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Marketing Data Lakes: So hebt sich Ihr Marketing ab

Amie Parnaby
08/03/2022
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Es wird erwartet, dass der Wert des Data Lake-Marktes aufgrund der großen Datenmengen, die täglich generiert werden, bis zum Jahr 2025 24.308,0 Millionen US-Dollar erreichen wird.

Data Lakes haben sich zu einer preisgünstigen Lösung für Unternehmen entwickelt, die große Datenmengen speichern müssen. Darüber hinaus haben sich Data Lakes als schnelle und einfache Methode zur Bearbeitung und Analyse von Informationen erwiesen.

Data Lakes sind ein wesentlicher Bestandteil jeder datengesteuerten Marke. Um deren Möglichkeiten zu nutzen, müssen Marken das Konzept und die Vorteile von Data Lakes verstehen.

Aus Data Lakes erhalten wir große Datensätze

Was ist ein Marketing Data Lake?

Ein Marketing Data Lake ist ein Cloud-basiertes Depot, das Platz für die Speicherung von Daten in ihrer rohen, natürlichen Form bietet. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und enthält Informationen, die durch Kundenkontaktpunkte und Aktivitäten auf verschiedenen Kanälen generiert werden. Data Lakes ermöglichen auch Analysedienste für Vermarkter, die ihnen helfen, bessere Kampagnenentscheidungen zu treffen, die mit traditionellen Ansätzen nicht möglich sind.

Amazon Web Service (AWS), Cloudera Data Platform (CDP) und Google Cloud Storage (GCS) sind einige der beliebtesten Cloud-Lösungen, da sie große Datenmengen speichern können.

Data Lakes sind ein wesentlicher Bestandteil jeder datengesteuerten Marketingstrategie, die darauf abzielt, ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten, das auf die Bedürfnisse der Kunden ausgerichtet ist. Da sie mit einer großen Menge an Informationen ausgestattet sind, helfen sie den Vermarktern, die Kundenbedürfnisse zu verstehen und die richtigen Maßnahmen über den besten Kanal zu ergreifen.

Unterschied zwischen einem „Datensee und einem „Data Warehouse“?

Während Data Lakes mehr Flexibilität bei der Speicherung unverarbeiteter, flüssiger Daten bieten, verfolgen Data Warehouses einen strukturierteren Ansatz bei der Informationsspeicherung. Neben diesen Hauptunterschieden unterscheiden sich Data Lakes und Data Warehouses in den folgenden Bereichen:

Datenstruktur

Der Hauptunterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses ist die Datenstruktur. Data Lake betreibt Cloud-Lösungen zur Speicherung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten ohne Größen- oder Formatbeschränkungen. Auf diese Weise wird ein besserer Einblick in die Analytik ermöglicht.

Im Gegensatz dazu werden in Data Warehouses verarbeitete Informationen gespeichert, die später in Dateien und Ordnern organisiert werden. Diese Struktur verhilft Unternehmen zu besseren Geschäftseinblicken.

Strukturierte Daten vs. unstrukturierte Daten
Data Warehouse vs. Datensee

Quelle: bmc

Zweck

Ein Data Lake definiert den Zweck der Informationen, sobald die Daten gespeichert sind. In einem Data Warehouse hingegen werden alle Informationen vor ihrer Speicherung einem vordefinierten Zweck zugeführt. Das bedeutet, dass Data Lakes weniger organisiert sind als ihr Gegenstück und alle Arten von Daten enthalten, auch ohne einen bestimmten Zweck. Andererseits bieten Data Warehouses einen umfassenden Überblick über Informationen, der die Entscheidungsfindung erleichtert.

Am besten für

Obwohl Marken häufig beide Arten von Daten benötigen, kann es eine Herausforderung sein, unverarbeitete Rohdaten zu lesen. Daher stellen Unternehmen, die Data Lakes nutzen, oft einen Datenwissenschaftler ein oder verwenden spezielle Tools zum Lesen von Daten. Im Gegensatz dazu werden in Data Warehouses die Daten in Tabellen, Diagrammen, Tabellen und anderen vertrauten Formen dargestellt, so dass es für fast jeden einfach ist, die Erkenntnisse zu lesen und zu verstehen.

Warum brauchen wir einen Datensee?

Jüngste Statistiken zeigen, dass die Gesamtmenge der erzeugten und verbrauchten Daten bis 2025 um 181 % steigen wird. Aus diesem Grund sehen sich Marken mit einem steigenden Bedarf an Datenspeichern konfrontiert, die genügend Platz bieten, ohne das Budget zu belasten.

