Wie Unternehmen mit Data Lakes ihr Online-Marketing neu organisieren

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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 K�nstliche Intelligenz. Doch nach wie vor l�sst das Datenqualit�tsmanagement in Unternehmen noch zu w�nschen �brig. Data Lakes k�nnen hier Abhilfe schaffen.

von Oliver Schonschek

Knapp jedes zweite Unternehmen (45 Prozent) bem�ngelt die Qualit�t seiner Kundendaten und stuft diese als niedrig ein, so eine Studie von Uniserv. Unternehmen m�ssen sich daher mit der Qualit�tssicherung ihrer Kundendaten besch�ftigen. Mit Betonung auf "ihrer": Sp�testens seit DSGVO und Cookie-Urteil m�ssen Kunden ohnehin auf die eigenen Daten setzen. Mit First-Party-Daten geht auch eine h�here Datenqualit�t einher. Doch selbst wenn die Daten gut sind - entscheidend ist, wo sie liegen: Gro�e Mengen an Daten n�tzen nur dem, der sie geschickt einzusetzen wei�. Deshalb ist es im Online-Marketing h�chste Zeit, sich von der Idee getrennter Datensilos zu l�sen und Daten-
Lakes zu schaffen.

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

Die Vorteile: Es gibt keine verteilten Datensilos. Zudem k�nnen Unternehmen dank der Vielzahl an bereitgestellten Informationen aussagekr�ftigere und tiefer gehende Analysen durchf�hren. Au�erdem k�nnen Daten im Rohformat sehr schnell gespeichert werden, was die Anforderungen an Rechenleistung zum Speichern selbst gro�er Datenmengen gering h�lt. Zudem bieten Data Lakes im Unterschied zum Data Warehouse deutlich mehr Optionen f�r die Auswertung der Daten. Denn das Data Warehouse sortiert schon beim Speichern die Daten aus, die f�r sp�tere Analysen nicht ben�tigt werden. Indem der Data Lake s�mtliche Daten aufnimmt, schr�nkt 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 Zusammenh�nge sich zwischen den Daten herstellen lassen, desto besser muss man sie sch�tzen - vor allem durch Zugriffsrechte. Das wiederum erfordert entsprechendes Know-how und Strukturen im Unternehmen. Letztlich kann nur das Vereinen s�mtlicher Daten und Kan�le ein realistisches Bild �ber das Verhalten und die Interessen der Nutzer abbilden. Bislang isolierte Datent�pfe zu aggregieren und Datenhoheiten im Unternehmen neu zu ordnen - das ist die gr��te Herausforderung, der Marketingverantwortliche sich stellen m�ssen. Auch m�ssen 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 f�r alle Fragen beziehungsweise Unstimmigkeiten in den Datenquellen zust�ndig sind.

Bild: Michael Poganiatz

Joachim Graf (ibusiness.de)

Die Zukunft der KI. Die Zukunft der Daten. (Der Weg zum empathischen Zero-Party-Data-Marketing)

Wohin entwickelt sich die KI in den kommenden zehn Jahren? Und was wird dann aus dem datengest�tzten Marketing, wenn First-Party-Data erheben f�r eine erfolgreiche Customer Experience immer schwieriger wird? Zukunftsforscher Joachim Graf stellt aktuelle Studien vor, die �ber die zunehmend prek�re Lage an der Datenfront zeigen. Er zeigt, wie diese Entwicklung sowohl KI- als auch Personalisierungsans�tze gef�hrdet und warum die KI dieses Problem trotz technischer Fortschritte auf absehbare Zeit nicht l�sen kann. Er stellt Strategien vor f�r den Weg zum empathischen Zero-Party-Data-Marketing: Die Methode, um Personalisierung und KI nach wie vor einzusetzen trotz wachsender Datenzur�ckhaltung und immer schlechter werdenden Datenqualit�t.

Vortrag im Rahmen der Daten & KI 2023. Virtuelle Kongressmesse �ber Customer Experience mit datengest�tztem Marketing und Vertrieb am 06.06.23, 09:00 Uhr