während der gesamten Kundenreise gewinnen. Auf diese Weise können sie datengestützte Entscheidungen über Produktmerkmale, Marketingkampagnen und Kundeneinbindungsprozesse treffen.

Nehmen wir zum Beispiel ein Softwareunternehmen, das ein Projektmanagement-Tool anbietet. Durch die Analyse von Produktnutzungsdaten und Kundensupporttickets entdecken sie möglicherweise unerwartete Engpässe, auf die Benutzer bei der Ausführung einer bestimmten Operation innerhalb des Tools stoßen. Diese datengestützten Erkenntnisse können dann in die Produktentwicklung einfließen, um das Benutzererlebnis zu verbessern und den identifizierten Problempunkt zu beseitigen.

Betriebliche Effizienz verbessern

Datensilos entstehen, wenn Daten in bestimmten Abteilungen oder Anwendungen feststecken. Ein gut konzipiertes Datenökosystem bricht diese Silos auf, indem es einen zentralen Speicherort für alle relevanten Daten bereitstellt. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Datenintegration und der Zugriff auf Informationen wird optimiert, was zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt.

Angenommen, Ihr Marketingteam verlässt sich in erster Linie auf Webanalysedaten, um die Kanäle der Nutzerakquise zu verstehen. Mit einem Datenökosystem können sie auch auf Produktnutzungsdaten zugreifen, um herauszufinden, welche Funktionen bei den über verschiedene Kanäle gewonnenen Nutzern am besten ankommen. Diese ganzheitliche Sichtweise ermöglicht gezieltere Marketingkampagnen und eine bessere Zuweisung von Ressourcen.

Steigert den ROI im gesamten Unternehmen 

Datengesteuerte Erkenntnisse sind nicht mehr auf bestimmte Abteilungen wie Produktentwicklung oder Marketing beschränkt. Ein Datenökosystem ermöglicht es allen Teams innerhalb eines Unternehmens, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Daten zu treffen, was zu einem höheren Return on Investment (ROI) bei verschiedenen Initiativen führt.

Stellen Sie sich ein Software-Verkaufsteam vor, das sich bei der Priorisierung von Leads stets auf seine „Intuition“ verlassen hat. Mit dem Zugang zu Daten über die Produktnutzung und das Kundenverhalten können sie hochwertige Nutzer identifizieren und ihre Bemühungen zur Kundenansprache entsprechend priorisieren. Dieser datengesteuerte Ansatz kann zu qualifizierteren Leads und letztlich zu einem höheren ROI führen.

Reduziert Risiken und verringert die Fluktuation 

Ein gut funktionierendes Datenökosystem ermöglicht es Unternehmen, wichtige Kunden- und Produktnutzungskennzahlen zu überwachen. Dies ermöglicht eine proaktive Identifizierung von potenzieller Abwanderung oder Nutzungsrückgang, sodass die Produktteams (und andere) Korrekturmaßnahmen ergreifen können, bevor die Probleme eskalieren.

Durch die Analyse von Trends in den Produktnutzungsdaten kann ein Produktteam beispielsweise einen plötzlichen Rückgang des Engagements für eine bestimmte Funktion feststellen, was auf einen Fehler oder einfach auf eine schlechte Benutzerfreundlichkeit für diese Funktion hinweisen könnte. Die frühzeitige und kontinuierliche Erkennung durch das Datenökosystem ermöglicht es dem Team, das Problem schnell anzugehen und die Kundenabwanderung zu minimieren.

Verbessert die Zusammenarbeit zwischen Teams

Durch die Förderung eines gemeinsamen Verständnisses des Kundenverhaltens und der Geschäftsmetriken über einen zentralen Datenspeicher können Datenökosysteme die Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Marketing-, Vertriebs- und Kundenerfolgsteams verbessern. So können sie effektiver zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Verwaltung eines Datenökosystems und wie kann man sie bewältigen?

