In een tijdperk waarin toegang tot grote hoeveelheden data geen uitdaging meer is, ligt het echte probleem in het begrijpen van data. Niet-verbonden systemen die leiden tot datasilo’s zorgen vaak voor een uniform beeld dat vertroebeld is, waardoor zinvolle inzichten onmogelijk worden. Het concept van de moderne datastack (MDS) pakt deze uitdagingen aan met een geïntegreerde architectuur die schaalbaar is, toekomstbestendig en afgestemd op analyses.
Dit artikel is bedoeld om uit te leggen hoe moderne datastacks u in staat stellen door de dataflow te navigeren, een einde te maken aan silo’s en bruikbare inzichten voor uw bedrijf te verkrijgen.
Wat houdt de moderne datastack in
De moderne datastack (MDS) refereert aan de technologieën en processen waarmee organisaties data in de cloud volledig kunnen benutten. Het biedt een modulaire, geïntegreerde architectuur voor het opnemen, opslaan, voorbereiden, analyseren en visualiseren van data.
Vergeleken met traditionele gefragmenteerde architecturen gaat de moderne datastack in basis uit van uniforme toegang tot data uit het hele bedrijf. Door gebruik te maken van de schaalbaarheid van de cloud maakt de MDS grootschalige dataverwerking en -analyse financieel haalbaar voor organisaties van elke omvang.
Componenten van de moderne datastack
De kern van de moderne datastack wordt gevormd door een clouddatawarehouse dat dient als opslagplaats voor alle data, waardoor analisten één enkele bron van waarheid krijgen. Het datawarehouse neemt data op uit verschillende online en offline bronnen en voegt deze samen.
Deze databronnen omvatten analyses, advertentieplatforms, testtools, CRM-systemen, backend-databases en meer. Bedrijven kunnen data van deze platforms laden, deze naar een cloudgebaseerde analytische database sturen en uiteindelijk een datamodel creëren om deze samen te voegen tot uitgebreide klantinformatie.
Ten slotte worden de data, eenmaal op deze manier verrijkt, naar verschillende datavisualisatie- en BI-tools gestuurd om diepere inzichten te verschaffen in de prestaties van verschillende activiteiten en productkenmerken.
De belangrijkste componenten van een moderne datastack zijn:
Databronnen
Dit is waar ruwe, ongestructureerde data van binnen en buiten de organisatie zich bevinden. Databronnen kunnen het volgende omvatten:
- Databases (relationeel, NoSQL, enz.)
- SaaS-applicaties (CRM, ERP, marketingplatforms)
- Mobiele en webapps
- IoT-sensoren en apparaten
- Social media
- E-commerceplatforms
- Data gestreamd vanuit API’s
Organisaties kunnen over honderden gefragmenteerde databronnen beschikken. De moderne datastack consolideert informatie uit deze bronnen in één gecentraliseerde opslagplaats.
Tools voor data-integratie
Omdat data zich in silo’s bevinden, is de eerste stap het opnemen ervan in een datalake of -warehouse. Integratietools extraheren data uit meerdere bronnen, transformeren deze in consistente formaten en laden deze vervolgens in de beoogde opslagplaats.
Populaire opnametools zoals Fivetran, Stitch en Airbyte halen data uit bronnen via API’s en database-hooks.
Datawarehouse
Dit is de centrale opslagplaats waar getransformeerde data, gereed-voor-analyse, worden opgeslagen. Geanalyseerde data werden traditioneel bewaard in datawarehouses op locatie. Moderne datastacks maken gebruik van oneindig schaalbare clouddatawarehouses zoals Snowflake, BigQuery en Redshift.
Clouddatalake
Datalakes zoals Amazon S3 bieden goedkope opslag en flexibiliteit voor het opslaan en analyseren van ruwe, ongestructureerde data uit ongelijksoortige bronnen. Ze kunnen elk datatype en -formaat verwerken en werken samen met warehouses in de meeste stacks.
Tools voor datatransformatie
Tools voor datatransformatie zoals dbt en Dataform helpen bij het opschonen en ordenen van ruwe data uit verschillende bronnen in de vereiste formaten. Deze tools kunnen worden gebruikt om datamodellen te maken, bij te houden waar data vandaan komen en de kwaliteit van de data te controleren voordat deze naar het warehouse worden verplaatst.
A/B-testtools
A/B-testtools zoals Optimizely, VWO en Adobe Target helpen bij het evalueren en optimaliseren van digitale ervaringen door verschillende varianten van een pagina of app aan gebruikers aan te bieden. Ze bieden mogelijkheden om testsegmenten te targeten, prestatiestatistieken te analyseren en testdata te integreren met de bredere datastack.
