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11 min
Verfasst von Sarah Beeke Joachim

Modern Data Stack: Definition und Erklärung

Stell dir vor, du stehst vor einem riesigen Berg von Daten. Ein Haufen von Zahlen, Fakten und Informationen, der dir helfen könnte, dein Unternehmen voranzubringen. Doch wie gehst du das an? Hier kommt der Modern Data Stack (MDS) ins Spiel.

Der „moderne Datenstapel“ ist eine neuartige Datenarchitektur, die verschiedene Technologien und Prozesse kombiniert, um Daten effizient zu integrieren, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.

Für mittelständische Unternehmen, die ihre Daten gewinnbringend nutzen möchten, ist er daher unverzichtbar. Was sich genau dahinter verbirgt, lernst du in diesem Artikel.


Cloud Data Warehouse im Modern Data Stack

Inhaltsverzeichnis

Definition: Was ist ein Modern Data Stack (MDS)?

Als Modern Data Stack (MDS) bezeichnet man eine moderne Datenarchitektur, die verschiedene Komponenten umfasst, um Daten effizient zu integrieren, zu speichern und zu analysieren.

Im Gegensatz zu traditionellen Legacy Data Stacks ist der MDS flexibel, skalierbar und kosteneffizient. Gleichzeitig hilft er dir dabei, die Fehleranfälligkeit in deiner Systemlandschaft zu reduzieren und kann maßgeblich zur Kostensenkung beitragen.

Was ist der Unterschied zwischen Modern und Legacy Data Stack?

Der Modern Data Stack ist flexibler und skalierbarer als traditionelle Datenarchitekturen. Er nutzt cloud-native Technologien und automatisierte Datenpipelines, während der Legacy Data Stack oft starr und teuer in der Wartung ist.

Modern Data Stack Architektur

Welche Vorteile bietet MDS für mittelständische Unternehmen?

Für mittelständische Unternehmen bietet der MDS zahlreiche Vorteile, darunter Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und verbesserte Entscheidungsfindung.

Er ermöglicht eine flexible Datenarchitektur, die leicht an neue Anforderungen angepasst werden kann und bietet leistungsstarke Analysetools, die fundierte Entscheidungen unterstützen.

Wie lange dauert die Implementierung eines Modern Data Stacks?

Die Implementierung eines Modern Data Stack kann je nach Umfang und Komplexität des Projekts variieren. In der Regel dauert es mehrere Wochen bis Monate, um alle Komponenten zu integrieren und die Systeme zu optimieren.

Eine sorgfältige Planung und eine schrittweise Implementierung können dazu beitragen, den Prozess reibungsloser und effizienter zu gestalten.


Welche Komponenten dürfen in deinem Modern Data Stack nicht fehlen?

1) Datenintegration via API

Jedes mittelständische Unternehmen bezieht seine Daten heutzutage aus vielen verschiedenen Quellen, wie z.B. CRM, ERP, Website, Shop, Analytics oder den eigenen Lieferanten.
Um diese Daten in einem Zielsystem zu integrieren, kann eine Herausforderung sein.

Moderne Lösungen für die Datenintegration nutzen APIs sowie ELT- und ETL-Prozesse, um Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales System zu bringen. Das reduziert manuelle Arbeit und spart Zeit für wichtigere Aufgaben.

Definition: Was ist eine API?

Als API (Application Programming Interface) bezeichnet man Schnittstellen einer Software, welche die Verknüpfung mit anderen Softwarelösungen erlauben und damit einen reibungslosen Datentransfer zwischen Quell- und Zielsystem ermöglichen.

Die meisten modernen Software Anwendungen heutzutage verwenden in diesem Kontext eine REST-API oder RESTful-API. Diese hat sich branchenübergreifend als Standard etabliert.

2) Cloud Data Warehouse

Früher war es ausschließlich möglich, seine Daten auf eigenen Servern zu verwalten. Diese Variante nennt sich auch „On-Premise“ Hosting. Dafür mussten Daten auf teuren Servern gespeichert und gewartet werden.

Heutzutage nutzen wir sogenannte „Cloud Data Warehouses“. Diese modernen Rechenzentren bieten eine sichere Speicherung und schnellen Zugriff auf Daten. Zugleich sind sie skalierbar, sodass sie organisch mit deinen Anforderungen wachsen können.

Cloud Data Warehouse im Modern Data Stack

3) Datenverarbeitung und -Transformation

Bevor du Daten analysieren kannst, müssen sie ins richtige Format gebracht werden. ETL- und ELT-Prozesse helfen dabei. Sie sorgen dafür, dass deine Daten immer korrekt und nutzbar sind.

Definition: Was sind ETL-Prozesse?


ETL ist die Abkürzung für Extract, Transform, Load und beschreibt einen Datenverarbeitungsprozess. Dabei werden Daten zuerst aus verschiedenen Quellen extrahiert (Extract), dann in ein geeignetes Format umgewandelt (Transform) und schließlich in ein Zielsystem geladen (Load) werden.

Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten für Analysen und Berichte korrekt und konsistent vorliegen.


Definition: Was sind ETL-Prozesse?


