Es gibt unzählige Diskussionen im Web darüber, wie man mehr Daten gewinnt. Und mit welchen Plattformen man mehr Daten gewinnen kann. Das ist großartig, es sei denn… Sie haben keinen Plan dafür, was Sie mit diesen Daten anfangen sollen, sobald Sie sie haben.
Auf eine endlose Liste von Zahlen und Deltas aus all diesen Rohdatenquellen zu starren, ist der reinste Albtraum. Seien wir ehrlich. Sie müssen herausfinden, worauf Sie basierend auf den von Ihnen erfassten Daten reagieren können – und das schnell.
Wenn Sie hier sind, sind Sie sich wahrscheinlich bewusst, dass die Visualisierung Ihrer Daten auf verständlichere Weise der beste Weg ist, um schnelle Einblicke in ständig wachsende Datensätze zu gewinnen.
In diesem Artikel geben wir Ihnen einen einfachen vergleichenden Überblick über Tableau vs. Adobe Analytics, zwei viel diskutierte Lösungen in der Datenanalyse, -visualisierung und im Reporting.
Adobe Analytics: Übersicht
Adobe Analytics ist, obwohl es nicht das einzige von Adobe angebotene Analysetool ist, die primäre webfokussierte Analysesoftware der Adobe Experience Cloud. Es begann als die Webanalyseplattform Omniture, und Adobe erwarb es 2009, wobei es schließlich seinen Namen änderte, als es Teil der Adobe Suite wurde.
Die Hauptfunktion der Software ist es, große Datenmengen aus einer Vielzahl von Online-Quellen zu sammeln, sei es von Ihrer Website, Ihren bezahlten Anzeigen, E-Mail-Kampagnen und so weiter. Adobe Analytics (AA) speichert diese Daten dann in einem zentralen Hub, wobei Ihre Online-Bemühungen verknüpft werden und ein einziger Punkt der Wahrheit geschaffen wird.
Darüber hinaus hilft es Ihnen auch, Ihre Daten auf aussagekräftige Weise zu analysieren und zu visualisieren und liefert Ihnen die prädiktiven Einblicke, die Sie benötigen, um besser mit Kunden in Kontakt zu treten.
Funktionen
Ein Grund, warum sich so viele Unternehmen für ein Upgrade auf Adobe Analytics für ihre Webdaten entscheiden, liegt in der Fülle leistungsstarker Funktionen.
Unabhängig davon, wie viele Daten oder aus wie vielen Quellen Sie einbringen, nutzt AA die robuste und flexible Speicherfähigkeit der Adobe Experience Platform in Kombination mit ihren erstklassigen Funktionen, um umsetzbare, sofortige Einblicke zu schaffen.
Hier ist eine kurze Übersicht über einige der herausragenden Funktionen von AA:
- Vielfältige Multichannel-Datenerfassung: Erfassen Sie Daten sogar von Online-Kiosken, Client-Server-Anwendungen und vielen weiteren internetfähigen Quellen.
- Serverseitige Verarbeitung: Segmentieren Sie Daten in Echtzeit, ohne komplizierte Regeln auf Ihrer Website implementieren zu müssen.
- Vereinfachtes Tag-Management: Sammeln und verteilen Sie mehr Daten, einfacher.
- Erweiterte Datenfunktionen: Mehr Datenverarbeitungsleistung mit Speichererweiterungen, Kundenberichterstattung und Datenaufbereitung.
- Flussanalyse: Untersuchen Sie die gesamte Customer Journey über mehrere Datenpunkte hinweg.
- Kohortenanalyse: Gruppieren Sie ähnliche Kunden mit gemeinsamen Merkmalen und analysieren Sie Trends in deren Verhalten über die Zeit.
- Flexible Drag-and-Drop-Benutzerdefinierte Berichte: Organisieren Sie Daten so, wie Sie sie benötigen, mit jeder Kombination aus Visualisierungen, Tabellen, Diagrammen und mehr.
- Neue Metriken mit erweiterten Berechnungen erstellen: Verwenden Sie bestehende Metriken, um statistische Operationen zu erstellen, die neue, für das Verständnis Ihrer Daten relevante Metriken bilden.
- Anomalie-Benachrichtigungen und Beitragsanalyse: Werden Sie benachrichtigt, wenn Datenanomalien auftreten, und erhalten Sie intelligente Einblicke von AA, was diese verursacht hat.
- Echtzeitdaten: Erhalten Sie mit dem Live Stream von AA einen Überblick über Daten auf Hit-Ebene.
- Umsetzbare gemeinsame Zielgruppen: Erstellen Sie Zielgruppensegmente, die zur Optimierung der Customer Journey in anderen Adobe Experience Cloud Produkten genutzt werden können.
- Einfache Integration von Werbeanalysen: Integrieren Sie mühelos Daten aus Ihren digitalen Marketingkanälen und verstehen Sie, wie diese Daten mit Ihren anderen Datenkanälen zusammenhängen.
- Konfigurierbare Remarketing-Trigger: Binden Sie Nutzer automatisch wieder ein mit Triggern, die auf in AA gesammelten Daten basieren.