Datavisualisatie- en BI-tools
Datavisualisatie en business intelligence-tools helpen belanghebbenden op zoek te gaan naar inzichten uit geanalyseerde data en deze te extraheren via interactieve rapporten, dashboards en dataverhalen. Integratie met het datawarehouse biedt toegang tot schone, getransformeerde data. Populaire datavisualisatie- en BI-tools zijn Tableau, Looker, Power BI, Mode en Quicksight.
De rol van web- en app-analyse in de moderne datastack
Analysetools voor web- en mobiele applicaties spelen een integrale rol in moderne datastacks. Ze leggen gedetailleerde kwantitatieve en kwalitatieve data vast over hoe gebruikers omgaan met digitale platforms zoals websites, apps en SaaS-producten.
Populaire analysetools zoals Google Analytics, Piwik PRO Analytics Suite, Adobe Analytics, Mixpanel en Amplitude registreren acties van gebruikers, gebeurtenissen, reizen, gedrag, demografische data en andere relevante datapunten.
Analysedata maken kritische, op de gebruiker gerichte analyses mogelijk:
- Inzicht in gebruikersgedragsstromen en -trechters.
- Analyse van functiegebruik en -adoptie.
- Het modelleren van eigenschappen en ROI-meting.
- Het segmenteren van gebruikers om behoeften te begrijpen.
- Personalisatie van ervaringen om de betrokkenheid te vergroten.
- Het voorspellen van het risico op verschuivingen.
- Het genereren van bruikbare gebruikersinzichten.
Grondige web- en app-analyses blijven cruciaal voor het begrijpen van digitale consumenten. En het integreren van analytische data in de moderne stack ontgrendelt meer impactvolle gebruiksscenario’s.
Welke datastacktools moeten marketing- en analyse-experts gebruiken?
Datastacks helpen marketing- en analyseprofessionals impactvolle campagnes, klantinzichten en datagestuurde besluitvorming stimuleren. Maar ze hebben de juiste tools nodig om optimaal te kunnen profiteren van de mogelijkheden van een stack.
Moderne BI-tools zoals Looker Studio en Tableau vereenvoudigen de toegang tot data via intuïtieve interfaces, krachtige analyses en aanpasbare dashboards. Marketeers kunnen snel klant- en campagne-inzichten ontdekken zonder te coderen. Het integreren van BI-tools met datawarehouses biedt directe toegang tot schone, getransformeerde data.
Marketinganalyseplatforms zoals Datorama, Mixpanel en Heap bieden het volgen van gebeurtenissen, trechteranalyse en modellering van eigenschappen om campagnes te optimaliseren. Strakke stackintegraties zorgen voor een feedbacklus tussen marketinguitvoering en datagestuurde optimalisatie.
Met tagbeheersystemen zoals Google Tag Manager kunnen marketeers zelf de gebeurtenissen volgen die nodig zijn voor analyse. Marketeers kunnen implementatietags debuggen en bijwerken zonder technische hulp. Analysetools voor productgebruik, zoals Pendo, leveren ook gedragsdata en gebruikerssegmentatie.
Reverse ETL-tools zoals Hightouch en Census vereenvoudigen het verplaatsen van analysedata naar operationele systemen zoals Marketo en Salesforce. Dit vermindert de afhankelijkheid van technische middelen voor kritieke marketingdatastromen.
Met de toename van klantdata uit meerdere stacktools bieden masterdatabeheeroplossingen zoals Informatica Axon één enkele bron van waarheid voor klantentiteiten. Dit verbindt identiteiten en zorgt voor consistente segmentatie over verschillende tools.
De reikwijdte van de moderne datastacktools stelt marketingexperts in staat data efficiënt in te zetten om de bedrijfsimpact te vergroten. Maar deze experts hebben oplossingen nodig die zijn afgestemd op hun vaardigheden en gebruiksscenario’s. Het verkrijgen van de juiste tools voor gebruikers van marketinganalyses is de sleutel tot het maximaliseren van de data-ROI.
