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Was ist Reverse-ETL? Der komplette Leitfaden
Was ist Reverse-ETL?
Reverse ETL ist der Prozess des Verschiebens von Daten von der Zentrale Data Warehouse Für Betriebs- und Analysetools handelt es sich daher im Wesentlichen um eine ETL-Prozess, außer dass sich die Daten in die entgegengesetzte Richtung bewegen. Reverse ETL ist für Unternehmen, die verschiedene Tools wie CRMs, Marketing-Automatisierungsplattformen und Vertriebstools verwenden, von entscheidender Bedeutung, da es einen nahtlosen Datenfluss ermöglicht und fundierte Entscheidungen für Wachstum, Marketing, Vertrieb und Support ermöglicht.
Reverse ETL stellt sicher, dass die aktuellsten Daten in Business Intelligence (BI) und Visualisierungstools sowie in der Datenvisualisierung verfügbar sind, wodurch sie ihre Abläufe effektiver und effizienter gestalten können. Vereinfacht gesagt ist Reverse ETL ein wichtiges Element im modernen Datenstapel und hilft Unternehmen dabei, die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Tools zu bringen und so ihre Arbeit einfacher und produktiver zu machen.
Wie passt Reverse ETL in Ihre Daten? Infrastruktur
Reverse ETL hilft dabei, die Lücke zwischen Data Warehouse und betrieblichen Anwendungen und Systemen zu schließen. Es fügt sich in Ihre Dateninfrastruktur ein, um Geschäftsteams aktuelle Daten bereitzustellen und ihnen so die Möglichkeit zu geben, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Durch die Integration mit vorgefertigten Konnektoren eliminiert Reverse ETL komplexe Konfigurationen und vereinfacht den Prozess Daten verschieben aus dem Lager. Dies erleichtert den Echtzeit-Datenfluss vom Data Warehouse zu Reporting-Dashboards und operativen Analysetools, beschleunigt die Datenverarbeitung und versorgt Unternehmensleiter mit zeitnahen Informationen.
Reverse ETL, verwendet mit anderen Datenintegrationswerkzeuge, mögen Stammdatenverwaltung (MDM) und Datenerfassung ändern (CDC), ermöglicht Mitarbeitern den einfachen Zugriff auf Daten und fördert die Entwicklung von Datenkompetenzkompetenzen, was eine datengesteuerte Kultur fördert. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es Teams, mit Daten zu experimentieren, ihre Strategien zu iterieren und Innovationen voranzutreiben.
Darüber hinaus unterstützt Reverse ETL die Datenverwaltung, indem es visuelle Darstellungen der Datenherkunft, Versionsunterstützung und historische Datenverfolgung bereitstellt und es Unternehmen ermöglicht, Richtlinien einzuhalten und Strategien bei Bedarf schnell anzupassen.
ETL vs. Reverse ETL
| ETL | ETL umkehren | |
|---|---|---|
| Zweck | Aggregiert und organisiert Daten aus verschiedenen Quellen für die analytische Verarbeitung. | Verteilt verarbeitete Daten aus dem Data Warehouse an operative Systeme zur Aktion. |
| Richtung des Datenflusses | Von Quellsystemen (wie Datenbanken, CRM, ERP) bis hin zu einem zentralen Data Warehouse. | Von einem zentralen Data Warehouse bis hin zu operativen Systemen und Anwendungen. |
| Primäre Benutzer | Dateningenieure und Analysten, die Daten vorbereiten und analysieren. | Geschäftsanwender in Marketing, Vertrieb, Kundendienst und Betrieb, die datengesteuerte Aktionen ausführen. |
| Datenbewegung | Einseitiger Datenfluss in ein Data Warehouse zur Speicherung und Analyse. | Zyklischer Datenfluss, der die Aktualisierung betrieblicher Systeme mit Erkenntnissen aus dem Lager ermöglicht. |
| Hauptfokus | Integrieren, Bereinigen und Speichern von Daten für Berichte und Analysen. | Erkenntnisse aus gespeicherten Daten umsetzen und im täglichen Geschäftsbetrieb umsetzbar machen. |
| Anwendungsbeispiele | Data Warehousing, Business Intelligence, Reporting und Datenanalyse. | Datenanreicherung für CRM, gezielte Marketingkampagnen, Echtzeit-Kundeninteraktion und personalisierte Erlebnisse. |
| Auswirkungen auf das Geschäft | Erleichtert die datengesteuerte Entscheidungsfindung durch historische Analysen und Berichte. | Verbessert die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis durch die Nutzung von Erkenntnissen in Echtzeit-Geschäftsprozessen. |
Funktionalitäten von Reverse ETL
Reverse ETL macht gespeicherte Informationen für die Personen zugänglich, die sie benötigen. Das bedeutet, dass Teams wie Vertrieb, Marketing und Kundensupport diese Informationen nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und den Kunden personalisiertere Erlebnisse zu bieten. Anstatt nur einen Haufen komplizierter Datensätze herumliegen zu haben, können Unternehmen diese Daten nutzen, um ihre täglichen Abläufe zu verbessern.
