Von Rohdaten zu umsetzbaren Erkenntnissen: Die Rolle einer Metrikebene

Veröffentlicht: 2023-09-26

Metrikebenen spielen in der Welt der Datenanalyse eine entscheidende Rolle. Sie helfen Organisationen dabei, ihre wichtigsten Leistungsindikatoren zusammenzuführen, zu analysieren und zu visualisieren. Durch die Bereitstellung einer einzigen, einheitlichen Quelle für diese Indikatoren können Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage klarer und konsistenter Daten treffen. In diesem Artikel wird erläutert, was eine Metrikschicht ist, welche Kernkomponenten sie hat, welche Vorteile sie bietet, wie sie eingerichtet wird und welche Best Practices zu befolgen sind.

Was ist eine Metrikschicht?

Eine Metrikebene ist ein strukturierter Rahmen, der standardisierte Metriken festlegt, die eine konsistente Dateninterpretation im gesamten Unternehmen gewährleisten. Als einzige Quelle der Wahrheit für die Definition von KPIs innerhalb einer Organisation stellt es sicher, dass die Metrikdefinitionen über verschiedene Business-Intelligence-Tools hinweg konsistent bleiben. Betrachten Sie es als Brücke zwischen detaillierten Datenprozessen und den tatsächlichen Zahlen, die die Entscheidungsfindung beeinflussen.

Die Datenreise verstehen

Zu Beginn liegen Daten oft in einem rohen, unstrukturierten Format vor. Diese ursprüngliche Form kann mit einem Rohdiamanten verglichen werden – obwohl er wertvoll ist, bedarf er einer Verfeinerung, um seinen wahren Wert zu offenbaren. Von Kundeninteraktionen auf einer E-Commerce-Website bis hin zum Benutzerverhalten in einer mobilen App sind diese Rohdatenpunkte umfangreich und vielfältig.

Der erste wichtige Schritt auf diesem Weg ist die Datenerfassung. Fortschrittliche Tools und Technologien erleichtern das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, sei es aus sozialen Netzwerken, Werbeplattformen oder CRMs. Anschließend werden ordnungsgemäß erfasste Daten verarbeitet, um Anomalien, Duplikate oder irrelevante Informationen zu entfernen und so den Weg für einen klareren, fokussierteren Datensatz zu ebnen.

Nach der Verarbeitung werden die Daten dann in strukturierten Datenbanken oder Data Warehouses gespeichert, sodass sie für zukünftige Analysen leicht zugänglich sind. Speicherlösungen, ob cloudbasiert oder vor Ort, sorgen dafür, dass diese riesigen Informationsmengen organisiert sind und effizient abgerufen werden können.

Beim Übergang von der Datenspeicherung zur Analyse kommt nun die Metrikebene ins Spiel. Durch die Definition wichtiger Kennzahlen und KPIs werden Rohzahlen in aussagekräftige Zahlen umgewandelt. Die Metrikebene schließt die Lücke zwischen Rohdaten und aufschlussreichen Visualisierungen und ermöglicht eine konsistente und optimierte Berichterstattung.

Die anschließende Phase umfasst die Datenanalyse, bei der die verarbeiteten Daten untersucht werden, um Muster, Trends und Korrelationen abzuleiten. Schließlich wandeln Datenvisualisierungstools diese Erkenntnisse in Diagramme, Grafiken und Dashboards um, sodass Marketingfachleute und Unternehmensleiter die Daten effektiv verstehen und darauf reagieren können. An diesem Punkt wurden die einst rohen und unhandlichen Daten in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt, die strategische Entscheidungen vorantreiben.

Kernkomponenten einer Metrikschicht

Um die wesentliche Rolle der Metrikebene besser zu verstehen und zu erfahren, wie Sie sie in Ihrem Unternehmen einführen können, werfen Sie einen Blick auf ihre drei Hauptpfeiler.

Datenmodelle

Das Herzstück jeder Metrikschicht ist das Datenmodell – eine Blaupause für die Organisation und Kategorisierung von Daten in einer Weise, die mit den Geschäftszielen übereinstimmt.

Stellen Sie sich ein Datenmodell als einen gut organisierten Schrank vor. Genauso wenig wie Sie Schuhe, Jacken und Hüte auf einen Haufen werfen würden, möchten Sie auch nicht, dass Ihre Kampagnenergebnisse mit demografischen Daten Ihrer Kunden vermischt werden. Ein Datenmodell kategorisiert oder „lagert“ Daten übersichtlich in bestimmte Abschnitte und erleichtert so das Auffinden, Verstehen und Verwenden.