Neben der Möglichkeit, große Datenmengen zu speichern, bieten Data Lakes mit ihren verschiedenen Funktionen zum Organisieren und Auffinden von Daten eine bessere Datenverwaltung. Benutzer können Daten in separaten Buckets für einzelne Kanäle (Facebook Ads, LinkedIn Ads usw.) speichern und nach einzelnen Dateien suchen, ohne SQL eingeben zu müssen.

Darüber hinaus ist diese Art von Lösung eine wirksame Alternative, wenn die Benutzer die Daten für den Fall aufbewahren wollen, dass sie sie benötigen, ohne Platz in Datenlagern zu beanspruchen.

Data Lakes sind für Marketingagenturen, die mit mehreren Kunden zusammenarbeiten, von Vorteil, da sie für jeden Kunden einen eigenen Bucket erstellen können und langfristig Zugriff auf die gewonnenen Daten haben. Neben den Vorteilen bei der Datenverwaltung sind Data Lakes aufgrund ihrer Kapazität, Hunderte von Terabytes zu speichern, eine kostengünstige Lösung, die mehr Wert für das investierte Geld bietet.

Jährliche Größe der globalen Datensphäre

Quelle: Forbes

Wie können Sie Data Lakes nutzen, um Ihre Marketingstrategie zu verbessern?

Trotz der zunehmenden Anzahl von Tools und Technologien, die Marken zur Datenanalyse bei der Entwicklung neuer Strategien einsetzen, fehlt es ihnen immer noch an kanalübergreifenden Metriken und einer 360-Grad-Kundensicht.

Werden die Daten nicht analysiert, so führt dies zu begrenzten Erkenntnissen über das Interesse an Produkten und Dienstleistungen, zur Unfähigkeit, die Interaktion mit den Kunden zu personalisieren, und zur Unfähigkeit, in Echtzeit auf Aktivitäten zu reagieren.

Aus diesem Grund müssen Vermarkter einen anderen Ansatz wählen und eine große Menge an Daten analysieren, um ein hervorragendes Kundenerlebnis zu bieten. Um dies erfolgreich zu tun, müssen Marken die Daten so aufbereiten, dass sie auch für nichttechnische Benutzer lesbar sind. Auf diese Weise ebnen sie den Weg zu datengesteuerten Marketingstrategien.

Obwohl jede Marke Data Lakes anders nutzen kann, sind dies einige der effektivsten Ansätze für Marketing Data Lakes.

Nutzung flexibler Selbstbedienung für Vermarkter

Die Ausstattung von Vermarktern mit flexiblen Self-Service-Tools für den Umgang mit Data Lakes wird ihre Effizienz zunehmend verbessern. Self-Service-Tools können Zeit für IT-Unterstützung sparen und die Leistung der Vermarkter und ihre Fähigkeit, Daten selbst zu entdecken, steigern.

Mit diesen Tools können Marketingexperten die Daten organisieren und analysieren, um bessere Einblicke und Analysen zu erhalten.

Nutzen Sie Data Lakes, um Marketing, Vertrieb und Support zu vereinen.

In jüngster Zeit beginnt sich die traditionelle Trennung der Funktionen Marketing, Vertrieb und Support zu ändern. Vor allem, weil sie dazu neigt, sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich zu Inkonsistenzen zu führen.

Da Data Lakes die Zusammenarbeit fördern, bevorzugen Marken diese Lösung, um Teams zusammenzuführen und den Zugriff auf dieselben Daten zu ermöglichen. Auf diese Weise können alle Einheiten verschiedene Ansichten in Betracht ziehen, bevor sie die endgültige Entscheidung treffen.

Nutzen Sie den Big-Data-Ansatz im Marketing

Die Popularität von Big-Data-Ansätzen nimmt rasch zu, da sie einen besseren Einblick in die Marktforschung ermöglichen. Die Analyse von Big Data in allen Formaten ist für das Verständnis der Kundenbedürfnisse und -absichten unerlässlich geworden. Die Vermarkter müssen einen Weg finden, die Erkenntnisse aus Big Data zu nutzen, um Kunden über verschiedene Kanäle zu erreichen. Sie tun dies, indem sie ihre Strategie auf E-Mail, digitale Werbung, Content Marketing, SEO oder Engagement in den sozialen Medien ausrichten. Es gibt viele Tools für Tests und strukturierte Daten, die Sie in Betracht ziehen sollten, um eine bessere Leistung zu erzielen.

Abschließende Überlegungen

Data Lakes sind ein leistungsfähiges Instrument, mit dem Marken einen besseren Einblick in die von ihnen gesammelten Daten gewinnen können. Mit der riesigen Menge an Daten erleichtern Data Lakes die strategische Entwicklung von Unternehmen. Richtig eingesetzt, können Data Lakes Marken dabei helfen, zu wachsen und mit den schnellen Veränderungen in einer datengesteuerten Welt Schritt zu halten.

