Wie Unternehmen mit Data Lakes ihr Online-Marketing neu organisieren

24.06.2020 - Alle Topthemen im Online-Marketing haben einen Haken: Sie funktionieren nur, wenn die zugrunde liegende Datenbasis stimmt - egal ob Nutzeranalyse, Personalisierung oder Künstliche Intelligenz. Doch nach wie vor lässt das Datenqualitätsmanagement in Unternehmen noch zu wünschen übrig. Data Lakes können hier Abhilfe schaffen.

von Oliver Schonschek

Knapp jedes zweite Unternehmen (45 Prozent) bemängelt die Qualität seiner Kundendaten und stuft diese als niedrig ein, so eine Studie von Uniserv. Unternehmen müssen sich daher mit der Qualitätssicherung ihrer Kundendaten beschäftigen. Mit Betonung auf "ihrer": Spätestens seit DSGVO und Cookie-Urteil müssen Kunden ohnehin auf die eigenen Daten setzen. Mit First-Party-Daten geht auch eine höhere Datenqualität einher. Doch selbst wenn die Daten gut sind - entscheidend ist, wo sie liegen: Große Mengen an Daten nützen nur dem, der sie geschickt einzusetzen weiß. Deshalb ist es im Online-Marketing höchste Zeit, sich von der Idee getrennter Datensilos zu lösen und Daten-
Lakes zu schaffen.

Data Lakes sind Daten im Rohformat. Im Gegensatz zu normalen Datenbanken können sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfassen, egal ob Texte oder Zahlen, Bilder, Videos oder andere Formate. Erst wenn sie benötigt werden, werden Daten strukturiert.

Die Vorteile: Es gibt keine verteilten Datensilos. Zudem können Unternehmen dank der Vielzahl an bereitgestellten Informationen aussagekräftigere und tiefer gehende Analysen durchführen. Außerdem können Daten im Rohformat sehr schnell gespeichert werden, was die Anforderungen an Rechenleistung zum Speichern selbst großer Datenmengen gering hält. Zudem bieten Data Lakes im Unterschied zum Data Warehouse deutlich mehr Optionen für die Auswertung der Daten. Denn das Data Warehouse sortiert schon beim Speichern die Daten aus, die für spätere Analysen nicht benötigt werden. Indem der Data Lake sämtliche Daten aufnimmt, schränkt er die Analyse-Optionen nicht schon bei der Datenspeicherung ein.

Nachteil: Data Lakes stellenhohe Anforderungen an Datensicherheit Je mehr Daten gespeichert werden und je mehr Zusammenhänge sich zwischen den Daten herstellen lassen, desto besser muss man sie schützen - vor allem durch Zugriffsrechte. Das wiederum erfordert entsprechendes Know-how und Strukturen im Unternehmen. Letztlich kann nur das Vereinen sämtlicher Daten und Kanäle ein realistisches Bild über das Verhalten und die Interessen der Nutzer abbilden. Bislang isolierte Datentöpfe zu aggregieren und Datenhoheiten im Unternehmen neu zu ordnen - das ist die größte Herausforderung, der Marketingverantwortliche sich stellen müssen. Auch müssen Entscheider in die Datenkompetenz im eigenen Haus investieren. Eine der relevantesten Aufgaben von Marketingentscheidern wird es deshalb sein, Datenexperten zu rekrutieren, die innerhalb eines Unternehmens für alle Fragen beziehungsweise Unstimmigkeiten in den Datenquellen zuständig sind.

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