Der Anteil der Online-Käufe nimmt ständig zu, angetrieben durch sich ändernde Paradigmen und die Verbreitung von Internetgeschäften. Der Trend, Produkte auf Marktplätzen zu verkaufen, der in den letzten Jahren ein erhebliches Wachstum verzeichnet hat, verlangsamt sich. Verbraucher entscheiden sich zunehmend für Nischen-Online-Shops, und die Anzahl solcher Geschäfte wächst jedes Jahr.
Wenn man einen Online-Shop als voll funktionsfähiges Unternehmen betrachtet, mit einem primären Fokus auf Umsatzwachstum, entsteht die Notwendigkeit, die Effizienz sowohl im operativen als auch im Marketingbereich zu steigern.
Besonders während der Transformationsphase von einem internen Geschäft zu einem mittelständischen Unternehmen tauchen zahlreiche Fragen zur datengetriebenen Entscheidungsfindung auf, da die Datenquellen (Anwendungen, Dienste) sehr vielfältig sind.
Einerseits ist der Zugriff auf alle verfügbaren oder zugänglichen Daten leicht erreichbar (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — all diese Systeme bieten ihre Mechanismen für den Datenzugriff und die Berichtserstellung.
Andererseits sind all diese Systeme sehr unterschiedlich, und die Konsolidierung aller notwendigen Metriken oder Diagramme in einem einheitlichen Bericht wird ohne erheblichen manuellen Aufwand zu einer herausfordernden Aufgabe.
Genau an diesem Punkt entsteht die Notwendigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zu konsolidieren, um sie anschließend zu analysieren, zu visualisieren oder zu berichten.
Was ist ETL?
ETL (Extract, Transform, Load) ist der Prozess des Extrahierens/Sammelns von Daten aus einer Quelle, deren Transformation und deren Laden in ein Ziel. Mit anderen Worten, es ist der Prozess, Daten von mehreren verschiedenen Quellen (Eingaben) an einen Ort zu verschieben, wie z.B. ein Data Warehouse. In erster Linie ist dies notwendig für die Standardisierung des Datenzugriffs, da jede Quelle ihre Schnittstelle für den Datenzugriff (API) hat, was den Aufbau von Shopify Berichten oder Analysen erschwert. Eine einzige Quelle mit allen Daten vereinfacht den Berichtserstellungsprozess erheblich.
Der ETL-Prozess ist recht komplex umzusetzen, aber auf einer grundlegenden Ebene besteht er aus drei Phasen:
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E - Extraktion:
Die Phase des Erhaltens von Daten aus einer Quelle, die eine Datenbank, API oder Textdateien sein kann.
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T - Transformation:
Die Phase der Veränderung von Daten umfasst das Bereinigen von ungültigen Informationen, das Ändern der Struktur und das Transformieren der Daten in ein Format, das besser für Analysen geeignet ist.
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L - Laden:
Die Phase des Verschiebens vorbereiteter Daten zum Zielort, normalerweise eine Datenbank wie Progress, Google BigQuery, Snowflake usw.
Als Ergebnis enthält das Data Warehouse qualitativ hochwertige und homogene Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, was die weitere Analyse und Nutzung der Informationen erleichtert (insbesondere für den E-Commerce, wo die Anzahl der Datenquellen umfangreich sein kann).
Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, in dem vorbereitete Informationen aus verschiedenen Quellen zur Nutzung gespeichert werden. Der Hauptzweck der Erstellung eines eigenen Data Warehouses besteht darin, Informationen aus verschiedenen Quellen für die spätere Verwendung in Business Intelligence (BI)-Systemen, internen Berichtssystemen oder zur operativen Unterstützung zu bewahren.
Wichtige Anforderungen im E-Commerce-Kontext umfassen:
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Relevanz:
Sicherstellung der kontinuierlichen Aktualisierung und Synchronisierung der Daten, um die Informationen im Data Warehouse stets aktuell und genau zu halten.
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Vollständigkeit:
Speicherung aller notwendigen Daten aus verschiedenen Quellen, um einen umfassenden Informationssatz für weitere Analysen und Entscheidungsfindungen zu haben.
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Bequemlichkeit der Auswahl:
Einrichtung einer sinnvollen und leicht zugänglichen Struktur für das Repository, die effiziente Abfragen (SQL) ermöglicht und die notwendigen Daten für verschiedene Geschäftsanforderungen bereitstellt.
Ein dediziertes Data Warehouse im E-Commerce dient als zentraler Punkt für die Analyse und Interaktion mit Daten, wodurch Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Strategien optimieren und operative Prozesse verfeinern können.
Shopify: Welche Daten können extrahiert werden?
Da Shopify eine Cloud-Plattform ist, ist der direkte Zugriff auf Daten nicht möglich. Shopify bietet jedoch eine hochwertige API für den Datenzugriff. Die Shopify API ist praktisch für die Verarbeitung und Integration von Daten in ein Data Warehouse.