Trotz dieser Vorteile kann die Verwaltung eines Datenökosystems mehrere Herausforderungen mit sich bringen:

• Datensilos und Fragmentierung: Wie bereits erwähnt, können Datensilos die Effektivität eines Datenökosystems beeinträchtigen. Um dem entgegenzuwirken, sollten Sie Strategien zur Datensynchronisierung und -integration implementieren, wie z. B. Pendo Data Sync, um die Lücke zwischen verschiedenen Datenquellen schnell und automatisch zu schließen und eine einheitliche Datenlandschaft zu schaffen.
• Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Compliance: Die Gewährleistung der Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA (und der wachsenden Lawine von Datenschutz- und Sicherheitsinitiativen weltweit) ist von entscheidender Bedeutung. Um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, sollten Sie strenge Richtlinien für die Datenverwaltung aufstellen, die Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselungspraktiken und Verfahren für den Umgang mit Datenschutzverletzungen festlegen.
• Probleme mit der Datenqualität: Ungenaue oder inkonsistente Daten können zu irreführenden Erkenntnissen führen. Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen und Bereinigungsprozesse, um die Datengenauigkeit und -konsistenz während des gesamten Datenlebenszyklus sicherzustellen.
• Komplexität der Datenintegration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann komplex sein. Daher umfassen Plattformen wie Pendo Data Sync ETL-Tools, um den Datenintegrations- und -transformationsprozess zu automatisieren und die Datenbewegung zwischen verschiedenen Systemen zu optimieren.
• Wachsende Datenmenge und -komplexität: Die ständig wachsende Menge an Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert werden, kann ohne ein gut durchdachtes Datenökosystem eine Herausforderung für die Verwaltung und Analyse darstellen. Datenökosysteme helfen Unternehmen, diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie einen skalierbaren und integrierten Ansatz für die Datenverwaltung bieten.

Was sind Beispiele für gesunde Datenökosysteme in Aktion? 

Datenökosysteme sind keineswegs auf eine bestimmte Branche beschränkt. Hier einige Beispiele für die Erkenntnis- und Verbesserungsmöglichkeiten, die ein funktionierendes Datenökosystem bietet.

Einzelhandel

Ein Einzelhandelsunternehmen könnte ein Datenökosystem nutzen, um einen 360-Grad-Blick auf seine Kunden zu erhalten. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, wie zum Beispiel:

• Transaktionsdaten aus ihren Point-of-Sale (POS)-Systemen
• Kundendemografie und Kaufhistorie auf ihren CRM-Plattformen (Customer Relationship Management)
• Kundenverhalten und Präferenzen aus den Daten ihrer Treueprogramme
• Website-Analysen, die Aufschluss über das Surfverhalten der Kunden geben

Mithilfe eines Tools wie Pendo Data Sync innerhalb seines Datenökosystems kann der Einzelhändler solche Daten zu einem einheitlichen Datensatz kombinieren und anreichern und dann mithilfe von BI-Tools Kundensegmente identifizieren, Marketingkampagnen personalisieren, Produktempfehlungen optimieren und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern. Dieser datengestützte Ansatz kann zu höheren Umsätzen und einer stärkeren Kundenbindung führen.

Healthcare

Gesundheitsdienstleister bereichern und nutzen ihre Datenökosysteme zunehmend, um die Patientenversorgung und die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern. Mithilfe von Datensynchronisierungstools wie Pendo Data Sync können sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, z. B.:

• Elektronische Gesundheitsakten (Krankengeschichte, Diagnosen und Behandlungspläne)
• Daten zu tragbaren Geräten (Vitalwerte und Aktivitätslevel des Patienten)
• Laborergebnisse
• Daten zur Terminplanung

Durch die Analyse dieser Daten können Fachkräfte im Gesundheitswesen einen ganzheitlicheren Blick auf die Gesundheit ihrer Patienten gewinnen, potenzielle Gesundheitsrisiken frühzeitig erkennen und Behandlungspläne individuell anpassen. Außerdem können diese Organisationen Datenökosysteme für die Forschung nutzen, um neue Behandlungen zu entwickeln und die Gesundheitsversorgung insgesamt zu verbessern.