Durch die Strukturierung von Daten in einem verständlichen Format bieten Datenmodelle eine kohärente Sicht auf Informationen und fördern die Klarheit. Beispielsweise könnte ein Einzelhandelsunternehmen Datenmodelle verwenden, um zwischen Transaktionsdaten und Kundenverhaltensdaten zu unterscheiden, die jeweils wichtig sind, aber unterschiedlichen Analysezwecken dienen.

Transformationen

Nachdem die Daten in Modellen organisiert wurden, kommen Transformationen ins Spiel. Dieser Prozess umfasst die Konvertierung oder Zuordnung von Daten aus ihrem ursprünglichen Format in ein besser verwendbares oder geeigneteres Format.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten Datenquellen aus verschiedenen Abteilungen – Verkaufszahlen, Ergebnisse von Marketingkampagnen, Kundenfeedback – alle mit ihren einzigartigen Datenpunkten. Transformationen stellen sicher, dass diese unterschiedlichen Datensätze harmonisch integriert werden können und so einen umfassenden Überblick über den Geschäftsbetrieb ermöglichen.

Geschäftslogik

Eine Metrikebene muss Daten nicht nur organisieren und transformieren, sondern sie auch interpretieren. Hier glänzt die Geschäftslogik.

Geschäftslogik bezieht sich auf die Regeln oder Methoden, die die Dateninterpretation leiten und die Konsistenz bei der Art und Weise gewährleisten, wie Daten verstanden und angewendet werden.

Beispielsweise hängt die Entscheidung, einen zurückgegebenen Artikel als negativen Verkauf oder als neutrale Transaktion zu werten, von der Geschäftslogik eines Unternehmens ab. Durch die Kodifizierung dieser Regeln stellen Unternehmen sicher, dass jedes Teammitglied, vom Analysten bis zur Führungskraft, in Bezug auf Dateneinblicke auf dem gleichen Stand ist.

Vorteile der Implementierung einer Metrikschicht

Bei jedem Entscheidungsprozess ist es von entscheidender Bedeutung, die Bedeutung der Datengenauigkeit und -effizienz zu verstehen. Die Implementierung einer Metrikebene bietet mehrere Vorteile, die die Art und Weise verbessern können, wie Daten verwaltet und interpretiert werden.

Konsistenz

Bei der Verarbeitung von Daten ist es wichtig, dass diese einem einheitlichen Muster folgen. Diese Einheitlichkeit stellt sicher, dass die erzielten Ergebnisse konsistent und vertrauenswürdig sind. Wenn eine Metrikschicht vorhanden ist, durchlaufen die Daten jedes Mal die gleiche Verarbeitungsroutine. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse immer zuverlässig sind, egal ob es sich um den ersten oder den hundertsten Datensatz handelt.

Skalierbarkeit

Der Datenbedarf kann sich im Laufe der Zeit ändern. Manchmal kann es zu einem Anstieg der zu verarbeitenden Datenmenge kommen, während das Volumen zu anderen Zeiten relativ gering sein kann. Eine Metrikschicht ist darauf ausgelegt, diese Schwankungen effizient zu bewältigen. Es kann große Datenmengen verwalten, ohne Kompromisse bei der Qualität der Ergebnisse oder der Geschwindigkeit, mit der sie erzielt werden, einzugehen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass das System auch bei sich ändernden Datenanforderungen robust und effektiv bleibt.

Flexibilität

Die Welt der Daten ist dynamisch. Was heute eine relevante Erkenntnis sein könnte, könnte morgen überholt sein. Daher ist es wichtig, über ein System zu verfügen, das sich problemlos an diese Veränderungen anpassen kann. Eine Metrikebene bietet diese Flexibilität. Es bietet die Möglichkeit, die Interpretation der Daten zu ändern und sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse immer mit dem aktuellen Szenario übereinstimmen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass Daten ein wertvolles Gut für die Steuerung von Entscheidungen und Strategien bleiben.

Einrichten einer Metrikebene

Der Prozess der Einrichtung einer Metrikebene ist ein systematischer Prozess, der mehrere entscheidende Schritte umfasst. Jeder Schritt ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Ebene optimal funktioniert und genaue, umsetzbare Erkenntnisse liefert. Hier finden Sie eine detaillierte Aufschlüsselung des Prozesses.

Bewertung

Bevor Sie mit der Einrichtung beginnen, ist es wichtig, ein klares Verständnis der vorhandenen Datenlandschaft zu haben.

