Was ist Datenautomatisierung?

Hochwertige Daten sind der Grundstein für die strategische Entscheidungsfindung. Präzise, ​​zeitnahe und umfassende Daten ermöglichen es Marketingfachleuten, fundierte Entscheidungen zu treffen, Marktchancen zu erkennen und Verbrauchertrends vorherzusagen. Aufgrund der schieren Menge und Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden, kann es jedoch eine Herausforderung sein, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten und aufrechtzuerhalten.

Hier spielt die Datenautomatisierung eine entscheidende Rolle. Durch die Automatisierung der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse stellen Marken die Integrität und Zuverlässigkeit ihrer Daten sicher. Durch die Automatisierung werden menschliche Fehler minimiert, Datenabläufe optimiert und eine konsistente Grundlage für die Analyse bereitgestellt. Im Wesentlichen fungiert die Datenautomatisierung als Hebel für die Qualität von Daten und ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Informationsbestände für strategische Entscheidungen auszuschöpfen.

Was ist Datenautomatisierung?

Im Kontext des Marketings bietet die automatisierte Datenverarbeitung den Vorteil des Datenzugriffs und der Erkenntnisse in Echtzeit und erleichtert so eine agile Entscheidungsfindung und Strategieanpassungen. Es beseitigt häufige Herausforderungen bei der Datenverwaltung wie Fehler bei der manuellen Dateneingabe, Verzögerungen bei der Berichterstellung und Inkonsistenzen bei der Datenanalyse.

Arten der Datenautomatisierung

Die Datenautomatisierung kann grob in mehrere Typen eingeteilt werden, die sich jeweils mit spezifischen Aspekten der Datenverwaltung und -analyse zur Verbesserung von Marketingstrategien und Entscheidungsfindung befassen.

Automatisierte Datenerfassung

Die Automatisierung der Datenerfassung nutzt Technologie, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, Social-Media-Plattformen und CRM-Systemen effizient zu sammeln. Die automatisierte Datenextraktion gewährleistet die nahtlose Erfassung von Daten in Echtzeit und eliminiert Verzögerungen und manuelle Fehler, die mit herkömmlichen Datenerfassungsmethoden verbunden sind.

Das Schlüsselinstrument für die automatisierte Datenextraktion und die automatisierte Datenverarbeitung insgesamt ist Extrahieren, Transformieren und Laden oder ETL. Es handelt sich um einen dreistufigen Prozess, der für die Datenintegration aus verschiedenen Quellen in ein einziges, kohärentes Repository von entscheidender Bedeutung ist.

Der erste Schritt, Extract , ist für die Automatisierung der Datenerfassung aus mehreren Quellen verantwortlich, beispielsweise aus Social-Media-Plattformen, Websites und CRM-Systemen. Dieser Schritt umfasst das Abrufen von Daten, unabhängig von ihrem ursprünglichen Format oder ihrer ursprünglichen Struktur.

Improvado ist beispielsweise ein marketingspezifisches Analyse- und Datenautomatisierungstool. Es bietet über 500 vorgefertigte API-Datenkonnektoren und flache Datenquellen, also Funktionen zum Sammeln von Daten aus einer Tabellenkalkulation. Improvado erleichtert die Datenintegration und -automatisierung weiter, indem es Datenextraktionsvorlagen, eine historische Datenlast von bis zu 5 Jahren und eine stündliche Datensynchronisierung bietet.

Automatisierte Datenverarbeitung

Nach der Extraktion werden die Daten einer Transformation unterzogen, bei der sie bereinigt, normalisiert und in ein konsistentes Format konvertiert werden. Die Automatisierung der Datenverarbeitung rationalisiert diesen Weg durch einen strukturierten, technologiegesteuerten Ansatz.

