Dashboard-Automatisierung mit Hilfe von Cloud-Lösungen

Dashboard-Automatisierung mit Hilfe von Cloud-Lösungen

Lesedauer: 6 Minuten

Welche Bedeutung hat die Automatisierung von Dashboards mit Hilfe von Cloud-Lösungen?

Dashboards sind in der heutigen Unternehmenskultur relevanter als je zuvor, da sie wertvolle Informationen zu gesammelten Daten(material) liefern, die von Managern sowie Teams genutzt werden, um wichtige strategische als auch operative Entscheidungen zu treffen. Zum einen veranschaulichen diese Informationen, wie leistungsstark das Unternehmen ist und zum anderen ermöglichen sie verschiedenen Abteilungen den Zugang zu wichtigen internen KPI, auf deren Basis zu jeder Zeit Maßnahmen ergriffen werden können.

Allerdings stehen Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung, die Gesamtheit an relevanten Daten an Ort und Stelle zu bündeln, um daraus aussagekräftige Dashboards zu erstellen. Eine der Hauptursachen für die erschwerten Bedingungen ist häufig fehlendes Know-how im Team. Außerdem ist das manuelle Downloaden von Daten sowie das Uploaden dieser Daten zu diversen BI-Tools mit enorm viel Zeitaufwand und somit auch mit hohen Kosten verbunden, da dieser Prozess meistens im monatlichen oder sogar im wöchentlichen Rhythmus wiederholt werden muss.

Vollständig automatisierte Dashboards mit Hilfe von Cloud-Lösungen schaffen in diesem Fall Abhilfe und können Ihrem Unternehmen dabei helfen, genau diese Herausforderung zu meistern. Bei diesem Ansatz handelt es sich um eine cloudbasierte Automatisierungslösung, die die Erstellung von Dashboards nach einem spezifischen Zeitplan ermöglicht, welcher zuvor vom Nutzer definiert wurde. Dabei handelt es sich um eine End-to-End-Lösung, die folgende Gesichtspunkte umfasst:

  • Vollautomatisierte Datensammlung über eine API
  • Datenspeicherung im Data Lake
  • Erstellung einer ETL-Pipeline zum Aufbau eines cloudbasierten Data Warehouse
  • Anknüpfung an diverse BI-Tools zur Erstellung individueller Reports sowie Dashboards

Welchen Nutzen können Unternehmen aus der Automatisierung von Dashboards ziehen?

Die Relevanz von Cloud-Lösungen hat in den vergangenen Jahren stark zugenommen, sodass immer mehr Unternehmen dazu motiviert werden, diesen Ansatz zu ihrem Vorteil zu nutzen und im eigenen Tagesgeschäft zu etablieren. Themen wie z.B. Cloud Computing oder Automatisierung sind heutzutage in aller Munde und dies aus gutem Grund: Es gibt viele Vorteile im Vergleich zu traditionellen Reporting-Lösungen. Diese Vorteile umfassen u.a. folgende Aspekte:

Kostenreduktion

Es werden nicht nur betriebliche Kosten gesenkt, sondern auch Personalkosten, da durch die Automatisierung weniger Bedarf an zusätzlichen Data Engineers sowie Business Analysten besteht. Im Vergleich dazu sind die Kosten für die meisten Cloud Service Lösungen relativ gering.

Zeiteffizienz

Automatisierte Dashboards ermöglichen Ihnen eine immense Zeitersparnis. Dies wird durch die Ablösung der herkömmlichen Vorgehensweise bewerkstelligt, bei welcher Daten manuell heruntergeladen und Reports in monatlichen oder sogar wöchentlichen Intervallen erstellt werden müssen. Stattdessen wird der Aufwand durch die Automatisierung um ein Minimum reduziert, da der neue Prozess nur einmalig aufgesetzt werden muss.

Flexibilität

Es kann häufig vorkommen, dass es im Geschäftsalltag zu unvorhergesehenen Situationen kommt, wie z.B. die Steigerung des Traffics. Mit zunehmendem Traffic nimmt auch der Eingang an Daten aus verschiedensten Quellen zu. Im Vergleich zur herkömmlichen Vorgehensweise stellt dies bei der Dashboard-Automatisierung jedoch kein Problem dar. Hier können Sie neue Daten problemlos in den neuen Prozess integrieren, auch im Falle einer gewünschten Anpassung des Zeitintervalls.