- Erstens kann Reverse ETL Daten operationalisieren, indem abstrakte Informationen in etwas Messbares und Nützliches für Unternehmen umgewandelt werden. Vertriebsteams können beispielsweise Reverse ETL verwenden, um Kundendaten aus dem Data Warehouse in ein CRM-System wie Salesforce zu importieren. Zu diesen Daten könnten die Kaufhistorie des Kunden und Interaktionsprotokolle gehören, die es dem Vertriebsteam ermöglichen, seine Verkaufsgespräche und Folgemaßnahmen an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden anzupassen.
- Reverse-ETL-Tools Helfen Sie beim Zugriff auf Daten aus verschiedenen Abteilungen innerhalb des Unternehmens. Dies bedeutet, dass Teams relevante Informationen leicht finden können, ohne jemand anderen mit der Erstellung eines Berichts beauftragen zu müssen. Mit diesen Werkzeugen ist es leicht, eine Panne zu machen Datensilos und Zugriff auf entsprechende Informationen. HR-Teams können beispielsweise Reverse ETL verwenden, um Daten aus Mitarbeiterbefragungen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind, in HR-Managementsysteme zu übertragen. Dies könnte bei der Identifizierung von Mustern im Mitarbeiterfeedback im Zusammenhang mit der Zufriedenheit am Arbeitsplatz oder Bereichen mit Verbesserungspotenzial hilfreich sein.
- Reverse ETL in Kombination mit Data Warehouse hilft Datenanalysten sparen Zeit So können sie sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren, z. B. darauf, sicherzustellen, dass ihre Daten von hoher Qualität sind, sie sicher und privat halten und die wichtigsten zu verfolgenden Metriken identifizieren.
Leitfaden zum Workflow von Reverse ETL
Es gibt vier Hauptaspekte, um ETL umzukehren:
Datenquelle: Es bezieht sich auf die Herkunft von Daten, etwa einer Website oder einer mobilen App.
Datenmodelle: Diese definieren die spezifischen Datensätze, die verschoben werden müssen. Zum Beispiel eine Reihe von Kaufverhaltensweisen von Kunden, die zur Analyse zusammengestellt wurden.
Reiseziele: Dies sind die Orte, an die der Datensatz geleitet wird, beispielsweise Daten, die an ein Marketing-Automatisierungstool gesendet werden.
Datenzuordnung: Beim Mapping handelt es sich um den Prozess, bei dem Ihre Daten aus dem Warehouse so ausgerichtet werden, dass sie zu bestimmten Feldern in Zielzielen passen. Zum Beispiel das Ausrichten von Kunden-ID-Feldern im Data Warehouse mit den entsprechenden Feldern in einem Salesforce CRM.
Der Prozess beginnt grundsätzlich mit Datenextraktion und endet mit einer einwandfreien Datenaktivierung.
- Extrahierung
Dabei handelt es sich um den Prozess des Extrahierens von Daten aus einem Data Warehouse mithilfe eines automatisiertes Datenextraktionstool und Datenintegrationsplattformen, speziell für die effiziente Verarbeitung und Übertragung großer Datenmengen konzipiert.