Der Transformationsprozess verläuft in mehreren Schlüsselphasen:

1. Bereinigung : Zunächst werden die Daten einer Bereinigungsphase unterzogen, um Fehler wie Duplikate, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten zu identifizieren und zu korrigieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Grundlage der Analyse korrekt ist.
2. Automatisierte Datenzuordnung : In dieser Phase wird definiert, wie Datenfelder aus verschiedenen Quellsystemen denen im Zielsystem oder in der Datenbank entsprechen. Dabei handelt es sich um den Prozess der Erstellung von Datenelementbeziehungen und Regeln, die die Quelldaten in ein für die Zielumgebung geeignetes Format umwandeln. Die Datenzuordnung ist von entscheidender Bedeutung, wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert werden, beispielsweise bei kanalübergreifenden Analysen oder der Analyse von Werbeausgaben auf mehreren Plattformen.
3. Transformation : Als nächstes werden die Daten standardisiert und in ein einheitliches Format umgewandelt. Dieser entscheidende Schritt stellt die Kompatibilität für die Analyse sicher, unabhängig vom Quellsystem oder der Plattform.
4. Kategorisierung und Organisation : Datenautomatisierungssoftware kategorisiert und organisiert die Daten dann anhand vordefinierter Kriterien und verbessert so die Zugänglichkeit und Analysebereitschaft.

Improvado bietet vorgefertigte Datenpipelines für Marketing-Anwendungsfälle, die eine automatisierte Datenverarbeitung ohne Datentechnik und SQL ermöglichen

Improvado optimiert den Transformationsprozess durch Bereinigen, Normalisieren und Zuordnen von Daten, ohne dass manuelle Eingriffe oder benutzerdefinierte Skripte erforderlich sind. Die Plattform bietet zwei Optionen:

• Vorgefertigte Datenpipelines aus mehreren Marketing-Anwendungsfällen, die von der Datenextraktion bis zur Visualisierung für verschiedene Anwendungsfälle reichen. Wenn Sie beispielsweise ein Analyserezept für bezahlte Anzeigen auswählen, extrahiert die Plattform die benötigten Daten von den Werbeplattformen, ordnet automatisch die einzigartigen Ausgabenstrukturen der Plattform zu und präsentiert ein Dashboard mit Daten zur täglichen Kampagnenleistung bis hinunter zu Anzeigengruppe, Anzeigenebene und Motiv oder Platzierungsebene.
• Self-Service-Datentransformations-Engine mit einer tabellenkalkulationsähnlichen Benutzeroberfläche, die über 300 Features und Funktionen unterstützt, um lange Analysezeitpläne zu automatisieren und die Datenermittlung zu erleichtern.

Automatisierte Datenintegration

Bei der Datenintegration und -automatisierung geht es um die nahtlose Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, zugänglichen Repository, wodurch manueller Aufwand und Fehler minimiert werden. Es verwendet hochentwickelte Tools, die automatisch Daten extrahieren und diese Daten dann in ein standardisiertes Format umwandeln. Nach der Transformation werden die Daten in eine zentrale Datenbank, ein Data Warehouse oder eine Analyseplattform geladen und stehen zur Analyse bereit.

Datenintegrationsautomatisierung und automatisierte Datenverarbeitung sind eng miteinander verbunden und überschneiden sich häufig in der Verwendung von Automatisierungstechnologie. Diese Begriffe erfüllen jedoch unterschiedliche Funktionen innerhalb der Datenverwaltungslandschaft.

Die automatisierte Datenintegration ist im Wesentlichen im dritten Schritt des ETL – Load – verankert.

Um diese Phase der Datenautomatisierung zu unterstützen, automatisiert Improvado das Laden transformierter Daten in eine Vielzahl von Zielen, darunter gängige Datenbanken, Data Warehouses und Visualisierungstools.

Automatisierte Datenanalyse

Die Automatisierung der Datenanalyse nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um riesige Datensätze zu durchsuchen und Muster, Trends und Korrelationen ohne manuelles Eingreifen zu identifizieren.

In der Praxis kann die automatisierte Datenanalyse auf verschiedene Arten angewendet werden, von automatisierten Berichten und Dashboard-Updates bis hin zu komplexer Kundensegmentierung und KI-gestützter Datenexploration.

Ein Beispiel für automatisierte Datenerkennung ist Improvado AI Agent. Improvado AI stellt eine Verbindung zu Ihrem Datensatz her und ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache sowie eine nahtlose Datenexploration und -analyse für technische und nichttechnische Benutzer.

AI Agent verfügt über eine Chat-Oberfläche, über die Sie Leistungsfragen stellen, ein Dashboard erstellen, das Budget festlegen oder kanalübergreifende Analysen durchführen können. Der Agent überwacht kontinuierlich den Datensatz und benachrichtigt Sie über etwaige Anomalien und Chancen.

