Data Pipeline: Wie E-Commerce Unternehmen ihr Potenzial mit der richtigen Datenverarbeitung maximieren können

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Hi, ich bin Yubraj Ghimire und Data Architect bei Etribes. In meiner täglichen Arbeit unterstütze ich unsere Kunden beim grundlegenden Aufbau von Datenverarbeitungssystemen, um ihre E-Commerce-Shops stetig zu verbessern. Dazu gehört die Etablierung von Data Pipelines, die Einrichtung von Webshops sowie technische Analysen, Requirements Engineering, Task Management und Dev Contribution.

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25. April 2023 / Yubraj Ghimire

Intro

“If you torture the data long enough, It will confess to anything” — Ronald Harry Coase

Insbesondere während der COVID-19-Pandemie haben wir am eigenen Leib erfahren, wie wertvoll Daten für das Verständnis und die Reaktion auf eine Krise sein können. Doch auch heute sind Daten ein wichtiges Instrument für die tägliche Entscheidungsfindung und Problemlösung.

Daten sind alle Arten von Informationen, die wir sammeln, speichern und analysieren können. Sie können viele verschiedene Formen annehmen, wie Zahlen, Texte, Bilder, Videos, Klänge oder Diagramme. Im Grunde sind alles um uns herum Daten.

In diesem Blogbeitrag gebe ich dir einen fundierten Einblick in die Thematik rund um die Data Pipeline. Ich erkläre dir, wieso die Data Pipeline heutzutage für E-Commerce Unternehmen unabdingbar ist, welche Vorteile sich durch sie ergeben und welche verschiedenen Arten existieren. Zudem gebe ich dir ein praktisches Beispiel mit an die Hand, wie du die Data Pipeline Architektur für deinen E-Commerce-Shop gestalten könntest.

Was versteht man unter einer Data Pipeline?

“The world is one big data problem.” — Andrew McAfee (MIT)

Erläutern wir das doch an dem Beispiel der Trinkwasserversorgung: Früher mussten die Menschen in kleinen Dörfern und Gemeinden kilometerweit laufen, um Trinkwasser aus verschiedenen Quellen wie Flüssen, Brunnen oder Teichen zu holen. Diese Tätigkeit war zwar mühsam und zeitraubend, aber funktionierte. Mit der Zeit wuchs die Bevölkerung und die Menschen wünschten sich eine bessere Lebensqualität. So kamen die ersten Wasserleitungen ins Spiel. Die Menschen hatten nach und nach Zugang zu sauberem Trinkwasser direkt in ihrem Haus, ohne jeden Tag lange Wege zurücklegen zu müssen. Die sogenannte Wasserpipeline veränderte das Leben dieser Gemeinden grundlegend und machte das Leben einfacher und bequemer als je zuvor.

Du kannst dir eine Data Pipeline also wie eine Wasserpipeline vorstellen. So wie es bei einer Wasserleitung eine Wasserquelle und einen Reinigungsmechanismus gibt, um das Wasser trinkbar zu machen, gibt es bei einer Datenpipeline Datenproduzenten, die die Daten erstellen oder bereitstellen. Genauso gibt es Datenverarbeiter, die die Daten reinigen und verarbeiten, damit sie für verschiedene Zwecke verwendet werden können. So wie die Menschen sauberes Wasser trinken, nutzen die Datenkonsumenten die verarbeiteten Daten für Analysen oder zur Entscheidungsfindung.

Wieso sind Data Pipeline für Online-Unternehmen von so großer Bedeutung?

“We are surrounded by data, but starved for insights.” — Jay Baer

Unternehmen mit Online-Präsenz generieren riesige Datenmengen. Vom Kundenverhalten auf ihren Websites bis hin zu Verkaufsdaten von Online-Marktplätzen. Um diese Daten sinnvoll zu nutzen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, benötigen Unternehmen eine effiziente Methode zur Extraktion, Umwandlung, Speicherung und Analyse dieser Daten. Erst dann können sie sie in z.B. Business Intelligence, Artificial Intelligence, ML usw. weiterverarbeiten.

Data Pipelines bieten Unternehmen eine Möglichkeit, genau das zu tun. Durch die Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Genauigkeit ihrer Datenanalyse verbessern. Dies wiederum kann zu besseren Geschäftsentscheidungen und höherer Leistung führen.

Welche Vorteile bietet der Aufbau einer Data Pipeline für E-Commerce-Unternehmen?

#1 - Verbesserte Entscheidungsfindung

Eine Data Pipeline liefert einen stetigen Fluss präziser, aktueller Daten, die E-Commerce-Unternehmen nutzen können, um fundierte Entscheidungen über Bestand, Preisgestaltung, Marketing und vieles mehr zu treffen.