Mit der Shopify API können Sie verschiedene Daten extrahieren, darunter:
- Bestelldaten
BestellungenBestellpositionenEntwürfe von BestellungenRückerstattungenErfüllungenKunden
- Produktdaten
ProdukteProduktvariantenGalerie
- Transaktionsdaten
Transaktionen
- Auszahlungsdaten
AuszahlungenAuszahlungstransaktionen
- Benutzerdaten (nur für Shopify Plus)
- Inventardaten
InventarbeständeInventarartikelStandorte
- Checkouts
CheckoutsEinkaufswagen
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass einige Daten nicht verfügbar über die API sind, was Herausforderungen für umfassende Analysen und Berichterstattung darstellen kann. Solche Daten umfassen:
- Historische Inventar: Änderungen in der Menge der Produkte über bestimmte Daten hinweg;
- Inventartransfers: Daten über die Bewegung von Produkten zwischen Lagern;
- Bestellungen von Lieferanten: Informationen über Bestellungen von Lieferanten;
- Web-Analytik: Daten über Besucher, Seitenaufrufe und andere Web-Analysen.
Um diese fehlenden Datenpunkte zu kompensieren, wird empfohlen, Daten aus anderen Systemen wie Google Analytics und Google Search Console in das Warehouse zu integrieren. Dies ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Kundeninteraktionen mit der Website, Suchmaschinenanfragen, Sichtbarkeit und mehr.
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ETL für Shopify
Bei der Betrachtung des ETL-Prozesses für Shopify treten sowohl positive Aspekte als auch einige Herausforderungen bei der Datenverarbeitung von dieser Plattform auf.
Positive Aspekte:
Qualität der Shopify API:
Die hochwertige Shopify API ermöglicht den Abruf einer großen Menge gut strukturierter Daten. Dies umfasst Informationen über Produkte, Bestellungen, Kunden und mehr, was eine hervorragende Grundlage für weitere Analysen und Geschäftsanalysen bietet.
Unterstützung von Webhooks:
Shopify unterstützt Webhooks, die es dem ETL-System ermöglichen, auf Änderungen in den Daten in Echtzeit zu reagieren. Dies bedeutet, dass Daten nahezu in Echtzeit aktualisiert werden können, was die Datenaktualität sicherstellt.
Herausforderungen:
Unstrukturierte Daten (rohes JSON):
Einige Daten, wie Metafelder und Tags, werden in einem unstrukturierten Format (rohes JSON) präsentiert. Dies erschwert die Verarbeitung und Analyse dieser Daten erheblich, da sie keine klare Struktur aufweisen. Die Verwendung dieser Daten erfordert eine Transformationsphase, die die Felder analysiert und in entsprechende Tabellen aufteilt.
Rolle der Transformationsphase:
Da einige Daten in einem unstrukturierten Format ankommen, spielt die Transformationsphase eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung dieser Daten.
Zusammenfassend ist es bei der Verwendung des ETL-Prozesses in Verbindung mit Shopify wichtig, sowohl positive als auch herausfordernde Aspekte zu berücksichtigen, um eine effektive Verarbeitung und Analyse von E-Commerce-Geschäftsdaten sicherzustellen.
Überblick über ETL-Systeme
Derzeit unterstützen mehrere ETL-Systeme Shopify ETL auf einem relativ hohen Niveau. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass keines dieser Systeme die Möglichkeiten der Shopify API vollständig ausschöpft. Dies kann zu Einschränkungen bei der Datenextraktion und der Verarbeitung spezieller Felder wie Metafelder oder Tags in einem für den Berichtsbau geeigneten Format führen.
In Bezug auf die Verarbeitung spezieller Felder wie Metafelder oder Tags verstehen die meisten ETL-Systeme möglicherweise nicht vollständig deren Wesen. Dies erschwert den Berichtsbau und die Analyse, da diese zusätzlichen Felder oft entscheidende kontextuelle Informationen über Produkte, Bestellungen, Kunden und Drittanbieter-Apps enthalten.
Es ist wichtig, diese Einschränkungen bei der Auswahl eines ETL-Tools für Shopify zu berücksichtigen. Bei großen Datenmengen und komplexen Strukturen ist es wichtig, ein Tool auszuwählen, das am besten zu den einzigartigen Bedürfnissen Ihres Unternehmens passt und die volle Kompatibilität mit den Funktionen der Shopify API gewährleistet.
Zusammenfassung
Die Erstellung eines eigenen Data Warehouses durch den ETL-Prozess im modernen E-Commerce ist ein entscheidend wichtiger Schritt für zukünftiges Wachstum und fundierte datengetriebene Entscheidungen. Mit dem Wachstum Ihres Geschäfts wird die Dringlichkeit dieses Prozesses zunehmend relevant.
Abschließend ist die Einrichtung eines eigenen Data Warehouses nicht nur ein Schritt nach vorne, sondern auch eine strategische Entscheidung, um Erfolg und Widerstandsfähigkeit angesichts sich schnell ändernder Anforderungen und Trends zu gewährleisten. Es ist eine Investition in Möglichkeiten zur Verbesserung, Innovation und der allgemeinen Entwicklung des Unternehmens.
