Reverse ETL bezeichnet einen Integrationsansatz. Aktuelle Daten werden aus dem Data Warehouse extrahiert, diese für die weitere Verwendung transformiert und in operative Geschäftsanwendungen oder betriebsbereite Systeme geladen, um für Geschäftsabläufe und Prognosen verwendet zu werden. Als Teil des Modern Data Stack wird die effiziente Weiterverwendung generierter Daten und die Durchführung komplexerer Betriebsanalysen ermöglicht, wodurch der tatsächliche Wert der Daten erst greifbar wird.
Nach dem Prinzip “Close the Loop” unterstützen wir Unternehmen dabei, relevante und nützliche Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, sowie diese dann auch gezielt weiterzuverwenden und einzusetzen. Wir ermöglichen die Operationalisierung von Daten in den verwendeten Systemen und Prozessen, eine erleichterte und fundierte Entscheidungsfindung sowie die vereinfachte Reaktion auf Daten, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen.
Automatisierung und Vereinfachung von Arbeitsabläufen
Reduktion des Entwicklungsaufwands durch sofort einsatzbereite API-Konnektoren
Vereinfachung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit
Direkte Verwertung von Daten in operativen Tools wie CRM, Marketingautomatisierung oder Ticketsysteme
Verbesserung der Kundenpersonalisierung durch umfassende Erkenntnisse aus den verarbeiteten (Echtzeit-)Daten
Erkenntnisse aus Analysen in Maßnahmen umsetzen und gewonnene Daten durch Integration in Geschäftsanwendungen nutzen, zum Beispiel Erleichterung der Kundensegmentierung und Festlegung der Preisstrategie durch Erkenntnisse über die Produktnutzung
Minimierung manueller Anfragen nach Daten durch Automatisierung von Prozessen, zum Beispiel automatisches Importieren der Webinar-Teilnehmerliste in das CRM-Tool.
Operationalisierung der Ergebnisse von Analytics und Data Science, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, zum Beispiel personalisierte In-App-Erlebnisse in Echtzeit basierend auf dem Neigungs-Score
Zugriff von Cloud-Anwendungen auf Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen durch einmalige Integration, zum Beispiel können interne Dashboards mit Daten aus diversen Quellen, wie CRM-Tools, Kundensupport-Plattformen oder Produktnutzungsdaten, gespeist werden.
Hinter dem Kürzel ETL steckt die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Rohdaten werden abgerufen, transformiert und dann in Datenbanken eingespeist. Die meisten Cloud-basierten Datenbanken folgen aber dem ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Dabei werden Datenquellen direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Bei besonders großen Datenmengen ist dies von Vorteil, da es die Skalierbarkeit unterstützt und weniger Ressourcen verbraucht.
Ein Data Warehouse ist ein relationales Datenbanksystem für analytische Abfragen. Innerhalb dieser Datenbank werden mehrere meist heterogene Quellen zusammengeführt. Hier werden alle Daten strukturiert „gelagert“, die jederzeit für die weitere Verarbeitung abgerufen werden können.
Ein Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und den Wert von Daten heben. Auf der grundlegendsten Ebene schlägt er die Brücke zwischen Rohdaten auf der einen und Data Analytics auf der anderen Seite.
