9 Fragen zu Datenquellen

Im Data Warehouse (DWL) ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) können verschiedene Datenquellen verwendet werden. Hier sind einige beispielhafte Datenquellen: 1. **Datenbanken**: Relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server. 2. **Dateisysteme**: CSV-Dateien, Excel-Dateien, JSON-Dateien, XML-Dateien. 3. **Cloud-Speicher**: Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage. 4. **APIs**: RESTful APIs, SOAP APIs, Web Services. 5. **Daten-Streams**: Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub. 6. **ERP-Systeme**: SAP, Oracle ERP, Microsoft Dynamics. 7. **CRM-Systeme**: Salesforce, HubSpot, Zoho CRM. 8. **Social Media**: Twitter API, Facebook Graph API. 9. **Log-Dateien**: Server-Logs, Anwendungs-Logs. 10. **IoT-Geräte**: Sensordaten, Telemetriedaten. Diese Datenquellen werden im ETL-Prozess extrahiert, transformiert und schließlich in das Data Warehouse geladen, um für Analysen und Berichte zur Verfügung zu stehen.

Unternehmensinterne und unternehmensexterne Datenquellen unterscheiden sich hauptsächlich darin, woher die Daten stammen und wie sie generiert werden. **Unternehmensinterne Datenquellen:** Diese Datenquellen stammen aus dem Inneren des Unternehmens und werden durch die internen Prozesse und Aktivitäten des Unternehmens generiert. 1. **ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning):** Diese Systeme enthalten Daten zu Finanzbuchhaltung, Personalwesen, Produktion und anderen internen Prozessen. 2. **CRM-Systeme (Customer Relationship Management):** Diese Systeme speichern Informationen über Kundeninteraktionen, Verkaufsdaten und Marketingaktivitäten. 3. **Intranet:** Das interne Netzwerk eines Unternehmens, das Dokumente, interne Kommunikation und andere wichtige Informationen enthält. **Unternehmensexterne Datenquellen:** Diese Datenquellen stammen von außerhalb des Unternehmens und werden durch externe Akteure oder Ereignisse generiert. 1. **Marktforschungsberichte:** Diese Berichte werden von spezialisierten Marktforschungsunternehmen erstellt und enthalten Daten zu Markttrends, Wettbewerbsanalysen und Verbrauchermeinungen. 2. **Soziale Medien:** Plattformen wie Facebook, Twitter und LinkedIn bieten Daten zu Kundenmeinungen, Trends und Markenwahrnehmung. 3. **Öffentliche Datenbanken:** Datenbanken von Regierungsbehörden oder internationalen Organisationen, die Statistiken und Berichte zu verschiedenen Themenbereichen bereitstellen. Diese Unterscheidung hilft Unternehmen, die Herkunft und den Kontext ihrer Daten besser zu verstehen und entsprechend zu nutzen.

Unternehmensinterne und externe Datenquellen der Marktforschung sind entscheidend für die Gewinnung von Informationen über Märkte, Kunden und Wettbewerber. **Unternehmensinterne Datenquellen:** 1. **Verkaufsdaten:** Informationen über Verkaufszahlen, Umsatz und Kundenverhalten. 2. **Kundendatenbanken:** Daten über bestehende Kunden, deren Kaufhistorie und Präferenzen. 3. **Finanzberichte:** Analysen der finanziellen Leistung des Unternehmens. 4. **Mitarbeiterfeedback:** Informationen von Mitarbeitern über Markttrends und Kundenbedürfnisse. 5. **Befragungen und Umfragen:** Interne Umfragen zur Kundenzufriedenheit oder Produktbewertung. **Externe Datenquellen:** 1. **Marktforschungsberichte:** Studien von Marktforschungsunternehmen, die Trends und Marktanalysen bieten. 2. **Öffentliche Statistiken:** Daten von staatlichen Institutionen, wie dem Statistischen Bundesamt. 3. **Wettbewerbsanalysen:** Informationen über Wettbewerber, deren Produkte und Marktstrategien. 4. **Soziale Medien:** Analysen von Kundenfeedback und Trends auf Plattformen wie Facebook, Twitter und Instagram. 5. **Branchenspezifische Publikationen:** Fachzeitschriften und Blogs, die aktuelle Entwicklungen in der Branche abdecken. Die Kombination dieser Datenquellen ermöglicht eine umfassende Analyse und fundierte Entscheidungen im Marketing.

