Unternehmen haben in der Regel keinen Mangel an Daten – im Gegenteil. Sie ertrinken vielmehr häufig in der Datenflut. Die Herausforderung besteht darin, die wirklich wertvollen Informationen herauszufiltern und daraus wichtige Erkenntnisse für Entwicklung von hyperpersonalisierten, adaptiven Anwendungen zu gewinnen. [...]
Die Couchbase-Studie Digital Modernization in 2025 deckt auf, dass mit lediglich 17 Prozent nur eine kleine Minderheit der Unternehmen in der Lage ist, Echtzeitanalysen für große Datenmengen durchzuführen. 41 Prozent befürchten sogar, innerhalb der nächsten drei Jahre vom Markt zu verschwinden, wenn sie es nicht schaffen, den Nutzererwartungen mit hyperpersonalisierten Apps gerecht zu werden. Sie brauchen daher dringend adaptive Anwendungen, die sich dynamisch an wechselnde Faktoren wie Kundenwünsche oder Art der Umgebung anpassen. Handelsunternehmen können so beispielsweise passende Produkt- oder Serviceangebote zur richtigen Zeit am richtigen Ort platzieren oder personalisierte Reisen über eine Booking-App anbieten, die mit Echtzeit-Informationen ständig aktualisiert wird. Doch viel zu viele Unternehmen kämpfen nach wie vor mit einer unzulänglichen Datenbasis. Couchbase erklärt die vier wichtigsten Hürden auf dem Weg zu Echtzeit-Analysen:
1. Keine klaren Zielvorgaben
Ohne klare Zieldefinition kann es keine Zielerreichung geben. Die Festlegung transparenter, messbarer Ziele muss daher am Anfang jedes Echtzeitanalyse-Projekts stehen. Das kann für Handelsunternehmen beispielsweise die Erhöhung der Kundenbindungsrate um einen vorgegebenen Prozentwert innerhalb eines bestimmten Zeitraums sein. Diese Vorgaben sind die Ausgangsbasis für die Datenselektion und die damit zu fahrenden Analysen. Nur so lassen sich praxisnahe Erkenntnisse gewinnen und nach Ablauf der Frist Erfolg oder Misserfolg messen.
2. Fokus auf Geschwindigkeit statt auf Datenqualität und Genauigkeit
Aktualität und Time-to-Market sind bei der Entwicklung adaptiver Applikationen wichtige Ziele. Trotzdem sollte die Geschwindigkeit dabei nicht an erster Stelle stehen. Wichtiger ist die Qualität der Daten: Veraltete oder unvollständige Datensätze führen zu ungenauen Ergebnissen. Die Datenvalidierung und -bereinigung hat daher Vorrang, um die Datenintegrität zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden in die Anwendung nicht zu enttäuschen.
3. Wichtigkeit des Kontexts wird ignoriert
Um brauchbare Erkenntnisse zu gewinnen, sollten die Echtzeitdaten in ihrem Kontext analysiert werden, um Korrelationen aufzudecken. Für den plötzlichen Anstieg der Verkaufszahlen eines bestimmten Artikels kann eine Werbekampagne, Warenverknappung oder erhöhte Verbrauchernachfrage verantwortlich sein. Solche Kontextvariablen müssen abgeklärt werden. Dabei darf ein wichtiger Punkt nicht vergessen werden: Erkenntnisse über Korrelation sind zwar wichtig, aber nicht gleichbedeutend mit kausalen Zusammenhängen.
4. Ungeeignete Analyse-Tools
Die Qualität der Verarbeitung und Visualisierung von Echtzeitdaten hängt entscheidend vom Einsatz der richtigen Technologien ab. Die eingesetzte Datenbank-Architektur sollte bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten sowohl operative als auch analytische Arbeitslasten verarbeiten und korrelieren können. Das macht komplexe Data Warehouses samt den zeitraubenden Extract-Transform-Load-Prozessen überflüssig, beschleunigt die Prozesse und reduziert sowohl die Komplexität als auch die Kosten.
„Der Druck auf Unternehmen wächst, ihren Kunden personalisierte Apps bereitzustellen, die sich an deren aktuellen Wünschen, Vorstellungen und Möglichkeiten orientieren“, erklärt Gregor Bauer, Manager Solutions Engineering CEUR bei Couchbase. „Datenqualität und -integrität sind der Schlüssel dafür. Doch die Mehrheit der Unternehmen kämpft immer noch mit Schwächen bei den dafür notwendigen Datenanalysen, die dringend behoben werden müssen.“
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