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Datentransformation (+ Verwendungen, Vorteile und Herausforderungen)

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Datentransformation (+ Verwendungen, Vorteile und Herausforderungen)

Datentransformationsdefinition: Unter Datentransformation versteht man den Prozess der Konvertierung und Strukturierung von Daten in ein neues Format, das ein Unternehmen analysieren, verarbeiten und für sein Wachstum nutzen kann.

Es ist kein Geheimnis, dass Sie Daten benötigen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wenn Sie Ihre Marketingstrategien optimieren möchten, benötigen Sie Daten, um Ihre Erkenntnisse zu gewinnen.

Allerdings können nicht alle Daten, die Sie sammeln, zunächst einen Sinn ergeben. Geben Sie die Datentransformation ein.

Stellen Sie sich Daten wie Kohlenstoff vor. Möglicherweise muss er hoher Hitze und hohem Druck ausgesetzt werden, bevor er sich in einen kostbaren Diamanten verwandeln kann. Ebenso müssen Daten transformiert werden, bevor sie zu wertvollen Informationen für Ihr Unternehmen werden. Wenn Sie mehr über Datentransformation erfahren möchten, sind Sie hier richtig.

In diesem Blogbeitrag werden folgende Themen behandelt:

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Was ist Datentransformation?

Unter Datentransformation versteht man den Prozess der Konvertierung, Bereinigung und Strukturierung großer Datenmengen in ein neues Format, das ein Unternehmen zur Analyse, Verarbeitung und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung nutzen kann. Die Datentransformation trägt zum Wachstum von Unternehmen bei und Unternehmen nutzen sie häufig, um Daten so zu konvertieren, dass sie dem Format des Ziels entsprechen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Ihr Schwermaschinenvermieter führt Kampagnen zur Lead-Generierung in der Suche und in sozialen Medien durch. Da Ihre Lead-Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen, sind ihre Formatierung und Felder nicht gleich.

Darüber hinaus können Berichte aus verschiedenen Marketingkanälen unterschiedliche Begriffe für dieselben Kennzahlen haben. Um Leistungsdaten aus beiden Kanälen zu kombinieren, benötigen Sie eine Datentransformation, um sie zu sammeln und zu aggregieren.

Ein Datentransformationsprozess kann manuell, automatisch oder eine Kombination aus beidem durchgeführt werden.

5 Vorteile der Datentransformation

Jedes Unternehmen benötigt Daten, um seine Kunden und Branchentrends besser zu verstehen. Darüber hinaus können Daten Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu bewerten und zu optimieren.

Obwohl jedes Unternehmen Daten sammeln kann, ist es eine Herausforderung, die Daten nutzbar zu machen. Deshalb ist die Datentransformation von entscheidender Bedeutung, um die gesammelten Daten optimal zu nutzen.

Hier sind die fünf Vorteile der Datentransformation:

  1. Effektives und effizientes Datenmanagement. Es erfordert Zeit und Ressourcen, Daten zu organisieren und zu verstehen. Die Datentransformation hilft Unternehmen, Daten zu organisieren, um sie effektiv und effizient zu nutzen.
  2. Datenkompatibilität. Möchten Sie sicherstellen, dass verschiedene Tools und Abteilungen die von Ihnen gesammelten Daten nutzen können? Die Datentransformation ermöglicht die Datenkompatibilität zwischen verschiedenen Datensätzen, Anwendungen und Plattformen.
  3. Datenkonsistenz. Sammelt Ihr Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen? Die Chancen stehen gut, dass Sie mit der Herausforderung inkonsistenter Daten konfrontiert sind. Die Datentransformation hilft Ihnen, Ihre Daten aus verschiedenen Quellen konsistent zu halten.
  4. Qualitätsdaten. Die Datentransformation trägt dazu bei, die Qualität der von Ihnen gesammelten Daten zu verbessern.
  5. Genaue prognose. Durch die Datentransformation werden Daten generiert, die Sie als Metriken in Berichten und Dashboards verwenden können. Diese Berichte können Ihnen helfen, die Erkenntnisse der Käufer zu verstehen und Verkäufe zu prognostizieren.

4 Herausforderungen der Datentransformation

Während die Datentransformation eine entscheidende Komponente für den Erfolg eines Unternehmens bei der Verarbeitung seiner Datenfülle ist, bringt sie auch Herausforderungen mit sich:

  1. Datentransformation ist teuer. Die Kosten eines Datentransformationsprozesses hängen von der Infrastruktur und anderen verwendeten Tools ab. Unternehmen müssen für ihren Datenstapel, Lizenzen, Computerressourcen und Talente aufwenden.
  2. Die Datentransformation verbraucht Rechenressourcen. Wenn die Datentransformation in einem lokalen Data Warehouse stattfindet, werden viele Rechenressourcen beansprucht, wodurch andere Vorgänge verlangsamt werden. Wenn Sie ein cloudbasiertes Data Warehouse verwenden, können Sie diese Herausforderung vermeiden, da die Transformationen nach dem Laden erfolgen können.
  3. Bei der Datentransformation kann es zu Inkonsistenzen kommen. Bei der Datentransformation können Probleme auftreten, die zu inkonsistenten und falschen Daten führen können. Anstatt qualitativ hochwertige Daten zu produzieren, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung helfen können, erhalten sie fehlerhafte oder beschädigte Daten, die für das Unternehmen keine Bedeutung haben.
  4. Unternehmen führen möglicherweise Datentransformationen durch, die sie nicht benötigen. Ein Unternehmen benötigt möglicherweise eine Datentransformation in ein bestimmtes Format, das es ursprünglich benötigt. Strategien und Richtungen können sich jedoch ändern. Und die laufenden Datentransformationsprozesse müssen möglicherweise geändert werden.

5 Datentransformationstechniken

Sie können Daten mithilfe verschiedener Taktiken bereinigen und strukturieren, bevor Sie sie speichern und analysieren. Nicht jede Technik funktioniert mit allen Datentypen. Darüber hinaus benötigen Sie möglicherweise mehr als eine Transformationstechnik.

Hier sind fünf Datentransformationstechniken, die Sie anwenden können:

  1. Datenglättung
  2. Datenaggregation
  3. Datennormalisierung
  4. Datendiskretisierung
  5. Attributkonstruktion

Lassen Sie uns jeden einzelnen durchgehen.

1. Datenglättung

Haben Sie sich jemals eine Reihe von Datenpunkten angesehen, die Ihnen nicht viel zu sagen scheinen? Um wichtige Merkmale in Ihrem Datensatz hervorzuheben, benötigen Sie eine Datenglättung.

Bei der Datenglättung wird mithilfe von Algorithmen Rauschen aus einem Datensatz entfernt. Es hilft Ihnen, Muster klarer zu erkennen, da die Datenausreißer entfernt werden.

Die Datenglättung hilft bei der Vorhersage von Trends und kann Sie bei Verkaufs- oder Saisonprognosen unterstützen.

2. Datenaggregation

Datenaggregation ist eine Taktik, bei der Daten in einem zusammenfassenden Format gespeichert und dargestellt werden. Dies ist von Vorteil, wenn Sie über mehr als eine Datenquelle verfügen und die Daten gemeinsam zusammenstellen und analysieren müssen.

Angenommen, Sie besitzen mehrere Zoohandlungen an verschiedenen Standorten. Sie können die Verkaufsleistung aller Ihrer Geschäfte aggregieren, sodass Sie einen monatlichen Verkaufsanalysebericht über Ihren Gesamtumsatz erhalten.

3. Datennormalisierung

Wenn Sie Ihre Daten einfach segmentieren und analysieren möchten, können Sie die Datennormalisierung verwenden.

Bei der Datennormalisierung handelt es sich um den Prozess der Organisation von Daten, um eine einheitliche und standardisierte Aufzeichnung zu ermöglichen. Dadurch können Sie Ihre Daten einfacher sortieren, segmentieren und analysieren.

Angenommen, Sie verfügen über ein Web-Lead-Formular, das den Vor- und Nachnamen eines Benutzers erfasst. Einige Benutzer geben ihren Namen möglicherweise in Großbuchstaben ein, während andere ihren Namen in Kleinbuchstaben eingeben. Die Datennormalisierung kann Ihnen dabei helfen, das Format der Vor- und Nachnamen zu standardisieren, wenn Sie diese in Ihrer Datenbank oder in Ihrer CRM-Software (Customer Relationship Management) speichern.

4. Datendiskretisierung

Datendiskretisierung ist eine Datentransformationstaktik, die kontinuierliche Werte in eine Reihe von Intervallen umwandelt, sodass Ihre Daten einfacher analysiert und gruppiert werden können. Dieser Schritt ist besonders nützlich für die Kundensegmentierung.

Beispielsweise muss Ihr Einzelhandelsunternehmen Ihre Kunden möglicherweise nach Alter segmentieren, damit Sie Produkte anbieten können, die für jede Altersgruppe relevant sind. Sie können für jeden Kontakt einen Altersbereich anstelle seiner eindeutigen Altersnummern verwenden.

5. Attributkonstruktion

Müssen Sie neue Attribute basierend auf vorhandenen Datenpunkten erstellen? Verwenden Sie die Attributkonstruktion. Dabei handelt es sich um den Prozess der Erstellung neuer Attribute aus Ihren vorhandenen Daten.

Die Attributkonstruktion trägt dazu bei, das Data Mining effizienter zu gestalten. Außerdem können Sie damit neue Datensätze erstellen, die Ihr Team für zusätzliche Erkenntnisse benötigt.

Angenommen, Ihr Fertigungsunternehmen verfügt über Daten zu den Transaktionen Ihrer Kunden. Mit dieser Datentransformationstaktik können Sie ein neues Attribut des Customer Lifetime Value erstellen.

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