  1. Identifizieren Sie Datenquellen : Beginnen Sie mit der Katalogisierung, woher Ihre Daten stammen. Dazu können CRM-Systeme, E-Mail-Marketing-Plattformen, Social-Media-Analysen oder sogar manuelle Tabellenkalkulationen gehören. Die Kenntnis Ihrer Datenquellen ist der erste Schritt, um sicherzustellen, dass sie nahtlos in Ihre Metrikebene integriert werden.
  2. Überprüfen Sie die Datenqualität : Nicht alle Daten sind gleich. Einige Daten sind möglicherweise veraltet, andere sind möglicherweise doppelt vorhanden und andere sind möglicherweise nicht für Ihre aktuellen Marketingziele relevant. Nehmen Sie sich Zeit und prüfen Sie, was wertvoll ist und was beschnitten werden kann.
  3. Bestimmen Sie wichtige Kennzahlen : Verstehen Sie, welche Kennzahlen für Ihre Marketingziele von entscheidender Bedeutung sind. Konzentrieren Sie sich mehr auf die Kundenakquise oder ist die Bindung Ihr Hauptanliegen? Indem Sie diese Metriken im Voraus definieren, stellen Sie sicher, dass Ihr Layer auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist.
  4. Bewerten Sie aktuelle Berichte : Sehen Sie sich Ihre aktuellen Berichte und Analysen an. Was funktioniert gut? Was bereitet Ihnen Kopfzerbrechen? Diese Überprüfung hilft dabei, die Bereiche hervorzuheben, in denen eine Metrikebene die größte Klarheit und Verbesserung bringen kann.
  5. Stakeholder-Input : Arbeiten Sie mit verschiedenen Teammitgliedern zusammen, vom Kampagnenmanager bis zum Datenanalysten. Ihre Erkenntnisse können ein umfassenderes Bild davon liefern, was benötigt wird, und potenzielle Hindernisse auf der ganzen Linie verhindern.

Design

Sobald die Bewertung abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, die Struktur der Datenmodelle zu entwerfen. Dazu gehört die Festlegung, wie Daten innerhalb der Metrikebene organisiert, kategorisiert und verarbeitet werden. Ein durchdachtes Design stellt sicher, dass die Daten nahtlos fließen und für Analysen leicht zugänglich sind.

  1. Datenfluss zuordnen : Bestimmen Sie, wie Daten von ihrer Quelle durch Transformationen und schließlich in Berichte oder Dashboards gelangen. Die Visualisierung dieses Flusses kann dabei helfen, potenzielle Engpässe oder Integrationsherausforderungen zu erkennen.
  2. Definieren Sie Datenstrukturen : Entscheiden Sie basierend auf Ihrer Einschätzung über die Strukturen, in denen Ihre Daten gespeichert werden. Unabhängig davon, ob es sich um Tabellen, Datenbanken oder andere Formate handelt, sollten diese Strukturen auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Übersichtlichkeit optimiert sein.
  3. Umriss der Transformationslogik : Alle Rohdaten müssen wahrscheinlich transformiert werden, um aussagekräftige Metriken zu erzeugen. Dies kann so einfach sein wie die Berechnung von Durchschnittswerten oder so komplex wie die Segmentierung des Benutzerverhaltens. Beschreiben Sie diese Transformationsprozesse im Detail, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen.
  4. Integrieren Sie Feedback-Mechanismen : Wie bei jedem System ist es wichtig, über Feedback-Schleifen zu verfügen. Mit diesen Mechanismen können Benutzer Anomalien melden, zusätzliche Metriken anfordern oder Verbesserungen vorschlagen. Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass sich Ihre Metrikebene mit Ihren Marketinganforderungen weiterentwickelt.

Implementierung

Sobald ein Entwurf vorliegt, verlagert sich der Fokus auf die Einrichtung der notwendigen Transformationen und Geschäftslogik. Dieser Schritt umfasst das Codieren und Konfigurieren der Metrikschicht, um Daten gemäß dem vorgegebenen Design zu verarbeiten. In der Umsetzungsphase wird der theoretische Entwurf zur funktionalen Realität.

Testen

Vor der Bereitstellung der Metrikschicht ist es wichtig, ihre Funktionalität zu testen. Bei diesem Schritt werden Beispieldaten durch die Ebene geleitet, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verarbeitet und ausgegeben werden. Alle während des Tests festgestellten Unstimmigkeiten oder Fehler müssen behoben werden, bevor mit der nächsten Phase fortgefahren wird.

