Was ist Data Warehouse?

Unter einem Data Warehouse (DWH) versteht man eine zentrale Sammelstelle von Daten, die in einem Unternehmen anfallen beziehungsweise gesammelt werden. Gespeist wird das Data Warehouse meist von verschiedenen Quellen wie zum Beispiel aus den Daten eines ERP-Systems oder der Supportabteilung, die Daten von Kunden hinterlegt. Ziel ist es, mithilfe eines Data Warehouse eine bereinigte Datenbasis aufzubauen, die als betriebswirtschaftliche Entscheidungshilfe dient.

Wofür wird ein Data Warehouse benötigt ?

Üblicherweise werden in Unternehmen verschiedene Programme, Tools und Systeme zur Datenerhebung genutzt. Die Programme erzeugen Daten und speichern diese in unterschiedlichen Formaten auf verschiedenen Datenbanken ab. Geht es allerdings um die Auswertung der Daten, müssen diese erst umständlich vereinheitlicht und auf die gleiche Datenbasis angepasst werden. Dieser Problematik wirkt das DWH entgegen, indem es ermöglicht, heterogene und verteilte Datenbestände – wie zum Beispiel aus dem CRM-Vertrieb – in einen konsistenten Datenstand zusammenzuführen. Diese klare Strukturierung der Daten unterstützt strategische Entscheidungen und ein effizientes Wissensmanagement. 

Data Warehouse Funktionsweise

Die Rohdaten werden mithilfe des ETL-Prozesses (Extraktion – Transformation – Laden) aus den verschieden Quellen extrahiert, durch die Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um anschließend ins Data Warehouse geladen zu werden. Um die Daten aktuell zu halten, wird dieser Prozess in regelmäßigen Zeitabständen durchgeführt. Die Daten im Data Warehouse werden nicht nur nach inhaltlichen Aspekten gehalten, sondern auch langfristig gespeichert, um Vergleichsanalysen zu ermöglichen und eine eindeutige Planungsgrundlage zu schaffen . 

Data Warehouse | Aufbau eines Data Warehouse | microtech.de
Data Warehouse Funktionsweise ©microtech GmbH

Data Warehouse im CRM-System

Erfolgreiches Customer Relationship Management (CRM) basiert auf einem gut funktionierenden Data Warehouse-System. Das ist Voraussetzung, um zielgerichtete Analysen bezüglich Aufbau und Pflege von Kundenbeziehungen vornehmen zu können. Ein Data Warehouse-System fördert demnach eine dialogorientierte Marketingstrategie.
Aus diesen Erkenntnissen lassen sich Planungskonzepte für die Bereiche Marketing, Service und Vertrieb ableiten. So können die gewonnenen Marketinginformationen die Effizienz der Verkäufer steigern und die Analyse der Marktsituation verbessern. Daraus ergibt sich zum Beispiel eine selektive Zielgruppenansprache, die Streuverluste minimiert und innovative Kundenkontaktformen fördert. Des Weiteren wird durch die saubere Analysegrundlage eine zeitnahe und effiziente Reaktion auf Kundenbedürfnisse und Trends ermöglicht. Die einfache Handhabung eines Data Warehouse erlaubt zudem auch Laien, die benötigten Daten zu jedem Zeitpunkt abzurufen und das DWH flexibel zu gebrauchen.
Auch für Zukunftsprognosen lässt sich das DWH dank Integration historischer Daten, hervorragend einsetzen. 

Risiken vom Data Warehouse

Bei der Einführung von DWH-Systemen können etliche Probleme auftauchen und die CRM-Erfolge beeinträchtigen. Viele lassen sich aber durch eine professionelle Aufklärung und Planungsphase verhindern. Folgende Punkte sollten beachtet werden: 

Realistische Planung

Eine vollumfängliche Planung sollte bei einer DWH-Einführung an erster Stelle stehen. Diese beinhaltet:
✔ das Aufstellen eines realistischen Zeit- und Budgetplanes
✔ die genaue Bestimmung aller benötigter Ressourcen für die Einführung
✔ die Berücksichtigung von wartungsbedingten Kosten und Zeitaufwand

Werden diese Punkte nicht beachtet, kann es zu einem beträchtlichen finanziellen Schaden kommen. 

Korrekte Datengrundlage

Die richtige Auswahl der Datenquellen, um ein DWH zu versorgen, ist entscheidend zur Bildung einer vernünftigen Entscheidungsgrundlage. Hierbei gilt es, nur qualitativ hochwertige Daten zu verwenden und eine stetige Zuführung aktueller Daten zu gewährleisten. Das Verknüpfen falscher Datenquellen oder die Benutzung veralteter Daten kann zu fatalen Fehlentscheidungen in den Unterstützungsprozessen führen.  

Richtige Interpretation

Selbst bei den besten DWH-Systemen kann es zu Fehlinterpretationen der Daten kommen. In Folge dessen kann es passieren, dass Kunden mit für sie irrelevanten Informationen überflutet werden. In diesem Fall ist es unumgänglich, den Fehler so schnell wie möglich zu erkennen und die Daten manuell im CRM-System anzupassen, um weiteren Schaden zu vermeiden.  

Fundierte Einführung der Benutzer

Die richtige Schulung der Mitarbeiter ist bei der Einführung neuer Systeme eine Grundvorrausetzung, um diese effizient nutzen zu können. Fehlende Kenntnisse im Umgang mit der Software lassen schnell Frust aufkommen und führen zu einer verminderten Produktivität und falschen Entscheidungen. 

Fazit: Data Warehouse

Das Data Warehouse ist – sofern richtig konfiguriert – eine Bereicherung für jedes Unternehmen, das die Datenflut beherrschen und eine Grundlage für strategische Entscheidungen schaffen möchte. Sein volles Potenzial entfaltet ein Data Warehouse allerdings erst in Verbindung mit CRM und ERP-Systemen. Im Idealfall findet ein Abgleich der betriebswirtschaftlichen und kundenspezifischen Daten statt, die in aufbereiteter Form im Data Warehouse abliegen und für eine optimale Datenbasis sorgen. Moderne ERP-Systeme haben bereits ein CRM und Data Warehouse integriert, und erlauben eine aussagekräftige Auswertung der Betriebsdaten.

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Datum: 04.08.2017
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