Minimierung der Fehlerquote

Manuelle Arbeiten sind häufig anfällig für Fehler. Das Vorkommen von Fehlern wird durch die Einführung des Prozesses auf ein Minimum reduziert, da dieser vollkommen automatisiert abläuft, die Daten über eine API abgerufen werden und auf manuelle Arbeiten gänzlich verzichtet wird.

Datenschutz

Zum Schutz Ihrer Daten verfügen die meisten Anbieter von Cloud-Service Angeboten (z.B. Google, AWS, Microsoft) über eine globale Infrastruktur, die hohen Sicherheitsstandards entsprechen.

Funktionsweise der Cloud-Lösung

Das Einbinden der Cloud-Lösung setzt Data Engineering-Kenntnisse voraus. Im folgenden Abschnitt werden die einzelnen Prozessschritte sowie Kernfunktionen der Cloud-Lösung heruntergebrochen.

Schritt 1: Datenabruf über eine API

Was ist eine API? API ist die Kurzform für “Application Programming Interface” und stellt eine Schnittstelle dar, die die Kommunikation zwischen verschiedenen System-Komponenten und Anwendungen ermöglicht. Die meisten Datenanalyse-Tools, wie z.B. Google Analytics, Shopify oder Amazon stellen APIs bereit, die von den Entwicklern genutzt werden können, um eine Anbindung zu den jeweiligen Systemen herzustellen und um anschließend auf direktem Wege auf die Daten zugreifen zu können.

Im Vergleich zur manuellen Download-Methode verfügen Daten, auf die über eine API zugegriffen werden, über eine erstaunliche Flexibilität sowie Skalierbarkeit. Mit Hilfe der Schnittstelle sind Sie dazu im Stande, einen Programmcode zu festgelegten Terminen ausführen zu lassen, indem die gewünschten Metriken, die Dauer sowie der Zeitplan vorab von Ihnen definiert werden. Auf diese Weise können Sie sich von iterativen manuellen Arbeiten befreien, wodurch Kosten gespart, aber auch Fehler vermieden werden können.

Schritt 2: Cloud Hosting

Der Code, der den Zugriff auf die Daten über die API ermöglicht, kann im Cloud-Server gehostet werden. Das Hosten auf einer Cloud bringt viele Vorteile mit sich, wie z.B. Agilität, Skalierbarkeit sowie Kosteneinsparungen. Ebenso sind Sie dank des Cloud Hostings nicht dazu gezwungen, den Server 24 Stunden am Tag an sieben Tagen der Woche in Betrieb zu halten. Stattdessen muss der Server insgesamt nur 30 bis 60 Minuten in Betrieb genommen werden, um Programmcodes in Abhängigkeit der Bedürfnisse des Unternehmens auf täglicher oder wöchentlicher Basis auszuführen.

Schritt 3: Datenspeicherung via Data Lake und Data Warehouse

Rohdaten oder Reports von APIs werden auf direktem Wege in der Cloud bzw. in einem Data Lake gesichert. Ein Data Lake ist ein Aufbewahrungsort (Repository), in dem eine beliebige Menge an strukturierten, semi strukturierten oder auch unstrukturierte Daten gespeichert werden können. Des Weiteren können auch Dateien jeglichen Formats (z.B. csv, xls, txt, pdf, etc.) direkt im Data Lake gesichert werden.

Im Gegensatz dazu werden Data Warehouses dazu verwendet, um strukturierte sowie bereinigte Daten abzuspeichern. Hierfür entwickeln Daten-Ingenieure eine ETL-Pipeline, um Daten aus einem Data Lake zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL = Extract, Transform, Load) und diese anschließend in ein festgelegtes Data Warehouse zu überführen. Die unten abgebildete Tabelle zeigt die wesentlichen Unterschiede zwischen Data Lake und Data Warehouse:

Attribute Data Lake Data Warehouse
Daten Format Alle Daten Formate Relationale Tabellen
Daten Qualität Rohdaten Kuratierte Daten
Nutzer Entwickler, Data Scientists Business Analysten
Ziele Machine learning, Datenanalyse BI Dashboards
Kosten Geringe Kosten Hohe Kosten

Schritt 4: Zeitliche Festlegung der Cloud-Service-Komponenten

Die Ausführung eines Cloud-Services kann durch Zeitplanungsprogramme veranlasst werden, wie z.B. AWS EventBridge oder Google Cloud Scheduler. Es ist eine recht einfache Herangehensweise, die dem Ansatz von CronJobs ähnelt.

