Warehouse-Native Analytics

Was ist Warehouse-Native Analytics?

Warehouse-Native Analytics ist ein Ansatz zur Datenanalyse, bei dem Abfragen und Erkenntnisse direkt aus dem Data Warehouse selbst gewonnen werden – ohne dass Daten extrahiert und in separate Systeme übertragen werden müssen. 

Diese Methode ermöglicht schnellere und genauere Erkenntnisse, da die Analyse dort stattfindet, wo sich die Daten befinden, was den Prozess nahtlos und effizient macht.

Für Unternehmen, die Latenzzeiten reduzieren, die Datengenauigkeit erhöhen und die Gesamteffizienz verbessern möchten, bietet dieser Ansatz erhebliche Vorteile gegenüber traditionellen Analytics-Workflows. 

Die 5 wichtigsten Anwendungsfälle für Datenteams: 

1. Geschäftsergebnisse = ROI: Sie können Metriken und Ergebnisse testen und Experimente durchführen, die tatsächliche Geschäftsergebnisse darstellen – und diese auch in Ihrem Warehouse vorhalten.
2. Zeitersparnis für Datenanalysten bei Ad-hoc-Abfragen: Sie können bestimmte Kohorten tiefergehend untersuchen und statistische Ergebnisse auf einer granulareren Ebene erhalten. Beispielsweise, wenn Testergebnisse für eine bestimmte Kohorte signifikant sind, etwa Kunden mit hohem Lifetime Value oder Besucher aus einer bestimmten Region. 
3. Kanalübergreifende Experimente einfach durchführen: Sie möchten gegen Events, Expositionsdaten und Metriken aus anderen digitalen Kanälen testen, die möglicherweise nicht über Ihr bestehendes Tool bereitgestellt werden, deren Daten aber in Ihrem Warehouse liegen. Beispielsweise könnten Sie E-Mail-Expositionsdaten und zugehörige Metriken in Ihrem Warehouse haben und eine Stats Engine wie Optimizely nutzen wollen, um das Experiment zu analysieren. 
4. Keine verärgerten Anrufe aus der Compliance-Abteilung: Sie könnten ein Finanzinstitut sein, das nicht möchte, dass seine Daten das Warehouse verlassen. Mit Warehouse-Native Analytics können Sie Experimente durchführen, ohne dass die Daten Ihre Kontrolle verlassen. 
5. Eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Ergebnisse: Sie möchten keine Diskrepanzen zwischen Ihrem Experimentier-Produkt und den Daten Ihrer digitalen Analysen. 

Wie Warehouse-Native Analytics funktioniert

Typischerweise erfordern Analytics-Workflows, dass Daten zwischen Systemen verschoben werden – häufig über einen Extract-Transform-Load-Prozess (ETL), bevor eine Analyse stattfinden kann. Warehouse-Native Analytics vereinfacht dies, indem eine direkte Analyse innerhalb des Data Warehouse ermöglicht wird, in dem die Daten in einer einzigen, zentralisierten Umgebung gespeichert sind.

Mithilfe moderner Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Databricks, BigQuery und Redshift können Teams anspruchsvolle Analysen und Datenverarbeitungen durchführen – ohne komplexe Architekturen oder zusätzliche Plattformen.

Dieser moderne Data-Stack-Ansatz: 

• Eliminiert komplexe ETL-Prozesse 
• Reduziert Datenlatenz 
• Gewährleistet Datenkonsistenz in Datensätzen 
• Nutzt bestehende Warehouse-Funktionen 
• Vereinfacht den Analytics-Stack in Ihrer Datenplattform 

Die Entwicklung von Warehouse-Native Analytics 

Angetrieben durch die steigende Nachfrage nach zuverlässigen Echtzeit-Erkenntnissen ermöglicht Warehouse-Native Analytics Unternehmen, ihr Data Warehouse als aktives Werkzeug für Analytics und Business Intelligence zu nutzen. Es hilft dabei, eine einheitliche Datenquelle beizubehalten und datengestützte Entscheidungen schneller und mit höherer Genauigkeit zu treffen. 

Bevor Sie Ihre Warehouse-Native-Analytics-Reise beginnen, bewerten Sie Ihren aktuellen Stand anhand folgender Überlegungen: 

• Wie beeinflusst Ihre Analytics-Architektur die geschäftliche Agilität? 
• Welche Datensilos existieren in Ihrem Unternehmen? 
• Wie viele Product-Analytics-Tools nutzt Ihr Team gleichzeitig? 
• Wie lange dauert es, bis Sie aus Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnen? 
• Wie hoch sind die Gesamtkosten für die Wartung mehrerer Analytics-Plattformen? 