ELT steht für Extract, Load, Transform. Im Gegensatz zu ETL, werden die Daten zuerst aus verschiedenen Quellen extrahiert (Extract) und direkt in das Zielsystem geladen (Load).

Die Transformation (Transform) der Daten erfolgt erst im Zielsystem. Dieser Ansatz nutzt die Rechenleistung moderner Datenbanken und Data Warehouses, um die Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

4) Datenanalyse und Visualisierung

Jetzt wird es spannend: die Analyse. Moderne Analysetools ermöglichen es dir, deine Daten zu visualisieren und tiefere Einblicke zu gewinnen. Diese Tools sind entscheidend, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Sie helfen dir beispielsweise, um interaktive Dashboards und detaillierte Berichte zu erstellen, die auf verschiedene Geschäftsebenen zugeschnitten sind.

Vorteile des Modern Data Stack

5) DAM- & PIM-Systeme

Die zentralen Komponenten im Modern Data Stack sind das Digital Asset Management (DAM) und das Product Information Management (PIM).

Beide Softwarelösungen ermöglichen es Unternehmen, digitale Assets wie Bilder, Videos, Dokumente sowie Produktdaten zentral zu verwalten und kanaloptimiert, via API, in die richtigen Ausgabekanäle (z.B. Shops oder Marketplaces) auszuspielen.

In einem modernen Datenumfeld spielen digitale Assets eine zentrale Rolle, da sie oft die Grundlage für Marketingkampagnen, Produktpräsentationen und interne Schulungen bilden.

DAM-Systeme helfen dabei, diese Assets zentral zu speichern, zu organisieren und leicht zugänglich zu machen, was die Effizienz und Konsistenz im Umgang mit digitalen Inhalten erhöht und die Fehleranfälligkeit drastisch reduziert.

Optimale Produktdaten-Workflows mit PIM-Systemen
  • Effizienz steigern:
    Automatisierte Prozesse reduzieren den manuellen Aufwand und minimieren die Fehleranfälligkeit.
  • Compliance sicherstellen:
    Einheitliche und aktuelle Produktinformationen helfen dabei, regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
  • Kundenzufriedenheit erhöhen:
    Durch konsistente und genaue Produktinformationen wird das Vertrauen der Kunden gestärkt und die Kundenzufriedenheit erhöht.
  • Retouren reduzieren:
    Durch die Verbesserung der Produktdatenqualität reduzierst du fehlerhafte Daten im Shop auf ein Minimum und senkst die Retourenquote.

Vorteile des Modern Data Stack für mittelständische Unternehmen

Effizienzsteigerung und Kostenreduktion

Automatisierung und Skalierbarkeit sind entscheidende Faktoren. Der Modern Data Stack hilft dir dabei, die Infrastrukturkosten zu senken und deine Prozesse zu optimieren. Mit cloud-nativen Lösungen bleibst du flexibel und behältst gleichzeitig die Kosten im Griff. Das bedeutet weniger manuelle Arbeit und mehr Fokus auf das Wesentliche.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Schnellere und genauere Analysen führen zu besseren Entscheidungen. Mit moderner Datentechnologie kannst du datengetriebene Einblicke gewinnen und schneller auf Marktveränderungen reagieren. Dies unterstützt strategische Entscheidungen und hilft, dein Unternehmen erfolgreich zu steuern.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Der Modern Data Stack passt sich deinen Bedürfnissen an. Neue Datenquellen? Kein Problem. Mit einer flexiblen Datenarchitektur kannst du deine Modelle und Tools jederzeit anpassen und bleibst so immer auf dem neuesten Stand.

Data-driven Business

Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, sind prozessübergreifende Analysen notwendig. Die Verknüpfung einzelner Tools in deinem Modern Data Stack erlaubt dir genau das. Auf diese Weise kannst du komplexe Zusammenhänge besser verstehen und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Datenintegration im Modern Data Stack

Worauf sollte ich bei der Implementierung achten?

  • Planung
    Der erste Schritt zur Implementierung eines Modern Data Stack ist die sorgfältige Planung. Identifiziere deine Datenquellen und -anforderungen und wähle die richtigen Tools und Technologien aus. Eine gründliche Vorbereitung ist der Schlüssel zum Erfolg.
  • Umsetzung und Integration
    Die Integration deiner Software-Lösungen erfordert eine sorgfältige Planung und Konfiguration. Stelle sicher, dass alle Datenquellen nahtlos integriert sind und die Mitarbeiter entsprechend geschult werden. Change Management ist hier entscheidend, um die Akzeptanz neuer Technologien zu fördern.
  • Betrieb und Wartung
    Nach der Implementierung ist es wichtig, alle Prozesse regelmäßig zu überwachen und zu optimieren. Das umfasst Updates, Skalierungen und die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse. So bleibt dein Modern Data Stack stets auf dem neuesten Stand und arbeitet effizient.

Fazit

Der Modern Data Stack ist mehr als nur eine Technologie – er ist ein Game Changer für mittelständische Unternehmen. Mit seiner Hilfe kannst du deine Daten effizienter verwalten und analysieren, was zu besseren Entscheidungen und einer stärkeren Wettbewerbsfähigkeit führt.

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Sarah Beeke Joachim

Head of Sales Development and Marketing

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