#2 - Gesteigerte Effizienz

Durch die Automatisierung der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse kann eine Data Pipeline E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, Zeit zu sparen und das Risiko von Fehlern zu verringern, die durch manuelle Datenverarbeitung entstehen.

#3 - Bessere Kundenerfahrungen

Durch die Analyse von Kundendaten in Echtzeit können E-Commerce-Unternehmen Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen, die ihnen dabei helfen, ihre Marketingkampagnen zu personalisieren, ihre Kundensegmentierung voranzutreiben, ihre Produktempfehlungen zu verbessern und das Kundenerlebnis insgesamt zu steigern.

#4 - Verbesserte Skalierbarkeit

Eine Data Pipeline kann problemlos skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, wodurch es für E-Commerce-Unternehmen einfacher wird, Wachstum zu bewältigen und flexibler auf Nachfrageänderungen zu reagieren.

#5 - Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit

Durch die neuen Erkenntnisse aus der Datenanalyse können E-Commerce-Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche erzielen, indem sie neue Marktchancen erkennen, Preisstrategien optimieren und das Lieferkettenmanagement verbessern.

"Data Pipelines sind ein wesentlicher Bestandteil moderner Geschäftsabläufe. Durch die Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Genauigkeit ihrer Datenanalyse verbessern. "

Yubraj Ghimire, Data Architect Etribes

Welche verschiedenen Arten von Data Pipelines gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von Data Pipelines, jede mit ihren eigenen Merkmalen und Anwendungsfällen. Einige der gängigsten Typen habe ich hier für dich aufgelistet und skizziert:

Batch Processing Pipelines

Sie sind für die Verarbeitung großer Datenmengen in Stapeln konzipiert. Die Daten werden über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und dann auf einmal verarbeitet. Diese Art von Pipeline eignet sich gut für Aufgaben wie Data Warehousing und historische Analysen.

Stream Processing Pipelines

Sie sind darauf ausgelegt, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Die Daten werden gesammelt und verarbeitet, während sie generiert werden, sodass Unternehmen in Echtzeit auf Veränderungen reagieren können. Diese Art von Pipeline eignet sich gut für Aufgaben wie Fraud-Erkennung und Echtzeit-Analysen.

ETL-Pipelines

ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) dienen dazu, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein für die Analyse geeignetes Format umzuwandeln und in ein Data Warehouse oder ein anderes Speichersystem zu laden. Diese Art von Pipeline eignet sich gut für Aufgaben wie Datenintegration und -migration.

ELT-Pipelines

ELT-Pipelines (Extrahieren, Laden, Transformieren) ähneln den ETL-Pipelines, wobei der Transformationsschritt jedoch nach dem Laden der Daten in das Speichersystem erfolgt. Diese Art von Pipeline eignet sich gut für Aufgaben wie Datenmodellierung und -analyse.

Wie könnte die Architektur der Data Pipeline für einen E-Commerce-Shop aussehen?

Die Architektur einer Datenpipeline für einen E-Commerce-Shop variiert je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens. Untenstehend findest du eine mögliche Variante. Wenn du Detailfragen für deine spezifische Struktur hast, kannst du mir die gerne unten über das Kontaktformular stellen.

Schritt 1

Datenerfassung

Der erste Schritt in der Data Pipeline besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z.B. von der Website des E-Commerce-Shops, der mobilen App, den Marketingkanälen, den Kundensupportsystemen, dem PIM oder ähnlichem.

Schritt 2

Datenverarbeitung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, müssen sie verarbeitet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Dazu können verschiedene Tools und Techniken eingesetzt werden, z.B. Datenmodellierung, Data Mining oder Machine Learning.

Schritt 3

Datenspeicherung

Sobald die Daten verarbeitet sind, müssen sie an einem zentralen Ort gespeichert werden, beispielsweise in einem Data Warehouse. So können die Daten leicht abgerufen und analysiert werden.

Schritt 4

Datenanalyse

Die verarbeiteten Daten werden anschließend analysiert, um Erkenntnisse und Trends aufzudecken. Dies kann die Analyse des Kundenverhaltens, der Verkaufstrends, der Lagerbestände und vieles mehr umfassen.

Schritt 5

Datenvisualisierung

Am Ende werden die Erkenntnisse und Trends in einem visuellen Format, z.B. in Form von Dashboards oder Berichten, dargestellt, damit die Unternehmensverantwortlichen fundierte Entscheidungen treffen können.

Fazit

Data Pipelines sind ein wesentlicher Bestandteil moderner Geschäftsabläufe. Durch die Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Genauigkeit ihrer Datenanalyse verbessern. Mit den verschiedenen Arten von Datenpipelines können Unternehmen diejenige auswählen, die am besten zu ihren Bedürfnissen passt und ihnen hilft, die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie brauchen, um Wachstum und Erfolg zu fördern.

Hast du noch Fragen oder Ideen zu dem Thema?