Gastautor Bio: Mitko Iwandjikow

Datenmenge, die täglich erzeugt wird.

Data Lakes haben sich zu einer preisgünstigen Lösung für Unternehmen entwickelt, die große Datenmengen speichern müssen. Darüber hinaus haben sich Data Lakes als schnelle und einfache Methode zur Manipulation und Analyse von Daten erwiesen.

Data Lakes sind ein wesentlicher Bestandteil jeder datengesteuerten Marke, und um ihre Möglichkeiten nutzen zu können, müssen Marken das Konzept und die Vorteile von Data Lakes verstehen.

Was ist ein Marketing Data Lake?

Ein Marketing Data Lake ist ein Cloud-basiertes Depot, das Platz für die Speicherung von Daten in ihrer rohen, natürlichen Form bietet. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und enthält Informationen, die durch Kundenkontaktpunkte und Aktivitäten auf verschiedenen Kanälen generiert werden. Data Lakes ermöglichen auch Analysedienste für Vermarkter, die ihnen helfen, bessere Kampagnenentscheidungen zu treffen, die mit traditionellen Ansätzen nicht möglich wären.

Amazon Web Service (AWS), Cloudera Data Platform (CDP) und Google Cloud Storage (GCS) sind einige der beliebtesten Cloud-Lösungen, da sie große Datenmengen speichern können.

Data Lakes sind ein wesentlicher Bestandteil jeder datengesteuerten Marketingstrategie, die darauf abzielt, ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten, das auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten ist. Mit einer großen Menge an Informationen ausgestattete Datenseen helfen den Vermarktern, die Kundenbedürfnisse zu verstehen und die richtigen Maßnahmen über den besten Kanal zu ergreifen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse?

Während Data Lakes mehr Flexibilität bei der Speicherung unverarbeiteter Daten bieten, verfolgen Data Warehouses einen strukturierteren Ansatz für Datenrepositorien. Neben diesen Hauptunterschieden unterscheiden sich Data Lakes und Data Warehouses in den folgenden Bereichen:

Datenstruktur

Der Hauptunterschied zwischen Data Lakes und Data Warehouses ist die Datenstruktur. Data Lake betreibt Cloud-Lösungen zur Speicherung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten ohne Größen- oder Formatbeschränkungen. Auf diese Weise wird ein besserer Einblick in die Analytik ermöglicht.

Im Gegensatz dazu werden in Data Warehouses verarbeitete Daten gespeichert, die später in Dateien und Ordnern organisiert werden und Unternehmen zu besseren Geschäftseinblicken verhelfen.

C:\Benutzer\Danijela\Desktop\Neuer Ordner\structured-vs-unstructured-data.png

Quelle: bmc

Zweck

Data Lakes definieren den Zweck der Daten, sobald sie gespeichert sind, während Data Warehouses einen vordefinierten Zweck für alle Daten haben, bevor sie gespeichert werden. Das bedeutet, dass Data Lakes weniger organisiert sind als ihr Gegenstück, da sie alle Arten von Daten aufbewahren können, auch wenn sie keinen bestimmten Zweck haben. Andererseits bieten Data Warehouses einen umfassenden Überblick über Informationen, der die Entscheidungsfindung erleichtert.

Am besten für

Obwohl Marken häufig beide Arten von Daten benötigen, kann es eine Herausforderung sein, unverarbeitete Rohdaten zu lesen. Daher stellen Unternehmen, die Data Lakes nutzen, oft einen Datenwissenschaftler ein oder verwenden spezielle Tools zum Lesen von Daten. Im Gegenteil, Data Warehouses präsentieren Daten in Tabellen, Diagrammen, Tabellen und anderen vertrauten Formen, so dass es für fast jeden einfach ist, die Erkenntnisse zu lesen und zu verstehen.

Warum brauchen wir einen Datensee?

Jüngste Statistiken zeigen, dass die Gesamtmenge der erzeugten und verbrauchten Daten bis 2025 um 181 % steigen wird. Aus diesem Grund sehen sich Marken mit einem steigenden Bedarf an Datenspeichern konfrontiert, die genügend Platz bieten, ohne das Budget zu belasten.

Neben der Fähigkeit, große Datenmengen zu speichern, bieten Data Lakes aufgrund ihrer Organisations- und Datenfindungsfunktionen eine bessere Verwaltung. Benutzer können Daten in separaten Buckets für einzelne Kanäle (Facebook Ads, LinkedIn Ads usw.) speichern und nach einzelnen Dateien suchen, ohne SQL eingeben zu müssen.

Darüber hinaus ist diese Art von Lösung eine wirksame Alternative, wenn Benutzer Daten „nur für den Fall“ aufbewahren wollen, ohne Platz in Datenlagern zu verschwenden.