2. Transformation
Nach Erhalt der Daten müssen diese transformiert werden, damit sie dem Format ihres Ziels entsprechen. In diesem Fall, Datenmapping ist praktisch, da es die Bewegung von Daten zwischen Speichersystemen und Tools verfolgen und in bestimmte Felder einordnen kann.
3. Wird geladen
Als nächstes laden Sie die transformierten Daten mit verschiedenen Methoden in ihr Zielziel. Wenn Sie beispielsweise eine API für eine direkte Verbindung verwenden, Stapelverarbeitung zur gleichzeitigen Verarbeitung großer Datenmengen usw.
4. Aktivierung
Sobald die Daten in nachgelagerte Tools und Anwendungen geladen sind, können sie von internen Teams genutzt werden und sogar automatisch bestimmte Aktionen auslösen, wie zum Beispiel das Versenden personalisierter E-Mails an Kunden basierend auf ihrem Verhalten.
5. Laufende Überwachung
Der letzte Schritt besteht darin, den Prozess im Auge zu behalten. Organisationen beschäftigen ganzheitlich Datenintegrations- und Verwaltungstools neben Reverse ETL-Tools zur Überwachung. Dies gewährleistet einen reibungslosen und zuverlässigen Datenfluss zwischen ihrem zentralen Datenspeicher und den Betriebssystemen. Diese Tools können Probleme wie Fehler oder fehlgeschlagene Datenübertragungen erkennen und warten Datenqualität und Zuverlässigkeit.
Reverse-ETL-Anwendungsfälle
Zu bestimmen Wenn Reverse ETL das Richtige für Ihr Unternehmen ist, akute Schmerzen zu lindern, sondern ist auch eine wertvolle Behandlungsmethode für die Behandlung von Verbrennungen Es ist wichtig, seine praktischen Anwendungen zu verstehen. Lasst uns Entdecken Sie einige Beispiele dafür, wie Unternehmen dies tun können Nutzen von der Implementierung von Reverse ETL.
Datenaktivierung
Wenn es um SSA oder Analyseaktivierung geht, konzentrieren sich Unternehmen in der Regel auf den menschlichen Aspekt und legen Wert auf die Fähigkeit des Benutzers, die Daten leicht zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Aber die Art und Weise, wie Daten präsentiert werden, ist ebenso wichtig, da sie sich direkt darauf auswirkt, wie Benutzer die Daten verstehen, interpretieren und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten treffen.
Durch die Bereitstellung von Dateneinblicken können Unternehmen ihr Data Warehouse für ihre Mitarbeiter zugänglicher und nutzbarer machen. Mit Reverse ETL können Unternehmen den Datenfluss zwischen ihrem Data Warehouse und den Betriebssystemen automatisieren und so den Mitarbeitern den Zugriff auf die Daten erleichtern, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen.
Analysten können beispielsweise Lead-Bewertungen aus dem Data Warehouse in ein benutzerdefiniertes Feld in Salesforce einspeisen, das dann in jedem operativen Analyse-Anwendungsfall verwendet werden kann, um neue Geschäfte zu akquirieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für Vertriebsmitarbeiter, BI-Berichte zu verwenden, und sie können sich auf den Abschluss von Geschäften konzentrieren.
Datenautomatisierung
Wenn Organisationen wachsen, werden ihre Prozessabläufe immer komplexer, was es schwierig macht, zu identifizieren, welche Prozesse sowohl im internen als auch im externen Betrieb Probleme verursachen. Reverse ETL automatisiert die Übertragung von Daten aus zentralen Data Warehouses an verschiedene Betriebssysteme.
Es verwendet SQL, um Daten zu extrahieren und mit externen Tools zu synchronisieren, was den Prozess unkompliziert und effizient macht. Diese Automatisierung stellt sicher, dass alle Änderungen im Data Warehouse sofort in anderen Tools widergespiegelt werden.
