Der „Data Mashup“ bezieht sich auf den Prozess der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in einen einzigen kohärenten und analysierbaren Datensatz.
Diese Quellen können interne Datenbanken, Excel-Dateien, Social-Media-Streams (zum Beispiel für Bewertungen oder Sentiment-Analysen), Plattformen wie Google Analytics oder auch Drittanbietersysteme umfassen, die über APIs betrieben werden. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden der Datenintegration, die oft eine starre Struktur erfordern, ist der Data Mashup flexibler und anpassungsfähiger.
Der Begriff „Mashup“ tauchte im letzten Jahrzehnt in den Medien auf, als neue Technologien es ermöglichten, Ausschnitte aus Songs, Videos oder Grafiken aus verschiedenen Quellen leichter zu kombinieren, um neuen und vielfältigen Inhalt zu erstellen. In jüngerer Zeit wurde dieses Konzept auf Webinhalte-Anwendungen erweitert, insbesondere auf nutzerdefinierte Portale, die RSS-Feeds mit anderen Inhalten kombinieren können, um ein personalisiertes Produkt zu erstellen.
Im technologischen Bereich haben Unternehmen begonnen, Anwendungen für Firmen zu entwickeln, um Web-basierte Inhalte auf ähnliche Weise zu vermischen. Obwohl diese Herangehensweise nützlich ist, bleibt sie begrenzt. Sie produziert oft ein einfaches Mosaik aus Bildern oder Objekten, da diese Informationen nicht als Daten behandelt werden und keiner weiteren Verarbeitung unterzogen werden.
Was sind die Vorteile des Data Mashup?
- Schneller Zugang zu Informationen
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
- Verbesserung der Zusammenarbeit
- Ein besserer ROI der Analysetools (Return on Investment)
Konkrete Anwendung
Nehmen wir das Beispiel eines E-Commerce-Unternehmens. Es sammelt Daten über:
- Das Verhalten seiner Kunden über Google Analytics;
- Die Kommentare und Trends in sozialen Netzwerken;
- Die Transaktionshistorie in seinem ERP-System.
Durch das Erstellen eines Data Mashup kann dieses Unternehmen nicht nur die leistungsstärksten Produkte identifizieren, sondern auch verstehen, wie soziale Trends die Verkäufe beeinflussen und wie es seine Werbekampagnen optimieren kann für eine bessere Wirkung.
Warum braucht man einen Data Mashup?
Eine oft gestellte Frage vor Beginn eines Business Intelligence (BI)-Projekts ist: „Warum können sich die Endnutzer nicht einfach auf die vom IT-Team vorkonfigurierten Datenbeziehungen verlassen?“ Tatsächlich ist dieser Ansatz alles andere als realistisch. Die Datenanforderungen der Nutzer entwickeln sich ständig weiter. Die Rolle der BI besteht genau darin, es den Unternehmen zu ermöglichen, auf jede auftretende Frage zu antworten: Eine effektive BI-Lösung muss sowohl spezifisch als auch anpassungsfähig sein.
Durch die Integration des Data Mashup als zentrales Element bieten Unternehmen den Endnutzern eine erhöhte Autonomie. Dies ermöglicht ihnen, Analysen in einer Art Sandbox-Umgebung zu erstellen, in der sie erkunden und experimentieren können, ohne von den Bearbeitungszeiten der technischen Teams abzuhängen.
Tools für den Data Mashup
Mehrere Technologien ermöglichen die Erstellung von Data Mashups, von Plattformen zur Berichtserstellung bis hin zu BI-Tools (Business Intelligence). Hier sind einige beliebte Beispiele:
Ideal zur Integration mehrerer Datenquellen und Erstellung interaktiver Dashboards. Eine der von Power BI verwendeten Sprachen ist übrigens die Sprache M oder Mashup.
Bekannt für seine Leistungsfähigkeit in der Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen.
Besonders geeignet für die Arbeit mit Daten aus Google Analytics und anderen Quellen.
Sie ermöglichen es, verschiedene Systeme zu verbinden und in Data Mashups zu integrieren.
Welche Herausforderungen gilt es zu meistern?
Trotz seiner vielen Vorteile weist der Data Mashup einige Herausforderungen auf:
- Datenqualität: Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten können inkonsistent oder unvollständig sein. Es ist daher wichtig, wirksame Bereinigungs- und Validierungsprozesse (wie effektive ETL-Prozesse) zu implementieren.
- Komplexität der Integration: Obwohl die Technologien den Data Mashup vereinfacht haben, können einige Integrationen, insbesondere über Intelligenzplattformen, immer noch fortgeschrittene technische Fähigkeiten erfordern.
- Sicherheit und Compliance: Wenn sensible Daten involviert sind, ist es entscheidend, Vorschriften wie die DSGVO zu beachten.
Abschließend
Der Data Mashup ist eine leistungsstarke Strategie zur Sammlung und Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen. Mit dem Aufschwung von Plattformen und Tools der Business Intelligence wird dieser Ansatz immer zugänglicher, was die Art und Weise verändert, wie Unternehmen ihre Datenquellen nutzen. Um jedoch das volle Potenzial auszuschöpfen, ist es unerlässlich, die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und -sicherheit anzugehen.
