Was ist reverse ETL und warum brauchen Sie es?

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Reverse ETL ermöglicht es Datenteams, Massendaten einfach vorzubereiten, sie außerhalb des Cloud Data Warehouse zu verschieben und für ihr Unternehmen zu operationalisieren. Daten sind hilfreich, aber ihr tatsächlicher Wert wird erst realisiert, wenn sie umsetzbar gemacht werden.

Seit Jahren nutzen Unternehmen die Datentransformation, um Daten für Business Intelligence und Reporting zu bereinigen und vorzubereiten. Während Unternehmen zu einem Cloud-First-Ansatz für Analysen übergehen, haben viele begonnen, ihre ersten Data Science-Projekte zu erkunden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, sich von der Masse abzuheben und diese einzigartigen, zuvor nicht verwertbaren Geschäftseinblicke zu finden, um verlorene Schätze zu finden.

Innerhalb der aktuellen Datenpraktiken beginnen wir, die letzte Meile der Analyse als operative Analyse zu sehen, bei der „Einsicht auf Aktion“ trifft.

Operative Einblicke erhalten

Die Leichtigkeit, Daten aus jeder Quelle mit ein paar Klicks zu laden, ist alltäglich, da wir jetzt die Geschäftsnachfrage sehen, um das Problem der umsetzbaren Erkenntnisse zu lösen. Das Endziel für Unternehmen besteht nicht mehr nur darin, die Daten in ein BI-Dashboard zu bringen, sondern es geht jetzt mehr darum, Erkenntnisse zu entwickeln, die in die Geschäftsanwendungen zurückgedrängt werden können, von wo aus sie stammen.

Die analysebereiten Daten der Datenplattform, wenn sie wieder mit der Geschäftsebene synchronisiert werden, treiben schnell eine Revolution in der Art und Weise voran, wie wir ETL verwenden, und bewegen sich von einer Tool-Denkweise zu einer Plattform-Denkweise, bei der eine einzige Investition in eine Datenpipeline mehr als ein Ergebnis liefern kann.

Transformieren-Last extrahieren

Datenprozesse, z. B. solche, die ETL-Funktionen (Extract Transform, Load) ausführen, brechen Datensilos auf und ermöglichen es Datenwissenschaftlern, einfacher auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren und diese Daten letztendlich in umsetzbare Geschäftsergebnisse umzuwandeln. ETL ist seit langem der notwendige erste Schritt im Data Warehousing-Prozess, mit dem Sie Änderungen und Entscheidungen in Echtzeit vornehmen können.

Load-Transformation extrahieren

Der Prozess Extract Load Transform (EL(T)) ist der Prozess, den eine Datenpipeline verwendet, um Daten aus einem Quellsystem in ein Zielsystem wie ein Cloud Data Warehouse oder einen Data Lake zu replizieren, um eine Ansicht eines bestimmten Datenasses zu erstellen: sei es Kunde, Produkt, Vertrag, Mitarbeiter oder Patient.

Aber selbst mit ELT sind viele Unternehmen auf eine Barriere gestoßen, da ihre wesentlichen Daten in Data Warehouses stecken geblieben sind, so dass sie eine weitere Entwicklung des Prozesses benötigen, um den Zyklus zu durchbrechen.

Der ETL- oder ELT-Prozess ist wieder vorangekommen, um Daten betriebsbereit zu machen und dieses größere Geschäftsziel zu erreichen.

Umgekehrtes ELT

Unter dem Begriff „Reverse ETL“ – Operational Data Analytics geht es darum, kuratierte Datensätze aus der Analyseumgebung zurück auf Betriebssysteme zu übertragen, um Echtzeitaktionen oder Kundenerfahrungen zu ermöglichen.

Der operative Analyseprozess ermöglicht es Entscheidungsträgern, wirklich umsetzbare Daten zu erhalten, mit Kunden zu interagieren und Änderungen vorzunehmen, die ihr Geschäft sofort verbessern. Wenn angereicherte Analysedaten wieder mit operativen Systemen synchronisiert werden, werden die Extraktions-, Lade- und Transformationsprozesse nicht einfach „umgekehrt“.

Durch die Ermöglichung des Datenflusses von der Datenplattform zu den Personen, die ihn benötigen, wird jeder in einer Organisation in die Lage versetzt, im Moment bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zum Beispiel kann eine Restaurantkette mehr Informationen über einen Kunden sammeln als je zuvor, einschließlich seiner Gewohnheiten und Essensvorlieben. Diese Innovation könnte ihnen helfen, den Kundenservice zu überarbeiten und auf Kundenwünsche einzugehen, mehr Wiederholungsgeschäfte zu generieren und ihre Konkurrenten zu schlagen.

Erste Schritte mit Reverse ELT

Da die Implementierung der Synchronisierung mit der Implementierung von ETL oder ELT vergleichbar ist, müssen Unternehmen nicht bei Null anfangen. Bestehende ETL-Tools unterstützen bereits das Neuladen von Daten – was den Übergang erheblich erleichtert. Viele Bereiche des Unternehmens profitieren von verwertbaren Daten:

Umsatz: Das Verschieben von Kundendaten zurück in ein CRM-System kann einen besseren Einblick bieten, um Verkaufskampagnen zu verstärken.

Marketing: E-Mail-Kampagnen sollten automatisiert werden, um einen personalisierteren Zugriff auf Kundendaten zu ermöglichen. Dies ermöglicht Es Unternehmen, besser auf die Präferenzen der Abonnenten zuzugreifen, Änderungen an Kampagnen in Echtzeit vorzunehmen und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Kundendienst: Das Abrufen von Informationen aus einem Data Warehouse, um es umsetzbar zu machen, kann dem Kundenservice-Team helfen, jederzeit einen besseren Kundenservice zu bieten und Support-Tickets besser zu priorisieren.

Schlussfolgerung

Wenn die Mitarbeiter der Welt mit aktuellen, aktualisierten Daten unterstützt werden, können sie ein nahtloseres und personalisierteres Kundenerlebnis bieten. Unabhängig davon, welche Cloud-Datenplattform oder Anbieterorganisationen verwenden, können sie alle von einem bidirektionalen ETL-Ansatz profitieren, um Dateneinblicke aus Cloud-Data Warehouses schneller in die Hände von Führungskräften und Entscheidungsträgern zu erhalten.

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