Hier is een lijst met enkele standaardtools die worden gebruikt in moderne datastacks die verder gaan dan alleen datawarehouses:
| Toolcategorie | Voorbeelden |
|---|---|
| Data-opname | Fivetran, Stitch, Airbyte, Kafka |
| Datatransformatie | dbt, Dataform, Trifacta |
| BI- en datavisualisatie | Tableau, Looker Studio, Power BI, Quicksight, Mode |
| Reverse ETL | Hightouch, Census, Hevo, RudderStack |
| Datawetenschappen en machine learning | Databricks, DataRobot, H2O.ai, Anaconda |
| Databeheer | Collibra, Alation, Atlan, Immuta |
| Webanalyses | Google Analytics, Piwik PRO Analytics Suite, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude |
| Productanalyse | Pendo, FullStory, Hotjar, Amplitude |
| A/B-testen | Optimizely, VWO, Conductrics, Adobe Target |
Door voor elke mogelijkheid over de juiste tools te beschikken, kunnen organisaties een uitgebreide, moderne datastack bouwen die is afgestemd op hun gebruiksscenario’s. De sleutel is het integreren van deze technologieën in een modulaire, schaalbare architectuur.
Beste praktijken voor het selecteren van de juiste datastack-technologieën
Het construeren van een krachtige moderne datastack omvat het zorgvuldig evalueren en selecteren van de juiste reeks technologieën voor álle mogelijkheden.
Hier volgen enkele aanbevolen beste praktijken:
Definieer uw vereisten
Begin met het identificeren van de soorten data en bronnen die u moet integreren, het volume en de snelheid van data, uw analyse- en rapportagebehoeften, downstream-gebruiksscenario’s en technische vaardigheden binnen uw organisatie. Met dit fundamentele inzicht kunt u hiaten definiëren die de datastack moet aanpakken.
Beoordeel schaalbaarheidsbehoeften
Houd rekening met de verwachtingen over de groei van het datavolume, pieken in het gebruik, nieuwe databronnen of pijplijnen en mogelijke gebruiksscenario’s voor analyses. Kies technologieën die flexibel kunnen worden geschaald via modulaire architectuur en cloud-native ondersteuning.
Evalueer het gebruiksgemak
Zoek naar moderne tools met intuïtieve interfaces, selfservicetoegang en low-code-mogelijkheden. Complexe tools met steile leercurves zullen de adoptie in verschillende vaardigheden ernstig beperken.
Geef prioriteit aan databeheer
Beveiliging, toegangscontrole, beheer van de datalevenscyclus en naleving van regelgeving moeten leidende overwegingen zijn. Identificeer tools die direct aan de governancevereisten kunnen voldoen.
Bekijk de integratiemogelijkheden
Maak een lijst van tools die vooraf gebouwde connectiviteit en naadloze integratie bieden met andere, voor uw stack vereiste componenten. Vermijd oplossingen die in silo’s opereren.
Richt in naar interoperabiliteit
Ontwerp uw datastack-architectuur op een modulaire manier, zodat mogelijkheden indien nodig kunnen worden in- en uitgewisseld. Gebruik open standaarden om vendor lock-in te voorkomen. Bouw API’s en microservices voor flexibiliteit.
Prototype met proefversies
Maak gebruik van gratis proefversies en pilots met echte datasets van uw organisatie om technologische keuzes op basis van parameters op waarde te schatten. Doe praktijkervaring op voordat u voor een tool kiest. Door uw behoeften zorgvuldig te beoordelen en oplossingen in kaart te brengen, bereidt u zich voor op het bouwen van een toekomstbestendige moderne datastack. Vergeet niet om bedrijfsresultaten altijd centraal te stellen.
Voordelen van de moderne datastack
Dus waarom zou uw bedrijf investeren in het bouwen van een moderne datastack? Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen:
- Schaalbaarheid. Het clouddatawarehouse kan op verzoek worden opgeschaald of verkleind, waardoor flexibiliteit wordt geboden naarmate de datavolumes en analysebehoeften veranderen. Er is niet langer behoefte aan een dure datawarehouse-infrastructuur op locatie.
- Flexibiliteit. Nieuwe databronnen kunnen snel worden opgenomen en transformaties en analyses kunnen worden toegepast zonder bestaande stromen te verstoren. Snellere iteratie betekent snellere inzichten.
- Eén bron van waarheid. Alle data bevinden zich in het gecentraliseerde datawarehouse en bieden een uniform overzicht van eenheden en functies. Er zijn geen silo’s meer met dataopslagplaatsen die tegenstrijdige cijfers geven.
- Diepere analyses. Grote hoeveelheden gedetailleerde data maken geavanceerdere analyses mogelijk met behulp van technieken als machine learning. U kunt tot betere inzichten en beslissingen komen.
