Thought Leadership
Unternehmen haben eine unendliche Menge an Daten. Es kann sehr mühsam und zeitaufwändig sein, Informationen zu sortieren und herauszufiltern, die wirklich wichtig sind und in Erkenntnisse umgewandelt werden können. Daher setzen Unternehmen häufig auf Datenautomatisierungstools, um Prozesse zu beschleunigen und gleichzeitig eine hohe Datenqualität sicherzustellen.
Datenautomatisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und der Grundlage für datengestützte Entscheidungen. Es handelt sich um den Prozess, bei dem Dateneingabe, -verarbeitung und -analyse, automatisch durchgeführt werden, ohne menschliches Eingreifen. Durch Datenautomatisierung können Unternehmen große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, was die Effizienz steigert und menschliche Fehler minimiert.
Wichtige Aspekte der Datenautomatisierung
Datenautomatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologie und Software, um den Ablauf der Datenerfassung, -organisation und -analyse zu automatisieren. Warum ist das notwendig? Die Durchführung sich wiederholender Aufgaben wie Dateneingabe, Datenverarbeitung und Datenanalyse ist zeitaufwändig. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können sich die einzelnen Fachabteilungen verstärkt auf Tätigkeiten wie die Entwicklung von Strategien und dem Treffen von Entscheidungen auf Grundlage der gewonnenen Daten fokussieren.
Wie sieht die tatsächliche Umsetzung aus? Nehmen wir das Beispiel Marketing: Im Bereich Datenerfassung können entsprechende Tools zur Datenautomatisierung aus verschiedenen Quellen, wie Social-Media-Plattformen, Website-Analysen, CRM-Systemen oder Offline-Quellen (z. B. TV, Radio, Print) Daten sammeln. Mit Automatisierung der Abläufe zur Datenumwandlung und -anreicherung werden Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format umgewandelt – so wird eine einfache Analyse und Visualisierung möglich. Ein Beispiel: Währungen aus verschiedenen Kampagnen werden umgerechnet oder ähnliche Metriken, die von verschiedenen Plattformen unterschiedlich benannt werden, gruppiert.
Im Bereich der Analyse können Tools zur Datenautomatisierung Daten analysieren und Reportings, Dashboards und Einblicke erstellen, die Unternehmen bei ihren Marketingbemühungen unterstützen können.
Datenintegration ist nicht gleich Automatisierung
Datenautomatisierung wird oft missverständlich mit automatisierter Datenintegration gleichgesetzt. Die gängige Vorgehensweise bei der Datenintegration ist ein Prozess, der als ETL (Extract-Transform-Load) bezeichnet wird. Unter ETL versteht man den traditionellen Ansatz, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie umzuwandeln und in Zielsysteme zu laden. Bei der Extraktion werden Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen, und bei der Transformation werden Daten manipuliert und in ein gewünschtes Format umgewandelt. Abschließend werden die transformierten Daten in das Zielsystem geladen und stehen dort für Analysen und andere Anwendungen zur Verfügung.
Um die Leistungsfähigkeit moderner Datenbanken und Cloud-Plattformen zu nutzen, kommt das automatisierte ELT (Extract-Load-Transform) zum Einsatz. Hier wird die Reihenfolge umgekehrt: Zunächst werden Daten aus der Quelle extrahiert und direkt in das Zielsystem geladen. Nach dem Laden erfolgt die Konvertierung nur, wenn die Daten auf dem Zielsystem verfügbar sind.
ETL/ELT steht zwar für automatisierte Datenprozesse, aber das Konzept der Datenautomatisierung ist umfassender und konzentriert sich auf die Automatisierung der gesamten Datenreise. Dazu gehören nicht nur Prozesse wie ETL/ELT, sondern alle Datenprozesse von der Datenerfassung über die Visualisierung und Analyse bis hin zur Datenverwaltung.
Zeitersparnis und Reduzierung manueller Fehler
Durch die Automatisierung der Abläufe zur Datenerfassung, -umwandlung und -analyse sparen die einzelnen Abteilungen einiges an Zeit bei der Suche nach relevanten Daten und deren Vorbereitung für das Reporting. So haben die verschiedenen Bereiche mehr Zeit für die Entwicklung von Strategien.