Dies sind nur zwei Beispiele, aber die Möglichkeiten für Datenökosysteme sind riesig. Da sich die Technologie verbessert und Daten immer häufiger vorhanden sind, werden Datenökosysteme entscheidend sein, um Unternehmen in jeder Branche in die Lage zu versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und erfolgreich zu sein.

Wie kann Pendo Data Sync zu einem gesunden Datenökosystem für Software-Produktmanager beitragen?

Um die enorme Leistungsfähigkeit kombinierter und angereicherter Daten nutzen zu können, müssen Unternehmen in der Lage sein, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen – einschließlich qualitativer, quantitativer und visueller Produktnutzungsdaten – zuverlässig zu extrahieren, umzuwandeln und in Repositories wie Data Warehouses oder Data Lakes zu synchronisieren. Für Produktmanager stellt Pendo Data Sync eine Brücke zwischen Produktdaten und anderen geschäftskritischen Datenquellen her und fördert so ein gesundes Datenökosystem für Software-Produktmanager.

• Erleichtert den Datenaustausch zwischen verschiedenen Produkt- und Geschäftsanwendungen: Pendo Data Sync ermöglicht den nahtlosen Export angereicherter Pendo-Daten in einem definierten Format zu einem Cloud-Speicherziel (z. B. Amazon S3, Google Cloud Storage). Diese Daten können dann problemlos in Data Warehouses oder Data Lakes integriert werden, um eine einheitliche Datenlandschaft für Analysen zu schaffen.
• Ermöglicht die Integration mit Data Warehouses und Data Lakes: Durch die Verwendung von Pendo Data Sync zur Synchronisierung und Zentralisierung von Produktdaten, anderen Geschäftsdaten und Daten von Drittanbietern in einem Data Warehouse oder Data Lake können sie dann leistungsstarke BI-Tools einsetzen, um Produktmanagern einen ganzheitlichen Überblick über die Customer Journey und das Benutzerverhalten zu geben. Dies ermöglicht ihnen die Analyse von Produktnutzungsdaten in Verbindung mit der Leistung von Marketingkampagnen, Interaktionen mit dem Kundensupport und Umsatzzahlen.
• Fördert Datenstandardisierung und -konsistenz: Pendo Data Sync stellt sicher, dass Daten in einem konsistenten und klar definierten Format exportiert werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit der manuellen Datenmanipulation und -bereinigung (Scrubbing), was die Datenqualität verbessert und die Integration mit anderen Datenquellen innerhalb des Ökosystems erleichtert.
• Bietet eine Reihe von robusten Kernfunktionen: Pendo Data Sync bietet robuste Funktionen zur Optimierung des Datenexports für Produktmanager. Diese beinhalten:
  • Möglichkeit, benutzerdefinierte Datenexporte auf der Grundlage spezifischer Anforderungen zu definieren
  • Planmäßige Datenaktualisierungen, um sicherzustellen, dass die Daten aktuell bleiben
  • Flexible Datentransformationsoptionen zur Aufbereitung der Daten für die Analyse

Durch den Einsatz von Pendo Data Sync zur Integration und Zentralisierung unterschiedlicher Daten in einer zentralen Informationsquelle können Produktmanager die Herausforderung von Datensilos überwinden und ein noch robusteres Datenökosystem aufbauen. Das bedeutet, dass saubere, genaue und konsistente Daten jederzeit für BI-Tools zur Verfügung stehen. Mit den tieferen und umfassenderen Einblicken, die sie benötigen, um fundiertere Produktentscheidungen zu treffen, werden sie wissen, wie die Produktnutzung mit den Marketingbemühungen korreliert, Trends bei der Annahme von Funktionen erkennen und die Auswirkungen von Produktänderungen auf wichtige Geschäftskennzahlen messen. 

Kurz gesagt, Pendo Data Sync kann die entscheidende Zusammenarbeit zwischen Datenquellen, Tools und Menschen fördern und Organisationen in die Lage versetzen, das wahre Potenzial ihrer Datenökosysteme zu erschließen.

Wo kann ich mehr über die Datensynchronisierung mit Pendo Data Sync erfahren?

Wer tiefer einsteigen möchte, kann Pendo Data Sync erkunden oder eine personalisierte Demo anfordern.