Um in Looker Studio (ehemals Google Data Studio) zwei Datenquellen zusammenzuführen, kannst du die folgenden Schritte befolgen: 1. **Datenquellen hinzufügen**: Stelle sicher, dass beide Datenquellen in deinem Looker Studio-Dashboard hinzugefügt sind. 2. **Datenquelle auswählen**: Wähle die erste Datenquelle aus, die du verwenden möchtest. 3. **Verknüpfung erstellen**: Klicke auf "Ressourcen" in der oberen Menüleiste und wähle "Datenquellen verwalten". Dort kannst du eine neue Verknüpfung erstellen. 4. **Verknüpfung konfigurieren**: Wähle die zweite Datenquelle aus, die du mit der ersten verknüpfen möchtest. Du musst die Felder auswählen, die die beiden Datenquellen miteinander verbinden (z.B. eine ID oder ein Datum). 5. **Felder anpassen**: Du kannst auch neue berechnete Felder erstellen, um die Daten besser zu kombinieren oder zu analysieren. 6. **Bericht erstellen**: Nachdem die Verknüpfung erstellt wurde, kannst du die kombinierten Daten in deinem Bericht verwenden. Durch diese Schritte kannst du die Daten aus beiden Quellen effektiv zusammenführen und analysieren.

Eine häufig genutzte Datenquelle zur Kaufpreissammlung sind Immobilienportale wie Immobilienscout24, Immowelt oder ähnliche Plattformen. Diese Portale bieten Informationen über aktuelle Kaufpreise, Mietpreise und Marktanalysen. Zudem können öffentliche Register, wie das Grundbuch oder Gutachterausschüsse, wertvolle Daten zu Kaufpreisen liefern. Statistische Ämter und Marktanalysen von Immobilienverbänden sind ebenfalls nützliche Quellen.

Die Einbindung externer Datenquellen in ein System oder eine Anwendung kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen: 1. **Datenqualität und -konsistenz**: Externe Datenquellen können unvollständige, veraltete oder inkonsistente Daten enthalten, was die Datenqualität beeinträchtigen kann. 2. **Sicherheits- und Datenschutzbedenken**: Der Zugriff auf externe Datenquellen kann Sicherheitsrisiken bergen, insbesondere wenn sensible oder personenbezogene Daten verarbeitet werden. Es ist wichtig, Datenschutzrichtlinien und -gesetze zu beachten. 3. **Kompatibilität und Integration**: Unterschiedliche Datenformate und -strukturen können die Integration erschweren. Es kann notwendig sein, Daten zu transformieren oder zu normalisieren, um sie in das eigene System zu integrieren. 4. **Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit**: Externe Datenquellen können unzuverlässig sein oder Ausfallzeiten haben, was die Verfügbarkeit der Daten beeinträchtigen kann. 5. **Kosten**: Der Zugriff auf externe Datenquellen kann mit Kosten verbunden sein, sei es durch Abonnementgebühren, Lizenzkosten oder den Aufwand für die Datenintegration. 6. **Rechtliche und regulatorische Anforderungen**: Es können rechtliche und regulatorische Anforderungen bestehen, die den Zugriff auf und die Nutzung von externen Datenquellen einschränken. 7. **Leistungsprobleme**: Die Integration externer Datenquellen kann die Systemleistung beeinträchtigen, insbesondere wenn große Datenmengen verarbeitet werden müssen oder die Datenquelle langsam ist. 8. **Abhängigkeiten**: Die Abhängigkeit von externen Datenquellen kann problematisch sein, wenn diese Quellen nicht mehr verfügbar sind oder sich ändern. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, sorgfältige Planung und Evaluierung durchzuführen, geeignete Technologien und Methoden zu wählen und kontinuierlich die Datenqualität und -sicherheit zu überwachen.