Einsatz

Sobald Tests bestätigen, dass die Metrikebene wie vorgesehen funktioniert, ist es an der Zeit, sie in den vorhandenen Datenstapel zu integrieren. In diesem Schritt muss sichergestellt werden, dass die Metrikschicht effektiv mit anderen Tools und Systemen im Datenökosystem kommunizieren kann.

Wartung

Die Welt der Daten entwickelt sich ständig weiter, und das gilt auch für die Metrikebene. Zur regelmäßigen Wartung gehört die Aktualisierung der Schicht, um sie an neue Datenquellen anzupassen, die Verfeinerung ihrer Logik basierend auf sich ändernden Geschäftsanforderungen und die Behebung etwaiger Probleme, die im Laufe der Zeit auftreten könnten.

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Die einfache Verwaltung von Metrikebenen mit Improvado

Improvado ist eine unternehmensorientierte Marketinganalyseplattform mit einer robusten Extract, Transform, Load (ETL)-Pipeline im Kern. Improvado automatisiert alle Phasen Ihres Marketing-Reporting-Prozesses, von der Datenerfassung über die Visualisierung bis hin zur weiteren Datenanalyse.

Wie vereinfacht Improvado die Metrikebene und das Datenmanagement?

  1. Vereinfachte Bewertung : Mit Improvado wird der Prozess des Verständnisses Ihrer Datenlandschaft automatisierter. Die Lösung kann Inkonsistenzen schnell lokalisieren und Einblicke in Schwerpunktbereiche bieten. Dies gewährleistet eine umfassendere und schnellere Prüfung vorhandener Metriken und Datenpunkte.
  2. Vorkonfigurierte Designs : Sparen Sie Zeit und reduzieren Sie das Risiko von Design-Fallstricken mit Improvado-Extraktionsvorlagen und -Frameworks, die für Marketingdaten optimiert sind. Diese Designs vereinfachen nicht nur die Datenstrukturierung, sondern stellen auch sicher, dass die Transformationslogik mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt.
  3. Automatisierter Datenfluss : Improvado bietet über 500 vorgefertigte Konnektoren und optimiert so die Datenintegration aus mehreren Quellen, wodurch die Notwendigkeit manueller Einrichtung reduziert wird. Automatisierte Arbeitsabläufe stellen die Datenkonsistenz sicher und alle erforderlichen Transformationen werden systematisch durchgeführt.
  4. Mühelose Wartung : Einer der wesentlichen Vorteile von Improvado besteht darin, dass es sich mit der sich ändernden Marketinglandschaft weiterentwickelt. Regelmäßige Updates bedeuten, dass Ihre Metrikebene immer auf dem neuesten Stand der Trends und technischen Updates ist, ohne dass eine ständige manuelle Neukalibrierung, API-Wartung oder Entwicklung erforderlich ist.
  5. Skalierbarkeit ohne Probleme : Wenn Ihre Marketingstrategien erweitert und diversifiziert werden, wächst Improvado mit Ihnen. Sie müssen sich keine Gedanken über eine Überholung des gesamten Systems machen. Stattdessen passt es sich an und stellt sicher, dass Sie immer über die benötigten Erkenntnisse verfügen, ohne unnötige Komplexität.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Metrikebene?

Eine Metrikschicht ist ein Framework in der Datenanalyse, das wichtige Leistungsindikatoren auf einheitliche Weise konsolidiert, analysiert und visualisiert. Es fungiert als konsistente Quelle für die Definition dieser Indikatoren über verschiedene Tools hinweg.

Was sind die Kernkomponenten einer Metrikschicht?

Die drei Hauptpfeiler sind Datenmodelle, Transformationen und Geschäftslogik. Diese Komponenten gewährleisten eine zentrale Sicht auf die Geschäftsleistung, eine effiziente Datenübersetzung und eine konsistente Datenaufbereitung.

Warum ist eine Metrikebene wichtig?

Es gewährleistet Datenkonsistenz, Skalierbarkeit zur Bewältigung unterschiedlicher Datenmengen und Flexibilität zur Anpassung an sich ändernde Datenerkenntnisse.

Wie richtet man eine Metrikebene ein?

Der Prozess umfasst Bewertung, Design, Implementierung, Tests, Bereitstellung und Wartung. Jeder Schritt stellt sicher, dass die Ebene optimal funktioniert und mit den Unternehmenszielen übereinstimmt.