Tech-Talk mit einem Data Scientist: BI im Tech-telmechtel [Interview]

Tech Talk BI
Christoph Tank, Data-Scientist bei dotSource

Ja, Data Scientist ist eine offizielle Berufsbezeichnung. Data Science kann man studieren und macht damit wie unser heutiger Interviewpartner Christoph ziemlich viel richtig. Denn Data Scientist ist laut Harvard Business Review nicht nur der sexiest Job des 21. Jahrhunderts, sondern das, was jedes Unternehmen, das im digitalen Zeitalter mithalten will, braucht.

Tech-Talk mit Data Scientist Christoph

Christoph: Wie kamst du zu Data Science?

Ich habe Data Science studiert und meinen Master zum Thema: Graphenbasierte Analysen mit Big Data Frameworks gemacht. Bevor ich zum Data Science Team bei dotSource kam, habe ich in der Softwareentwicklung im Bereich Hybris und Java gearbeitet.

Also machst du jetzt genau das, was du auch studiert hast?

Ja, aber eben endlich in der Praxis.

Was heißt das konkret? Was macht ein Data Scientist?

Christoph feuert ein Buzzword nach dem anderen raus und schmunzelt.

Wir betreiben smarte Datenanalyse. Über das Data Engineering sammeln wir Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen zusammen, packen sie in ein Data Warehouse, wo wir die Daten kombinieren, um Insights zu generieren.

Is klar, oder? 😉

Tech-Talk von Data Engineering über ETL zum Data Warehouse

Ok, also Data Engineering ist der Akt des Sammelns und Aufbereitens der Daten, ein Data Warehouse der Ort, wo dies geschieht? Hast du dafür ein Beispiel?

Genau. Über ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) legen wir Daten beispielsweise aus einem CRM-System, aus Google Analytics oder einfache Excel- und CSV-Dateien im Data Warehouse (der Datenbank) ab, um darauf dann verschiedene Data Science Methoden anzuwenden, z.B. das Clustering.

Es gibt ja Kunden, die kaufen nur einmal im Jahr, dafür mit großem Betrag, die kommen auch wieder. Diese Kunden sollte man dementsprechend anders bespielen, als Kunden, die sprunghaft sind oder notorische Warenkorbabbrecher 😉

Anhand der Daten, die wir sammeln und auswerten, kann man dann nicht nur diese Kunden clustern, sondern auch auf andere, neue oder potenzielle Kunden und deren Verhalten schließen. Und seine Marketing-Aktivitäten entsprechend anpassen.

Also ist das, was ihr macht, die Grundlage beispielsweise für eine Optimierung meiner CRM- und Marketing-Automation-Prozesse?

Ja, zum Beispiel.

Die Zusammenarbeit mit den jeweiligen Fachabteilungen ist dabei enorm wichtig. Sei es jetzt für das Kunden-Clustering-Beispiel im CRM-Bereich oder aber für Produktdaten im Fall von PIM- und MDM oder eben shopsystem-spezifisch im Commerce-Segment.

Wir analysieren die Daten, gewinnen Erkenntnisse und treffen Prognosen, mit denen unsere Fachabteilungen gemeinsam mit dem Kunden Prozesse und Aktivitäten optimieren können.

Tech-Talk: BI-Tools und Konnektoren

Und wie sieht das Ganze technisch aus? Ist es einfach möglich, die Systeme und Tools zusammenzubringen?

Ja über BI-Tools, die z.B. Konnektoren bieten. Da kannst du ein CRM-, PIM– oder Shopsystem mit anbinden. Es gibt auch Drittanbieter-Konnektoren oder APIs, die von den verschiedenen Systemen selbst bereitgestellt werden, die man nutzen kann.

Mit welchen Tools arbeitet ihr da beispielsweise?

Wir nutzen beispielsweise

  • Power BI von Microsoft
  • SAP Analytics Cloud oder
  • Data Studio von Google

Tech-Talk: SAP Analytics Cloud

Apropos SAP Analytics Cloud? Du bist hier unser Experte? Wofür nutzt du dieses BI-Tool?

Wir nutzen es, um unsere Dashboards (für dotSource intern) zu bauen. Und natürlich, um unsere Kunden bei ihren Analysen zu unterstützen.

Da schauen wir zum Beispiel auf Verkaufsdaten und finden »die eine Wahrheit«.

Was meinst du damit?

Naja, häufig ist es so, dass sich Verantwortliche im E-Commerce auf verschiedene Quellen berufen, wenn sie zum Beispiel Aussagen darüber treffen wollen, wie ihre Verkaufszahlen aussehen. Der eine sagt, ich schau mir Google Analytics an, der andere verlässt sich auf die Daten aus dem ERP, der nächste schaut in die Zahlen des Shopsystems an sich. Und jedesmal gibt es eine andere Zahl. Wir bringen all die Daten aus all den Quellen beispielsweise im Data Warehouse zusammen und finden, wie gesagt, die eine Wahrheit 😉

Das klingt ziemlich plausibel. Und mega spannend.

Oder?

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