Darüber hinaus reduziert die Datenautomatisierung Fehler, die bei der manuellen Dateneingabe und -verarbeitung auftreten können. Im Klartext: Copy+Paste von einem Excel-Sheet zum anderen birgt ein sehr hohes Fehlerrisiko, welches es zu beheben gilt. Eine Studie aus dem Jahr 2022 zeigt: Unternehmen, die immer noch auf manuelle Datenintegration setzen, haben auch weniger Vertrauen in ihre Daten. Eine bessere Datenqualität ermöglicht nicht nur bessere Entscheidungen zur Optimierung von Aktivitäten und zur entsprechenden Budgetzuweisung, auch das Vertrauen in die erhobenen Daten wird gestärkt. Nur so können sie als Grundlage für unternehmensrelevante Entscheidungen genutzt werden.
Bleiben wir beim Beispiel Marketing: Wenn Marketer einen klaren Überblick über die Marketingleistung über alle Kanäle hinweg haben, ist es einfacher, Entscheidungen zu treffen und den Kampagnenfortschritt zu koordinieren. So sind Marketer immer auf dem richtigen Weg, wenn beispielsweise bei einer bestimmten Google Ads-Kampagne ein deutlicher CPC-Anstieg zu verzeichnen ist. Sie stellen sicher, dass das Budget nicht unnötig verschwendet wird und die Kampagnen möglichst effizient gemanagt werden.
Transformation zum datengesteuerten Unternehmen
Unternehmen verfügen über immer mehr verschiedene Konnektoren, was die Einführung von Automatisierungsprozessen früher oder später unabdinglich macht, um die Flut an Daten unter Kontrolle zu bekommen. Durch die Implementierung entsprechender Tools können Ressourcen gespart und Arbeitskräfte freigesetzt werden – die Sorge über die Höhe der nötigen Investitionen ist meist nicht berechtigt. Durch die eingesparte Zeit zahlen sich diese in der Regel zeitnah aus. Anstatt Zahlen von einer Excel-Tabelle in eine andere zu kopieren, kann die gewonnene Zeit nun für Analysen und die Ableitung von Handlungsempfehlungen genutzt werden.
Technologie allein reicht jedoch nicht aus, um eine solide Datenautomatisierungsstrategie sicherzustellen. Datenautomatisierungstools erfordern Fachwissen, was für Unternehmen ohne Datenanalysten und IT-Personal schwierig sein kann. Tatsächlich sehen 85 Prozent der CMOs die Fähigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Allerdings ist die mangelnde Datenkompetenz aller Teams ein großes Hindernis für Investitionen in Datenautomatisierungstools.
Mit der Einführung automatisierter Datenworkflows ist das Thema jedoch nicht erledigt. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die richtigen Personen erreichen und die Entscheidungsfindung positiv beeinflussen. Bei der Datendemokratisierung handelt es sich lediglich um einen bereitgestellten Ansatz, der sicherstellt, dass Arbeitsabläufe so gestaltet sind, dass sie zur Erreichung von KPIs im gesamten Unternehmen beitragen. Es geht darum, allen Beschäftigten ohne zusätzliche Hilfe den Zugriff auf Daten zu gewähren – sie sollen in der Lage sein, diese aus einer einzigen vertrauenswürdigen Quelle sammeln zu können.
Damit das Projekt Datenautomatisierung ein Erfolg wird, ist es entscheidend, dass das Thema Datennutzung in die Unternehmensstrategie und -kultur eingebettet ist. Selbst wenn Unternehmen Zugriff auf die weltweit beste Technologie, die prädiktive und Echtzeit-Leistungsdaten liefern haben, wenn sie nicht richtig eingesetzt und in Handlungsempfehlungen umgesetzt werden, kann es passieren, dass Unternehmen Trends nicht rechtzeitig erkennen und Chancen verpassen.
Unternehmen haben also die Wahl zwischen manuellen fehleranfälligen Reports mit langen Vorlaufzeiten – oder der Investition von Geld und Aufwand in die Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen, das Daten zur Entscheidungsfindung nutzt und dadurch einen wichtigen Wettbewerbsvorteil erlangt.
