Selbstbedienungsdaten

Was sind Selbstbedienungsdaten (SSD)?

In der heutigen schnelllebigen, datengetriebenen Geschäftswelt benötigen Organisationen effiziente Wege, um ihre Datenressourcen zu nutzen. Selbstbedienungsdaten ermöglichen Geschäftsanwendern den Zugriff, die Analyse und das Management von Daten, ohne die Hilfe von IT-Teams zu benötigen. SSD macht es Nutzern einfacher, auf Daten zuzugreifen und schnell Entscheidungen zu treffen.

SSD umfasst zwei Hauptbereiche: SSD-Analyse und SSD-Management. Lassen Sie uns tiefer in diese Komponenten eintauchen.

Selbstbedienungsdatenanalyse

Selbstbedienungsdatenanalyse ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten zu erkunden, Visualisierungen zu erstellen und eigenständig Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzer können benutzerfreundliche BI- und Analysetools verwenden, um direkt mit Daten zu interagieren. Sie müssen nicht auf Berichte von Datenanalysten warten.

Einige der Hauptvorteile der SSD-Analyse sind:

Schnellere Erkenntnisgewinnung: Nutzer können Geschäftsfragen schnell beantworten, ohne Verzögerungen.
Erhöhte Agilität: Unternehmen können schneller auf sich ändernde Marktbedingungen und Chancen reagieren.
Verminderte Belastung der IT: Da die Nutzer sich selbst bedienen, kann sich das IT-Team auf strategischere Initiativen konzentrieren.

Ein Beispiel: Eine Marketinganalystin möchte die Effektivität einer kürzlich durchgeführten E-Mail-Kampagne bewerten. Sie kann leicht Informationen erhalten, ein Dashboard mit wichtigen Kennzahlen erstellen und Ideen mit ihrem Team teilen, ohne IT-Unterstützung.

Hier ist ein einfaches Python-Skript, das zeigt, wie man sich mit einer PostgreSQL-Datenbank verbindet und E-Mail-Kampagnendaten abfragt:

import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
 host="localhost",
database="marketing",
user="analyst",
password="password"
 )
cur = conn.cursor()
cur.execute("""
SELECT
campaign_name,
SUM(num_delivered) AS total_delivered,
SUM(num_opened) AS total_opened,
SUM(num_clicked) AS total_clicked
FROM email_campaigns
WHERE campaign_date
BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
GROUP BY campaign_name;
""")
results = cur.fetchall()
for row in results:
campaign_name, total_delivered, total_opened, total_clicked = row
open_rate = total_opened / total_delivered * 100
click_rate = total_clicked / total_delivered * 100
print(f"{campaign_name}: Delivered={total_delivered}, Open Rate={open_rate:.2f}%,
Click Rate={click_rate:.2f}%")
cur.close() conn.close()

Dieses Skript verbindet sich mit einer Datenbank für Marketing. Es betrachtet Daten von E-Mail-Kampagnen. Es zeigt die wichtigen Zahlen für jede Kampagne im ersten Quartal 2023.

Selbstbedienungsdatenmanagement

Selbstbedienungsanalyse bezieht sich auf die Nutzung von Daten, während SSD-Management das Verwalten und Pflegen der Daten umfasst. Dies beinhaltet Aufgaben wie Datenintegration, Qualitätssicherung und Governance.

SSD-Management-Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen. Nutzer können Datenquellen anschließen, Daten bereinigen und transformieren und Geschäftsregeln leicht festlegen. Dies ermöglicht Fachexperten die Übernahme von Datenverwaltungsaufgaben, ohne tiefgehende technische Fertigkeiten.

Die Vorteile des SSD-Managements umfassen:

Verbesserte Datenqualität: Datenverantwortliche können ihr Geschäftswissen nutzen, um sicherzustellen, dass die Daten genau und zweckmäßig sind.
Erhöhte Effizienz: Die Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben durch Selbstbedienungstools spart Zeit und Ressourcen.
Bessere Governance: Nutzer arbeiten innerhalb definierter Leitplanken und stellen die Einhaltung von Datenrichtlinien sicher.

Stellen Sie sich einen Vertriebsoperationsmanager vor, der Salesforce-Daten mit dem ERP-System des Unternehmens integrieren muss. Er kann Daten leicht zuordnen, Regeln für Änderungen festlegen und automatische Aktualisierungen mithilfe eines Selbstbedienungsdaten-Tools planen.

