05.03.2015

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Building a Data

Strategy

Foto: Fotolia,© storm

Inhalt

• Notwendigkeit

• Daten als Kern

• Ganzheitliche Data Strategy

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Darum eine Data Strategy

„Wir produzieren derzeit alle zwei Tage so viele Daten

wie in dem gesamten Zeitraum, begonnen bei der

Entstehung der Menschheit bis hin zum Jahr 2003.“

Erich Schmidt als CEO von Google

Techonomy Konferenz 2010

„If you went to bed last night as an industrial company, you‘re going to wake up today as a software and

analytics company.“

Jeff Immelt als CEO von GE

„By 2018, 30% of CIOs of global organizations will

have rolled out a pan-enterprise data and analytics

strategy“

IDC Predictions 2015

Darum eine Data Strategy

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

'07 '11 '14

Big Data Markt(10M USD)

Anzahl offeneDatenquellen

Offene Datenquellen: lod-cloud.net, Marktdaten Big Data: wikibon.org

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Daten als Kern einer Data Strategy

Essentielle TasksAufspüren & Prüfen

Analysieren

Integrieren

Entwickeln

Vermarkten

Foto: Fotolia,

© La Bombilla Roja

Data Touchpoints

Bild: David Simonds/

The Economist

Datenquellen sind oft noch isoliert… nicht nur in Social Media

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Beispiel

• Website Nutzung

• Verrechnung

• Lagerstand

19

91

0 50 100

Daten sind fehlerhaft

Betroffen vonfehlerhaften Daten

Prozent der befragten Unternehmen

Datenqualität

Experian Marketing Services 11/2014

Datenquellen sind oft fehlerbehaftet… und müssen geprüft werden!

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Beispiel

• Veraltete Adressen

• Unterschiedliche

Schreibweisen

• Fehlerhafte Eingabe

1,15,88,4

15,523,4

45,8

0,0 20,0 40,0 60,0

Geographisch

Semistrukturiert

Netze

Historisch

Unstrukturiert

Strukturiert

Anteil am Datenkuchen (Prozent)

Datenbeschaffenheit

Basis Google Books Ngram Daten 2008

Daten sind sehr verschieden… und müssen entsprechend analysiert werden!

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Beispiel

• Adressen

• Text, Bilder, Videos

• Besucherströme im Jahreslauf

• Followerstrukturen in

Social Media

• E-Mails

• Bewegungsdaten

Data to Business

Business Prozesse bestimmen

Die Daten müssen entsprechend

Analyseeinheitentransformiert werden!

Data to Business

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Beispiel

• User

• Unique Client

• Session

• Page View

• E-Commerce Transaktion

Dateninfrastruktur

Foto: Fotolia, © Oleksiy Mark

Die Datenmengen wachsen… die IT muss mitwachsen!

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Dateninfrastruktur

1990er: DWH alle Daten an einem Ort

→ Probleme bei Platz, Leistung,

Ausfallssicherheit

2011: Hadoop Verteiltes Speichern &

post-hoc Verarbeiten von Daten

2013: Spark Verteiltes Speichern &

ad-hoc Verarbeiten von Daten

in Echtzeit

Ganzheitliche Data Strategy

Data Strategy

??: Datenorganisation

HR: Data Science Teams

aufbauen & weiterbilden

Business Development:

Applikationen entwickeln

Alle Units: Input liefern

CxO: Sponsorship

IT: Infrastruktur bereitstellen

Legal: Datenschutz

sicherstellen

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Data Strategy für Google Analytics

Implementierungselemente

Business Development

• Entwicklung Reporting-Interface

• Integration in bestehende Applikationen

IT

• Bereitstellung Infrastruktur

• Adaptierung bestehender

Deploymentszenarien (GTM)

• Datenanalysen, historische Imports, Vergleiche

Legal - Adaptierung der Cookie-Richtlinien

HR - Aufbau eines Data Science Teams begonnen

Data Strategy für Google Analytics

Vorteile

• Integrierte Datenhaltung:

• Einheitliche Definitionen (Visit, Session, …)

• Vergleichbarkeit gesichert

• Effizientere Wartbarkeit

• Zentrales Reporting:

• Alle Daten auf einen Blick

• Interne Effizienzsteigerung

• Erhöhte Kundenfreundlichkeit

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Data Strategy für Google Analytics

Vorteile

• Übergreifende Analysen:

• Gesamtheitliche Sicht auf alle Daten

• Vergleiche über alle HEROLD Portale

• Bündelung des Traffics

• Schnellere, einfachere A/B-Tests

Viel Erfolg bei

Ihrem Projekt!