Exkurs: Was ist ein “CronJob”?

Das Fundament für CronJobs wird durch ein Cron-System geschaffen – hierbei ist Cron die Kurzform von “command run on notice”. Sobald ein Betriebssystem gestartet wird, läuft das Cron-System im Systemhintergrund mit und führt automatisiert Aufgaben (Jobs) nach einem vordefinierten Zeitplan aus. So können bspw. fixe Tage sowie Uhrzeiten festgelegt werden, an denen die CronJobs automatisiert durchgeführt werden sollen.

Der Begriff CronJob ergibt sich demnach aus der Zusammenführung des Cron-Systems und dessen zugewiesenen Aufgaben. Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft die Syntax eines Cron-Zeitplans.

Abb. 2: Syntax eines Cron-Zeitplans, Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Cron

Minute
(0-59)
Stunde
(0-23)
Tag im Monat
(1-31)
Monat
(1-12)
Wochentag
(0-6)
Bedeutung
0 9 . . . Start um 9:00 Uhr(UTC+0) jeden Tag
30 6 . . 1 Start um 6:30 Uhr(UTC+0) jeden Montag
0 19 . . 1-5 Start um 19:00 Uhr(UTC+0) jeden Montag bis Freitag
0 7 1 . . Start um 7:00 Uhr(UTC+0) an jedem ersten Tag des Monats

Die Tabelle zeigt einen beispielhaften Zeitplan für CronJobs sowie deren Sinngehalt.

Schritt 5: Dashboard

Zum Schluss werden sämtliche Daten in ein Dashboard bzw. eine Reporting-Struktur übertragen und dort visualisiert. Im Allgemeinen fungiert ein Dashboard als eine universelle Übersicht, in der man alle relevanten Informationen und Kennzahlen in komprimierter Form einsehen kann. So kann bspw. das Sales-Team mit nur einem Blick auf das Dashboard Rückschlüsse zur eigenen Vertriebsleistung ziehen. Verantwortliche erkennen zudem direkt, welches Produkt sich am besten verkauft, welche Produkte häufig in Kombination gekauft werden oder in welchem Schritt des Check-out-Prozesses die meisten Besucher ihren Kauf abbrechen. Die Art der Nutzung sowie die Anwendung eines Dashboards variiert nicht nur von Unternehmen zu Unternehmen, sondern auch von Team zu Team.

Dies ist stark von den internen Bedürfnissen eines Unternehmens als auch von den verfolgten Zielen abhängig. Ein ebenfalls wichtiger Gesichtspunkt ist die Wahl des Tools, das für die Visualisierung der Daten im Dashboard genutzt wird. Die am Markt verfügbaren Tools unterscheiden sich stark hinsichtlich deren Usability als auch deren grundlegenden Funktionen voneinander. Daher stellt die Wahl des richtigen Tools eine wichtige Entscheidung dar, die einer hohen Priorität erfordert.

Falls Sie noch auf der Suche nach einem passenden Business Intelligence Tool sind und Impulse für Ihre Entscheidung brauchen, dann verweisen wir Sie gerne auf diesen Artikel, in dem wir bereits eine umfassende Gegenüberstellung ausgewählter Tools vorgenommen haben.

Fazit und Empfehlung

Heutzutage ist eine zeitgemäße Customer Journey durch eine Vielzahl von digitalen Touchpoints geprägt. Diese Touchpoints generieren eine große Menge an Daten, die nur darauf warten, in den alltäglichen Workflow eines Unternehmens integriert zu werden.

Daher stellen sich Unternehmen die folgende Frage: Wie können diese Daten zum eigenen Vorteil genutzt werden, um darauf basierend agil agieren zu können sowie den größtmöglichen Nutzen zu stiften? Die Automatisierung von Dashboards mit Hilfe von Cloud-Lösungen ist einer von vielen Anhaltspunkten, um dieses Zielvorgehen umzusetzen.

Der cloudbasierte Lösungsansatz stellt eine hervorragende End-to-End-Lösung dar, die Ihr Unternehmen mit den neuesten Technologien versorgt und so auf den neuesten technologischen Stand bringt. Mit Hilfe der Automatisierung wird Ihnen die größtmögliche Flexibilität als auch Transparenz geboten und eine große Einsparung an Kosten kann vorgenommen werden, da kein Bedarf mehr an manuellen Routinearbeiten besteht.

Für Fragen oder Anmerkungen stehen wir Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns dafür ganz einfach über unser Kontaktformular.