So könnte Ihre Implementierungsreise aussehen:  

Schritt 1: Prüfen Sie Ihre aktuelle Analytics-Landschaft einschließlich Tools, Datenquellen und Workflows. Dokumentieren Sie Schwachstellen und Engpässe, um zu identifizieren, wo Warehouse-Native Analytics den größten Mehrwert bieten kann. 

Schritt 2: Wählen Sie Ihre Cloud-Data-Warehouse-Plattform und entwerfen Sie ein einheitliches Datenmodell, das Ihre Analytics-Anforderungen unterstützt. Definieren Sie klare Erfolgskennzahlen und erstellen Sie eine phasenweise Migrationsstrategie. 

Schritt 3: Konfigurieren Sie Ihre Warehouse-Infrastruktur und beginnen Sie mit der Migration der Datenquellen nach Priorität. Richten Sie Analytics-Tools, Benutzerzugriffe und Governance-Frameworks ein, um eine ordnungsgemäße Datennutzung sicherzustellen. 

Schritt 4: Überwachen Sie Systemleistung und Kosten, verfeinern Sie kontinuierlich Datenmodelle und skalieren Sie Ressourcen basierend auf Nutzungsmustern. Regelmäßige Überprüfungen gewährleisten einen optimalen Betrieb, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln. 

Vorteile von Warehouse-Native Analytics 

1. Verwertbare Erkenntnisse: Warehouse-Native Analytics ermöglicht es Teams, sofort auf Daten zur Optimierung zuzugreifen – ideal für Umgebungen, die schnelle Entscheidungsfindung und Experimentieren erfordern. Diese Echtzeit-Funktion ermöglicht unmittelbares Feedback und Anpassungen, besonders wertvoll für Unternehmen, die komplexe Kampagnen oder Kundenerlebnisse verwalten. 
2. Verbesserte Data Governance und Genauigkeit: Analytics innerhalb des Data Warehouse minimiert das Risiko von Inkonsistenzen und Datensilos und fördert eine einzige Quelle der Wahrheit im gesamten Unternehmen. Dieser optimierte Ansatz richtet Abteilungen auf dieselben Daten aus, reduziert Diskrepanzen und gewährleistet Konsistenz im Reporting. 
3. Skalierbarkeit und Flexibilität: Mit dem Wachstum von Unternehmen werden ihre Data-Engineering-Anforderungen komplexer. Warehouse-Native Analytics kann mit wachsenden Datenvolumen skalieren, ohne dass zusätzliche Tools oder Architekturen benötigt werden. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, agil zu bleiben und sich entwickelnden Datenanforderungen gerecht zu werden – besonders wichtig für Führungskräfte, die datengestützte Strategie und Umsetzung über verschiedene Abteilungen hinweg vorantreiben. 
4. Kosten- und Betriebseffizienz: Durch die Reduzierung von Datenduplizierung, Transformation oder Speicherung in mehreren Systemen kann Warehouse-Native Analytics Infrastruktur- und Wartungskosten bei den Gesamtausgaben senken. Dieser Ansatz vereinfacht den technischen Aufwand und eignet sich hervorragend, wenn Sie umfangreiche Datenbestände verwalten oder häufige Erkenntnisse benötigen. 

Die Zukunft von Warehouse-Native Product Analytics 

Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Ansätze setzen, wird Warehouse-Native Analytics unverzichtbar. Durch die Beseitigung von Datensilos und die Ermöglichung direkter Analysen innerhalb des Data Warehouse können Unternehmen schnellere, fundiertere Entscheidungen treffen und gleichzeitig Data Governance wahren und die betriebliche Komplexität reduzieren. 

In Kombination mit Experimentier-Funktionen wird eine Warehouse-Native-Analytics-Lösung noch leistungsfähiger. Sie können schnell von Erkenntnissen zu Maßnahmen übergehen, Experimente durchführen und Ergebnisse innerhalb Ihres Data Warehouse messen. Mit Warehouse-Native-Experimentieren können Sie: 

• A/B-Tests mit Ihren konsolidierten Kundendaten durchführen 
• Bessere Entscheidungen auf Basis von Experimentergebnissen treffen 
• Experimentieren über Produkte und Features hinweg skalieren 
• Die tatsächliche Wirkung von Änderungen durch kontrollierte Tests messen 

Da das Ökosystem weiter reift, werden Unternehmen, die Warehouse-Native Analytics einsetzen, bestens positioniert sein, um in einer zunehmend datengestützten Geschäftsumgebung wettbewerbsfähig zu bleiben.