Interne Datenquellen für die Sekundärforschung: 1. **Verkaufsdaten**: Informationen über Verkaufszahlen, Umsatz und Kundenverhalten. 2. **Finanzberichte**: Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Cashflow-Analysen. 3. **Mitarbeiterdaten**: Informationen über Personal, Mitarbeiterzufriedenheit und Fluktuation. 4. **Kundendatenbanken**: Daten über bestehende Kunden, deren Kaufhistorie und Präferenzen. 5. **Betriebsberichte**: Interne Analysen und Berichte über betriebliche Abläufe und Effizienz. Externe Datenquellen für die Sekundärforschung: 1. **Marktforschungsberichte**: Studien und Analysen von Marktforschungsunternehmen. 2. **Öffentliche Statistiken**: Daten von staatlichen Institutionen wie dem Statistischen Bundesamt. 3. **Wettbewerbsanalysen**: Informationen über Wettbewerber, deren Marktanteile und Strategien. 4. **Fachzeitschriften**: Artikel und Studien aus relevanten Branchenzeitschriften. 5. **Online-Datenbanken**: Zugriff auf Datenbanken wie Statista oder Eurostat für umfassende Statistiken.

Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Sprachmodelle wie GPT-4, bezieht ihr Wissen aus großen Mengen an Textdaten, die während des Trainingsprozesses verwendet werden. Diese Daten stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen wie Büchern, Artikeln, Webseiten, Foren und anderen Textsammlungen. Die KI analysiert dabei Muster, Zusammenhänge und Strukturen in diesen Texten, um später auf Fragen zu antworten oder Aufgaben zu erfüllen. Wichtig ist: Die KI hat keinen Zugriff auf Echtzeitdaten oder persönliche Informationen, sondern basiert ausschließlich auf dem Wissen, das ihr bis zu einem bestimmten Zeitpunkt (bei GPT-4.1: Juni 2024) im Training vermittelt wurde. Sie kann keine neuen Informationen aus dem Internet abrufen oder aktuelle Ereignisse nach dem Trainingszeitpunkt kennen.

Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle wie GPT, werden grundsätzlich durch das sogenannte maschinelle Lernen trainiert. Dabei werden große Mengen an Textdaten genutzt, um Muster, Zusammenhänge und Sprachstrukturen zu erkennen. Der menschliche Input in Form von Forenbeiträgen, Kommentaren, Büchern, Filmen usw. ist dabei eine wichtige Datenquelle, weil er die Vielfalt und Komplexität menschlicher Sprache widerspiegelt. Alternativen oder Ergänzungen zu diesen Datenquellen könnten sein: - **Künstlich generierte Daten:** Texte, die von anderen KI-Systemen oder durch gezielte Simulationen erstellt werden. - **Fachlich kuratierte Datensätze:** Speziell zusammengestellte und geprüfte Texte, z.B. aus wissenschaftlichen Publikationen oder offiziellen Dokumenten. - **Open-Source-Daten:** Inhalte, die explizit zur Nutzung und Weiterverarbeitung freigegeben wurden. - **Benutzergenerierte Daten mit expliziter Zustimmung:** Beispielsweise Texte, die im Rahmen von Wettbewerben, Citizen-Science-Projekten oder gezielten Datensammlungen erstellt wurden. Allerdings bleibt der menschliche Input zentral, weil KI letztlich menschliche Sprache, Wissen und Kommunikation abbilden soll. Ohne diesen Bezug würde die KI an Relevanz und Nützlichkeit verlieren. Entscheidend ist dabei, dass die Daten ethisch, rechtlich und transparent genutzt werden.