Data Lakes sind für Marketingagenturen, die mit mehreren Kunden arbeiten, von Vorteil. Sie können für jeden Kunden einen eigenen Bucket anlegen und haben langfristigen Zugriff auf die erfassten Daten. Neben der Datenverwaltung sind Data Lakes kostengünstige Lösungen, die aufgrund ihrer Kapazität von Hunderten von Terabytes einen zusätzlichen Mehrwert bieten.

C:\Benutzer\Danijela\Desktop\Neuer Ordner\0x0.png

Quelle: Forbes

Wie können Sie Data Lakes nutzen, um Ihre Marketingstrategie zu verbessern?

Trotz der zunehmenden Anzahl von Tools und Technologien, die Marken zur Datenanalyse bei der Entwicklung neuer Strategien einsetzen, fehlt es ihnen immer noch an kanalübergreifenden Metriken und einer 360-Grad-Kundensicht.

Werden die Daten nicht analysiert, so führt dies zu begrenzten Erkenntnissen über das Interesse an Produkten und Dienstleistungen, zur Unfähigkeit, die Interaktion mit den Kunden zu personalisieren, und zur Unfähigkeit, in Echtzeit auf Aktivitäten zu reagieren.

Aus diesem Grund müssen Vermarkter einen anderen Ansatz wählen und eine große Menge an Daten analysieren, um ein hervorragendes Kundenerlebnis zu bieten. Um dies erfolgreich zu tun, müssen Marken die Daten so aufbereiten, dass sie auch für nichttechnische Benutzer lesbar sind. Auf diese Weise ebnen sie den Weg zu datengesteuerten Marketingstrategien.

Obwohl jede Marke Data Lakes anders nutzen kann, sind dies einige der effektivsten Ansätze für Marketing Data Lakes.

Nutzung flexibler Selbstbedienung für Vermarkter

Die Ausstattung von Vermarktern mit flexiblen Self-Service-Tools für den Umgang mit Data Lakes wird ihre Effizienz zunehmend verbessern. Self-Service-Tools können Zeit für IT-Unterstützung sparen und die Leistung der Vermarkter und ihre Fähigkeit, Daten selbst zu entdecken, steigern.

Mit diesen Tools können Marketingexperten die Daten organisieren und analysieren, um bessere Einblicke und Analysen zu erhalten.

Daten nutzen, um Marketing, Vertrieb und Support zu vereinen

In jüngster Zeit beginnt sich die traditionelle Trennung von Marketing, Vertrieb und Support zu ändern, da sie sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich zu Inkonsistenzen führt.

Da Data Lakes die Zusammenarbeit fördern, wenden sich Marken dieser Lösung zu, um die Teams zu verbinden und den Zugriff auf dieselben Daten zu ermöglichen. Auf diese Weise können alle Einheiten verschiedene Ansichten in Betracht ziehen, bevor sie die endgültige Entscheidung treffen.

Nutzen Sie den Big-Data-Ansatz im Marketing

Die Popularität von Big-Data-Ansätzen nimmt rasch zu, da sie einen besseren Einblick in die Marktforschung ermöglichen. Die Analyse von Big Data in allen Formaten ist für das Verständnis der Kundenbedürfnisse und -absichten unerlässlich geworden. Die Vermarkter müssen einen Weg finden, die Erkenntnisse aus Big Data zu nutzen, um Kunden über verschiedene Kanäle zu erreichen. Sie können dies tun, indem sie ihre Strategie auf E-Mail, digitale Werbung, Content Marketing, SEO oder das Engagement auf Social Media-Plattformen ausrichten. Es gibt viele strukturierte Daten- und Testwerkzeuge, die Sie in Betracht ziehen sollten, um eine bessere Leistung zu erzielen.

Abschließende Überlegungen

Data Lakes sind ein leistungsfähiges Instrument, mit dem Marken einen besseren Einblick in die von ihnen gesammelten Daten gewinnen können. Mit der riesigen Menge an Daten erleichtern Data Lakes die strategische Entwicklung von Unternehmen. Richtig eingesetzt, können Data Lakes Marken dabei helfen, zu wachsen und mit den schnellen Veränderungen in einer datengesteuerten Welt Schritt zu halten.

Autor: Mitko Iwandjikow

Mitko Ivandjikov ist ein professioneller Outreach-Spezialist bei Intercoolstudio, der mit dem Team zusammenarbeitet, um die Sichtbarkeit des Unternehmens zu erhöhen und den Kundenstamm zu vergrößern. Außerdem ist er ein begeisterter Sportfan, der seine Freizeit damit verbringt, Basketball zu sehen, darüber zu lesen oder zu spielen. Sie können sich mit ihm auf LinkedIn verbinden.

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