Es kann auch automatisierte Aktionen in Geschäftsanwendungen basierend auf den synchronisierten Daten auslösen. Es reduziert Fehler und stellt sicher, dass alle Systeme im Unternehmen die aktuellsten Daten verwenden, was insgesamt zu einer Verbesserung führt Datenqualitätsmanagement.
Kundenerfahrung personalisieren
Reverse ETL dient als Dateninfrastrukturoption, die personalisierte In-App-Kundenerlebnisse generieren kann, indem Daten aus Ihrem Lager über soziale Medien oder E-Commerce-Plattformen mit Produktionsdatenbanken synchronisiert werden.
Es etabliert eine Datenpipeline das relevante Daten aus dem zentralen Data Warehouse extrahiert. Diese Daten werden transformiert und in Produktionsdatenbanken geladen, die die Anwendung unterstützen. Durch die Nutzung sozialer Medien oder E-Commerce-Plattformen als Vermittler stellt dieser Prozess sicher, dass Echtzeit- und aktuelle Informationen, wie z. B. Benutzerpräferenzen oder Kaufhistorie, innerhalb der Anwendung jederzeit verfügbar sind.
Dies wiederum erhöht die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden und kommt den Unternehmen durch den Customer Lifetime Value und die Generierung von Einnahmen zugute.
Finanzdatenintegration
Reverse ETL ist im Finanzsektor eine wichtige Komponente zur Rationalisierung der Transaktionsverarbeitung. Es integriert Daten Von Analyseplattformen bis hin zu Buchhaltungs- oder Finanzmanagementsystemen, um sicherzustellen, dass Finanzunterlagen immer aktuell und korrekt sind.
Mit diesem Ansatz können Transaktionsdaten wie Umsatz- oder Ausgabendetails nahtlos von einem Data Warehouse in Finanzsysteme übertragen werden. Einzelhandelsunternehmen können damit beispielsweise tägliche Verkaufsdaten aus einem Analysetool mit ihrer Buchhaltungssoftware synchronisieren. Dies bedeutet, dass jede im Vertriebssystem erfasste Transaktion automatisch in den Finanzunterlagen widergespiegelt wird, wodurch Fehler bei der manuellen Dateneingabe reduziert und die Finanzen sichergestellt werden Datenintegrität.
Die Echtzeitaktualisierungsfunktion ist besonders nützlich für Finanzberichte, Budgetierung und Planung. Es ermöglicht Finanzteams, fundierte und zeitnahe Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Ergebnissen führen.
Bestandsverwaltung
Reverse ETL ist für die Bestandsverwaltung von Vorteil, da es sicherstellt, dass Produktverfügbarkeit und Lagerbestände auf E-Commerce-Plattformen genau wiedergegeben werden. Unternehmen können Bestandsdaten aus einem zentralen Data Warehouse mit ihrer E-Commerce-Plattform synchronisieren und so ihren Kunden Echtzeitinformationen über die Produktverfügbarkeit bereitstellen.
Beispielsweise kann ein Online-Modehändler diese Methode verwenden, um die Lagerbestände aus seinem Lagerverwaltungssystem in seinem Online-Shop zu aktualisieren. Wenn sich ein bestimmter Artikel schnell verkauft, werden auf diese Weise die Bestandsdaten der Website umgehend aktualisiert, wodurch ein Überverkauf verhindert wird. Wenn neue Lagerbestände eintreffen, sind diese sofort verfügbar, was die Verkaufschancen maximiert.
Diese genaue Bestandsverwaltung verbessert nicht nur das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung zuverlässiger Informationen, sondern optimiert auch die Lagerbestände und verringert so die Wahrscheinlichkeit von Überbeständen oder Fehlbeständen.
Final Word
Reverse ETL ist eine Notwendigkeit für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzen möchten. Um diesen Transformationsprozess optimal nutzen zu können, ist es wichtig, über die richtigen Tools zu verfügen Astera Das Datenintegrationstool ist die perfekte Lösung. Mit seiner nahtlosen Integration und den effizienten ETL-Funktionen Astera ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
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