Data Warehouse

Wie schon mehrfach erwähnt ist SiteCatalyst nur eins der Module der Digital Marketing Suite. In der Liste der weiteren Module finden sich zwei, die eng mit SiteCatalyst verwandt sind: Data Warehouse und Discover.

Grob gesagt teilen sich Funktionsumfang und Zielpublikum so auf:

  • SiteCatalyst – Reporting und Analyse für Endnutzer
  • Data Warehouse – Modul ohne Benutzeroberfläche für Automatisierungen oder Zugriff auf nicht aggregierte Daten
  • Discover – Analyse praktisch ohne Einschränkungen für Poweruser

Data Warehouse

Wenn ein Tracking Request auf den Servern bei Adobe eintrifft, wird er durch eine ganze Reihe Rechenschritte gepumpt, an deren Ende er Teil eines Reports in SiteCatalyst sein wird. Die Rohdaten sind dabei für SiteCatalyst uninteressant und werden daher verworfen.

Wenn man allerdings Data Warehouse (DWH) einschaltet (Zusatzkosten!), werden auch die Rohdaten gespeichert. DWH ermöglicht einige interessante Funktionen:

  1. Unlimitierte Correlations und Subrelations
  2. Breakdown über die Grenzen zwischen Traffic und Conversion hinweg!
  3. Einsicht in alle Werte jeder Variablen (keine Uniques Exceeded)
  4. Beschränkung der Daten mittels Segmenten (gibt’s auch in SiteCatalyst 15)
  5. Einige der Engineering Services Lösungen benötigen DWH
  6. ASI Slots in SiteCatalyst 14 benötigen DWH

Darüberhinaus sind die gespeicherten Rohdaten unheimlich wertvoll, wenn es Probleme gibt und ein entsprechend bewanderter Kollege bei Adobe auf diese Daten zurückgreifen kann zwecks Debugging.

Ein paar Dinge hat oder kann Data Warehouse nicht:

  1. hat DWH keine Benutzeroberfläche, in der man sich die Report ansehen würde. Das Ergebnis eines Data Warehouse Requests ist eine Datei die man sinnvollerweise in Excel bearbeitet.
  2. sind die Daten normalerweise nicht so schnell verfügbar wie in SiteCatalyst (14 oder 15), sondern eher am nächsten Tag oder bei komplexen Segmenten und langen Reportzeiträumen auch später.
  3. stehen einige Reports in DWH nicht zur Verfügung, z.B. die Pathing Reports.

Wann sollte man Data Warehouse benutzen?

Generell ist DWH immer dann nützlich, wenn man Daten für komplexe Segmente benötigt, z.B. die Daten für all die Besucher, die über den Artikel zur Implementierung auf dieses Blog gestoßen sind und seitdem mindestens zwei weitere Artikel gelesen haben.

DWH hilft ,wenn man ein Problem mit „Uniques Exceeded“ hat: Es zeigt immer alle Werte an.

DWH ist nötig, wenn man in einem Bericht mehr als die normalen Correlations und Subrelations braucht, wenn man z.B. Kampagnen nach Produkten heruntergebrochen hat und dann für eine Kampagne-Produkt-Kombination noch wissen will, welche Sprache die Käufer nutzten. Ob die Sprache dabei in einer prop oder eVar steckt ist irrelevant.

Die Kombination von Segmenten und unlimitierten Breakdowns ist es, die DWH so mächtig und nützlich macht. Mir sind schon Fälle begegnet, in denen eine Analyse trotz fehlender Tags mit DWH möglich war.

Discover ist übrigens ähnlich was den Funktionsumfang angeht, hat aber eine Benutzerschnittstelle, die diesen Namen auch verdient.

Über

German expat living in Switzerland (formerly UK and France). Consultant and member of the Multi-Solutions Group at Adobe, working with the Digital Marketing Suite. Father of 4 girls.

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Veröffentlicht in Grundlagen
2 comments on “Data Warehouse
  1. […] aufsetzen wie die Reporting API, Excel Client, den Report Builder, Widgets, Dashboard Viewer. Für Data Warehouse und Discover ändert sich in diesem Zusammenhang […]

  2. […] Processing speichert Rohdaten in Data Warehouse […]

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