Denken Sie an das Kabel, Telefon- und Internet-Kombiangebote, die früher in unseren Postfächern gelandet sind? Diese Angebote waren stark auf die Konvertierung optimiert, und die Art des Angebots und der monatliche Preis konnten zwischen zwei benachbarten Häusern oder sogar zwischen Eigentumswohnungen im selben Gebäude erheblich variieren.
Ich weiß das, weil ich früher Dateningenieur war und ETL-Datenpipelines (Extract-Transform-Load) für diese Art der Angebotsoptimierung erstellt habe. Ein Teil meiner Arbeit bestand darin, verschlüsselte Datenfeeds zu entpacken, Zeilen oder Spalten mit fehlenden Daten zu entfernen und die Felder unseren internen Datenmodellen zuzuordnen. Unser Statistikteam verwendete dann die sauberen, aktualisierten Daten, um das beste Angebot für jeden Haushalt zu modellieren.
Das war vor fast einem Jahrzehnt. Wenn Sie diesen Prozess heute auf Steroiden für 100-mal größere Datensätze ausführen, erreichen Sie die Größenordnung, mit der mittelständische und große Unternehmen heute zu tun haben.
Jeder Schritt des Datenanalyseprozesses ist reif für Störungen.
Beispielsweise kann ein einziger Videokonferenzanruf Protokolle generieren, die Hunderte von Speichertabellen erfordern. Die Cloud hat die Art und Weise, wie Geschäfte getätigt werden, grundlegend verändert, da Sie unbegrenzten Speicherplatz und skalierbare Rechenressourcen zu einem erschwinglichen Preis erhalten können.
Vereinfacht ausgedrückt ist dies der Unterschied zwischen alten und modernen Stacks:
Bildnachweis: Ashish Kakran, Thomvest Ventures
Warum kümmern sich Datenführer heute um den modernen Datenstapel?
Self-Service-Analysen
Citizen-Entwickler wollen Zugriff auf geschäftskritische Dashboards in Echtzeit. Sie möchten automatisch aktualisierte Dashboards, die auf ihren Betriebs- und Kundendaten aufbauen.
Beispielsweise kann das Produktteam Daten zur Produktnutzung und Kundenverlängerung in Echtzeit für die Entscheidungsfindung verwenden. Die Cloud macht Daten wirklich für jeden zugänglich, aber im Vergleich zu herkömmlichen, statischen On-Demand-Berichten und Dashboards besteht Bedarf an Self-Service-Analysen.