Der neueste Trend in der Datenverarbeitung

Mit Webtrekk Data Streams können Sie Ihre Daten erstmals in Echtzeit in Ihr Data Warehouse übermitteln. Batch Processing gehört somit der Vergangenheit an. Profitieren Sie von der Echtzeit-Aktivierung auf allen Ihren Kanälen mit Ihren angereicherten Rohdaten. So können Sie Ihre Webtrekk-Daten auch Personen zur Verfügung stellen, die Webtrekk nicht nutzen. Sie können die Daten Ihrem gesamten Unternehmen je nach Bedarf zur Verfügung stellen – und lösen so Datensilos auf.

Erfassen

Unsere Streaming-Architektur bietet einen kontinuierlichen Echtzeit-Datenstrom. Die Prozessor-Kapazität wird reduziert, da kleinere Daten-Pakete verarbeitet werden.

 Analysieren

Mit Echtzeit-Daten wird die Analyse-Geschwindigkeit gesteigert. Darüber hinaus laufen Systeme konsistenter mit einem konstanten Datenfluss.

Aktivieren

Ihr BI-Team, Ihre Analysten und Marketing-Entscheider können die Erkenntnisse nutzen, um bessere Ergebnisse in allen Unternehmensbereichen zu erzielen.



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Wie BI-Teams zu Data Heroes werden

Data Warehouse Revolution

Eine Streaming-Architektur beseitigt viele typische Probleme der Batch-Verarbeitung. Anstatt Daten in regelmäßigen Abständen zu exportieren, werden sie als kontinuierlicher Datenstrom in Echtzeit bereitgestellt. Die CPU-Kapazität wird reduziert, da die Daten in kleineren Paketen verarbeitet werden. Exporte großer Datenmengen werden so obsolet. Es können mehrere Streams gleichzeitig betrieben werden.

Data Warehouse

Data Ownership

Mithilfe der Streaming-Architektur kann wahre Data Governance gelebt werden. Interne Stakeholder erhalten so genau jene Daten, die für ihre Arbeit relevant und notwendig sind. So können sensible Informationen oder Daten, die unter Compliance-Vorschriften fallen, leicht entfernt werden, bevor der Stream zur Verfügung gestellt wird. Auf diese Weise können sensible finanz- oder personenbezogene Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.

Unzählige Echtzeit-Szenarien

Webtrekks Data Streams eignen sich für viele Echtzeit-Datenverwendungsfälle – von einer Steigerung der Nutzerzufriedenheit bis hin zur Live-Berechnung komplexer wissenschaftlicher Modelle. Bei der Verwendung von Data Streams bleibt die Webtrekk-spezifische Datenanreicherung erhalten. Sie enthalten die üblichen Informationen wie Location, Geräteinformationen und geräteverknüpfende Tracking-Funktionen.

Datentransparenz

Datentransparenz

Webtrekk Data Streams ermöglichen es Unternehmen, Daten-Transparenz zu implementieren. Der Inhalt jedes Streams kann gefiltert werden, sodass er nur Daten enthält, die für die individuellen Bedürfnisse des Empfängers relevant sind. Beispiele sind das Streaming von ungefilterten Rohdaten für BI oder Kampagnen- und Kostendaten für das Marketingteam. Alle Entscheidungen können auf derselben Datengrundlage getroffen werden.

Data Streams als moderne Alternative zur Batch-Verarbeitung

Die Streaming-Architektur beseitigt viele typische Probleme der Batch-Verarbeitung. Webtrekk Data Streams eignen sich für viele Echtzeit-Datenverwendungsfälle, die von einer individuellen Anpassung der Kundenzufriedenheit bis hin zur Live-Berechnung komplexer Daten-wissenschaftlicher Modelle reichen.

Erfahren Sie mehr über Data Streams und treffen Sie fundierte Entscheidungen über die Zukunft Ihrer Business Intelligence-Architektur.

Wir testen Webtrekk Data Streams bereits seit einiger Zeit und unsere Erfahrungen beim Echtzeit-Monitoring unserer Online-Präsenzen sind sehr vielversprechend. Die Handhabung und Verteilung der Streaming-Informationen sind denkbar einfach. Wir können uns sehr gut vorstellen, die Zusammenarbeit in diesem Bereich weiter auszubauen.