- Productiviteit. Minder tijd besteed aan het verzamelen en afstemmen van data betekent dat er meer tijd kan worden besteed aan analyses met toegevoegde waarde. Selfservice-analyse vermindert de afhankelijkheid van IT- en datateams.
- Kostenefficiëntie. Geconsolideerde architectuur en het benutten van de cloud verlagen de kosten in vergelijking met traditionele gefragmenteerde systemen. Hiermee kunt u middelen vrijmaken voor projecten met een grote impact.
Een analyseplatform kiezen voor de moderne datastack
Om bruikbare inzichten uit data te halen, bouwen moderne organisaties krachtige datastacks. Een uitermate belangrijk aspect van dit streven is echter het selecteren van het juiste analyseplatform.
Zoals analytics influencer Timo Dechau opmerkt, kan het een haalbare strategie zijn om Google centraal te stellen in uw databeheeractiviteiten. Hij benadrukt echter ook dat dit afhankelijk is van de acceptatie van de Google Analytics 4 (GA4)-architectuur, die veel ingewikkelder is vergeleken met zijn voorganger, Google Analytics 3 (GA3). Bovendien is het delen van data met Google een andere overweging die de beslissing van bedrijven die actief zijn in datagevoelige sectoren kan beïnvloeden.
Alternatieven voor Google Analytics
Voor degenen die worden afgeschrikt door de complexiteit van GA4 of die bedenkingen hebben bij het delen van data met Google, biedt de markt verschillende alternatieve analyseplatforms die passen bij de standaardconcepten die inherent zijn aan GA3. Deze alternatieven geven een gevoel van bekendheid en bieden vaak extra functies of verschillende prijsmodellen die mogelijk beter aansluiten bij individuele of organisatorische voorkeuren.
De opkomst van Google Analytics 4-alternatieven weerspiegelt een reactie van de markt op uiteenlopende zakelijke voorkeuren en vereisten. Google Analytics is al jaren de gouden standaard in de branche. Veel bedrijven verwerpen echter de complexiteit van GA4, vaak ten gunste van eenvoudigere, meer op privacy gerichte alternatieven. Om te beslissen welk platform moet worden gebruikt, is een grondig begrip nodig van de technische voordelen van elk van deze platforms en van de bredere organisatorische en ethische landschappen en de mate van naleving waarin deze tools zullen functioneren.
Hoe organisaties moderne datastacks gebruiken
Door het verzamelen, opslaan, analyseren en visualiseren van data te beheren, stellen moderne datastacks organisaties in staat de chaos van datasilo’s te overstijgen.
Ze helpen bij het faciliteren van een samenhangend begrip en het benutten van data voor een hele reeks organisatorische functies, waaronder:
- Operationele analyses. Bewaken en analyseren van operationele parameters om de efficiëntie en productiviteit te verbeteren.
- Klantanalyses. Inzicht in het gedrag van klanten om de betrokkenheid te verbeteren en klantbehoud te stimuleren.
- Financiële analyses. Het beoordelen van financiële prestaties om de gezondheid van begrotingen te waarborgen en budgettering te informeren.
- Analyse van de toeleveringsketen. Het optimaliseren van toeleveringsketenactiviteiten om de kosten te verlagen en het reactievermogen te verbeteren.
- Productanalyse. Het evalueren van productgebruik en -prestaties om ontwikkelings- en marketingstrategieën te begeleiden.
- Naleving van regelgeving en rapportage. Zorgen voor de naleving van wettelijke vereisten en het faciliteren van nauwkeurige, tijdige rapportage.
- Voorspellende en normatieve analyses. Gebruikmaken van historische data om trends te voorspellen en uitvoerbare strategieën voor te schrijven.
Samenvatting
De hoeveelheid data die vandaag de dag wordt gegenereerd, neemt explosief toe, wat erop wijst dat iedere analist een schat aan informatie binnen handbereik heeft. Maar in werkelijkheid hebben veel organisaties moeite om de data die zij verwerken te begrijpen.
Silo’s van data verspreid over losgekoppelde systemen verhinderen dat u een uniform beeld creëert en maken het verkrijgen van inzichten moeilijk. Meer data betekent vaak meer problemen op het gebied van beveiliging, toegangscontrole, datalevenscyclusbeheer en naleving van regelgeving.
De moderne datastack speelt niet alleen een belangrijke rol bij het afbreken van datasilo’s, maar ook bij het bevorderen van een cultuur van datagestuurde besluitvorming, waardoor een continuüm van verbetering en innovatie binnen organisatiedomeinen wordt bevorderd.