Jedoch können einige Datenverwaltungsaufgaben weiterhin Code erfordern. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Python und der Pandas-Bibliothek zur Bereinigung und Transformation einer CSV-Datei:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('salesforce_data.csv')
# Entferne Zeilen mit fehlenden Werten
df = df.dropna() 
# Benenne Spalten um, um das ERP-System anzupassen
df = df.rename(columns={
   'Account': 'CustomerID',
   'Industry': 'Vertical',
   'AnnualRevenue': 'Revenue'
})
# Konvertiere Revenue in den numerischen Typ
df['Revenue'] = pd.to_numeric(df['Revenue'], errors='coerce')
# Filtere für aktive Kunden
df = df[df['Status'] == 'Active']
# Speichere bereinigte Daten in neuer Datei
df.to_csv('salesforce_data_cleaned.csv', index=False)

Dieses Skript bereinigt eine Salesforce-Exportdatei, indem es leere Werte entfernt, Spalten umbenennt, Datenformate ändert und Zeilen organisiert. Das System speichert die bereinigten Daten in einer neuen Datei, die leicht in das ERP-System geladen werden kann.

Wichtige ermöglichende Technologien

Mehrere Technologien haben sich zusammengefunden, um SSD zur Realität werden zu lassen:

Cloud-Computing: Cloud-Datenbanken und Analyseplattformen bieten skalierbare, bedarfsgerechte Ressourcen zum Speichern und Verarbeiten von Daten. Nutzer können neue Projekte schnell starten, ohne Infrastruktur bereitzustellen.
NoSQL-Datenbanken: Flexible, schemalose Datenbanken können leicht diverse Datentypen aufnehmen. Dies ermöglicht Nutzern, mit den Halb-strukturierten und unstrukturierten Daten zu arbeiten, die in Selbstbedienungsszenarien häufig vorkommen.
Datenvisualisierung: Moderne BI-Tools bieten Drag-and-Drop-Schnittstellen zum Erkunden von Daten und Erstellen von interaktiven Dashboards. Fortschrittliche Funktionen wie die Abfrage in natürlicher Sprache machen Analysen für Geschäftsanwender noch zugänglicher.
AI und maschinelles Lernen: Intelligente Algorithmen können komplexe Datenverwaltungsaufgaben automatisieren und versteckte Erkenntnisse aufdecken. Funktionen wie intelligente Datenerkennung und automatisierte Datenaufbereitung optimieren Selbstbedienungs-Workflows.

Umsetzung von Selbstbedienungsdaten

Während das Versprechen von SSD verlockend ist, erfordert eine erfolgreiche Umsetzung sorgfältige Planung und Ausführung. Einige wichtige Überlegungen beinhalten:

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten definieren: Klären, welche Aufgaben Geschäftsanwender selbst ausführen können und welche weiterhin von der IT verwaltet werden.
Schulungen und Unterstützung anbieten: Sicherstellen, dass Geschäftsanwender mit Selbstbedienungstools und bewährten Verfahren für das Datenmanagement vertraut sind. Laufende Schulungen und Unterstützungsressourcen anbieten.
Daten-Sicherheit und -Compliance gewährleisten: Strikte Zugriffssteuerungen und Daten-Governance-Richtlinien implementieren, um Risiken zu mindern. Regelmäßige Überwachung der Benutzeraktivitäten und Berechtigungen durchführen.
Klein anfangen und iterieren: Beginnen Sie mit einem spezifischen Beispiel, um die Vorteile aufzuzeigen, bevor Sie Selbstbedienungsoptionen für alle verfügbar machen. Sammeln Sie Feedback und verfeinern Sie Prozesse kontinuierlich.

Reale Beispiele

Viele Organisationen haben erfolgreich SSD-Ansätze übernommen. Hier sind einige Beispiele:

Procter & Gamble verwendet Selbstbedienungsanalyse, um Daten in die Hände von über 50.000 Mitarbeitern weltweit zu legen. Geschäftsanwender können Antworten in Minuten erhalten, anstatt Wochen auf Berichte zu warten.
Comcast hat über 2.000 Nutzer, die regelmäßig mit der Selbstbedienungs-BI-Plattform interagieren. Das Unternehmen hat eine 25%ige Reduktion der BI-Kosten und eine 50%ige Reduktion der Berichtserstellungszeit gesehen.
Hertz nutzt eine SSD-Management-Plattform, um über 100 Datenquellen zu integrieren. Geschäftsanwender können neue Datensätze in Stunden statt Monaten onboarden. Die Datenqualität hat sich signifikant verbessert.

Schlussfolgerung

Selbstbedienungsdaten verändern, wie Organisationen ihre Datenressourcen nutzen. Indem sie Geschäftsanwender mit intuitiven Werkzeugen für Datenanalyse und -management ausstatten, können Unternehmen Erkenntnisse beschleunigen, die Agilität erhöhen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

Während die Umsetzung von SSD ein durchdachtes Veränderungsmanagement erfordert, sind die Vorteile klar ersichtlich. Da Daten weiter wachsen und Unternehmen schneller werden, wird Selbstbedienungsdaten immer wichtiger. Organisationen, die diesen Wandel annehmen, werden gut positioniert sein, um in einer zunehmend datenorientierten Welt zu konkurrieren.