Vorteile der Datenautomatisierung

Der Einsatz der Datenautomatisierung hat viele Vorteile, von denen jeder zu einer verbesserten Leistungsfähigkeit, Effizienz und Einsicht von Unternehmen beiträgt:

• Operative Effizienz : Die Datenautomatisierung reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Datenaufgaben erheblich und gibt Marketingteams mehr Zeit, sich auf Strategie und Kreativität zu konzentrieren. Es beschleunigt die Generierung von Erkenntnissen und verringert außerdem die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten gewährleistet wird.
• Erkenntnisse in Echtzeit: Die Datenautomatisierung ermöglicht eine Datenanalyse in Echtzeit und liefert Marketing-Entscheidungsträgern und -Analysten zeitnahe Erkenntnisse, die für agile Reaktionen auf Markttrends und Verbraucherverhalten unerlässlich sind. Diese Unmittelbarkeit verbessert die Fähigkeit, Chancen zu nutzen und Risiken umgehend zu mindern.
• Skalierbarkeit : Wenn Unternehmen wachsen, nehmen das Volumen und die Komplexität der von ihnen verarbeiteten Daten zu. Die Automatisierung von Datenprozessen stellt sicher, dass Datenverwaltungssysteme entsprechend skaliert werden können, ohne dass es zu einem entsprechenden Anstieg von Fehlern oder Verarbeitungszeiten kommt.
• Verbesserte Datenverwaltung : Schafft einen Rahmen für eine konsistente Datenverarbeitung und -verarbeitung und verbessert so die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften.
• Kostenreduzierung : Automatisierung senkt die Betriebskosten durch die Automatisierung manueller Datenaufgaben und die Optimierung der Ressourcenzuweisung.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung : Die Datenautomatisierung stellt sicher, dass Marketingstrategien und -entscheidungen auf Daten basieren, was zu effektiveren Ergebnissen führt.
• Verbesserte Kundenerlebnisse : Diese Tools automatisieren die Segmentierung und Analyse von Kundendaten und ermöglichen so personalisierte Marketingmaßnahmen und einen verbesserten Kundenservice.

Herausforderungen der Datenautomatisierung und wie man sie löst

Die Implementierung der Datenautomatisierung stellt mehrere Herausforderungen dar, die jedoch mit strategischen Ansätzen effektiv bewältigt werden können.

Qualifikationsdefizite und Fachwissen : Die Implementierung der Datenautomatisierung erfordert oft spezifische technische Fähigkeiten, die bestehenden Teams möglicherweise fehlen.

• Lösung : Investieren Sie in die Schulung aktueller Mitarbeiter und erwägen Sie die Einstellung oder Beratung durch Datenautomatisierungsexperten, um diese Qualifikationslücke zu schließen. Viele Softwarelösungen zur Datenautomatisierung bieten ein einmonatiges Onboarding an, um sicherzustellen, dass das Team über das nötige Wissen verfügt, um das Tool optimal nutzen zu können.

Kostenauswirkungen : Die Ersteinrichtung und die laufende Wartung von Datenautomatisierungslösungen können kostspielig sein.

• Lösung : Führen Sie eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse durch, um Automatisierungslösungen zu identifizieren, die erhebliche langfristige Einsparungen und Effizienzsteigerungen bieten. Entscheiden Sie sich für skalierbare Lösungen, die inkrementelle Investitionen entsprechend dem Geschäftswachstum ermöglichen.

Datenschutzbedenken : Die automatisierte Dateneingabe und -verarbeitung wirft Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und -missbrauchs auf.

• Lösung : Implementieren Sie strenge Datenschutzrichtlinien und verwenden Sie Automatisierungstools, die diese Richtlinien durch Funktionen wie Datenanonymisierung und sichere Datenverarbeitungspraktiken durchsetzen. Überprüfen Sie bei der Auswahl von Datenautomatisierungssoftware, ob der Anbieter Industriestandards und Zertifizierungen einhält, keine Anbieterbindung hat und Datenvalidierungsfunktionen bereitstellt.

Erwartungen verwalten : Es können unrealistische Erwartungen hinsichtlich der unmittelbaren Vorteile der Datenautomatisierung bestehen.

• Lösung : Legen Sie klare, erreichbare Ziele für Automatisierungsprojekte fest und kommunizieren Sie diese Ziele im gesamten Unternehmen. Legen Sie Metriken fest, um den Fortschritt zu messen und die greifbaren Vorteile der Automatisierungsbemühungen im Laufe der Zeit aufzuzeigen.

Häufig gestellte Fragen