Oliver Remmel, Abteilungsleiter Digital Intelligence, Postbank

Häufige Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen Data Streams und einem Live-Dashboard?

Data Streams sind kontinuierliche und konsolidierte Datenflüsse, während Dashboards die Darstellung von Daten ermöglichen. Wenn Daten eine Stadt wären, wären Data Streams das Wassersystem – hinter den Kulissen transportieren sie Daten von Punkt A nach Punkt B.

Können Data Streams kundenspezifisch angepasst werden?

Ja. Wir bieten zwei Möglichkeiten: 1. Einen Basisstrom, der alle übertragbaren Daten enthält. 2. Eine maßgeschneiderte, flexible Option, die Sie frei für Ihr Unternehmen anpassen können. Beide Stream-Optionen können parallel betrieben werden.

Wie funktionieren Data Streams genau?

Data Streams basiert auf Kafka. Gestreamt wird in JSON. Auf diese Weise können Ihre mit Webtrekk angereicherten Webseiten- und App-Daten unmittelbar nach der Erfassung (über Pixel, Mobile SDKs oder Tag Integration) gestreamt werden. Mit standard- und benutzerdefinierten Metriken (Seiten, Events, Kategorien, Geräteinformationen usw.) können Sie Data Streams problemlos für verschiedene Anwendungsfälle konfigurieren. Es ist sogar möglich, mehrere Streams gleichzeitig zu betreiben, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu bedienen und optional zusätzliche Datenquellen (CRM, ERP, Produktdaten, Vertriebskanäle) hinzuzufügen.

Welche Anreicherungsoptionen stehen den Data Streams zur Verfügung?

Die bekannten Daten-Anreicherungen aller Webtrekk-Produkte können mitgestreamt werden. Hierzu zählen etwa Nutzersegmente, Cross-Device-Informationen, Endgeräterkennung und Geolocation.

„Streamen“ klingt nach einer großen Datenmenge. Müssen wir hier unsere Server-Kapazitäten aufstocken?

Im Gegenteil. Durch den konstanten Datenfluss verringert sich die benötige Streaming-Bandbreite im Vergleich zu stoßweisen Datenexporten (Batch Processing).

Für welche Art von Unternehmen sind Data Streams am besten geeignet?

Unternehmen mit BI-Teams oder Teams, die sich in großem Umfang mit Dateninfrastruktur befassen.

Wenn ein Unternehmen Datensilos reduzieren will, für verschiedene interne Stakeholder Daten anpassen muss, einfache KPI-Reports benötigt, einen eigenen Datenpool erstellen möchte und über eine Customer Intelligence Infrastruktur verfügt, sind Data Streams genau das Richtige.

 Für jedes Unternehmen, das seine Daten in einem Data Warehouse speichert. Mit Data Streams und Webtrekk können Unternehmen Daten zusammenführen – Webseite, CRM, App, Stores, Call Center und mehr.

Wie hoch sind die Kosten?

Der Preis ist abhängig von Ihren spezifischen Web- und App Nutzungszahlen. Zudem ist er abhängig von er Anzahl der gewünschten Streams. Bitte kontaktieren Sie unser Sales-Team, um mehr zu erfahren.

Was sind die typischen Use Case von Data Streams?

Bei den Webtrekk Data Streams handelt es sich um ein revolutionäres Angebot für Rohdaten-Exporte in Echtzeit. Mögliche Use Cases sind das Einrichten und Management von Datenpools als Alternative zu herkömmlichen ETL-Systemen, die Bereitstellung für Daten eines schlüsselfertigen Data Warehouse oder die Implementierung konstant aktualisierter Reports.

Bisher setzen wir auf Rohdatenexporte. Müssen wir für die Nutzung von Data Streams unsere BI-Architektur anpassen?

Keineswegs. Data Streams ist extrem flexibel und passt sich geradezu perfekt in bereits bestehende BI-Architekturen ein. Data Streams stellt die gewohnten Rohdaten bereit – und stattet diese entsprechend mit den gleichen Identifiern aus. Der Aufwand für die Implementierung ist verschwindend klein.