- Integrationsfähigkeit mit Drittanbietern: Nahtlose Integration mit unbegrenzten Drittanbieter-Apps mithilfe der vorgefertigten API-Konnektoren von AA.
Anwendungsfälle
Für alle Unternehmen ist eine Analyselösung ein Muss. Wenn Sie derzeit keine haben, sollte die Einführung einer Analyseplattform Priorität haben.
Beispiele für Situationen, in denen Adobe Analytics speziell Ihre Anforderungen erfüllen könnte, sind:
- Sie führen eine große Anzahl von Journey-Tests durch und benötigen Echtzeit-Analysefunktionen, um auf Änderungen in den Customer Journeys zu reagieren, sobald sie auftreten.
- Sie benötigen eine zentralisierte Datenplattform, die kanalübergreifende Messungen mit leistungsstarken und vielfältigen Visualisierungen kombiniert, um das gesamte Erlebnis besser zu verstehen.
- Sie müssen Mustererkenntnisse aus der gesamten Customer Journey analysieren, um herauszufinden, wo der größte Testaufwand investiert werden sollte.
- Sie könnten von flexibleren und leistungsfähigeren prädiktiven Modellen profitieren, die Ihnen helfen, Trends zu erkennen, bevor sie eintreten.
- Sie benötigen eine robuste Datenspeicherlösung, die mit Ihrem Unternehmen skalieren kann.
- Sie nutzen bereits andere Produkte der Adobe Experience Suite (wie AEM oder Adobe Target) und suchen nach einer Web-Analyse-Lösung, die sich nahtlos mit diesen verknüpft.
Tableau Überblick
Gegründet 2003 in Stanford, war Tableau die Idee der Mitbegründer Chris Stolte, Pat Hanrahan und Christian Chabot. Es wurde mit VizQL entwickelt, das visuelle Datenkodierung in Kombination mit Abfragen nutzte, um ein besseres visuelles Verständnis von Daten zu fördern.
Eines der Hauptziele von Tableau, ursprünglich und bis heute, war es, eine zugängliche Plattform zu bleiben, selbst für jene ohne Abfragekenntnisse, dank seiner Drag-and-Drop-Visualisierungsfunktionen.
Tableau, obwohl in einigen Aspekten Adobe Analytics ähnlich, dient insgesamt einem anderen Zweck. Beide können als Datenanalyseplattformen betrachtet werden, aber Tableau konzentriert sich fast ausschließlich auf Datenvisualisierung und nicht auf Datenspeicherung oder fortgeschrittene prädiktive Daten.
Ein wichtiger Unterschied, den es zu beachten gilt, ist, dass Tableau seine Daten nicht direkt von der Quelle sammelt (z.B. Google Ads, Ihre Website, Ihre App usw.). Stattdessen integriert es sich mit anderen Plattformen, die Daten von der Quelle beziehen (z.B. Adobe Analytics, Salesforce, Google Analytics), und führt diese Daten zur Visualisierung zusammen.
Funktionen
Im Laufe seiner verschiedenen Iterationen hat Tableau kontinuierlich daran gearbeitet, immer mehr Wege zur Visualisierung von Daten zu entwickeln, auf die Sie leicht reagieren können. Seine bemerkenswertesten Funktionen verbessern die Einfachheit umfassender, vielfältiger visueller Analysen. Einige dieser Funktionen sind:
- Geospatiale Analyse: Analysieren Sie Daten geografisch, dargestellt in einer Kartenansicht.
- Hyper SQL Engine: Dies ermöglicht das Laden von Dashboards und die Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit.
- Eingebettete Visualisierungsbilder: Ordnen Sie Bildressourcen Ihren Datensätzen zu, um die visuelle Analyse zu erleichtern.
- Join-Schritt: Erstellen Sie umfassende Visualisierungen, indem Sie Daten aus 2 oder mehr Tabellen, die ein gemeinsames Feld teilen, einfach zusammenführen.
- Accelerator: Nutzen Sie vorgefertigte Dashboards, um schneller loszulegen und bei Bedarf vollständig anzupassen.
- Bins: Wandeln Sie große kontinuierliche Datensätze in übersichtliche Verteilungsanzeigen um, ohne komplexe WENN-Anweisungen zu verwenden.
- Data Stories: Generieren Sie automatisch wichtige Erkenntnisse über Ihre Daten in leicht verständlicher Sprache.
- Daten erklären: Gewinnen Sie schnelle Einblicke, warum Datenanomalien aufgetreten sein könnten.
- Zugängliche Drag-and-Drop-Visualisierung: Ziehen Sie Daten einfach per Drag-and-Drop in Dashboards und Visualisierungen.
Anwendungsfälle
Tableau ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Verstehen von Daten, aber woher wissen Sie, ob Tableau für Ihre gesamte Situation geeignet ist?
Wie bereits erwähnt, zieht Tableau Daten aus Ihrem bestehenden Speicher, um sie in seiner Vielzahl von Visualisierungen zu verwenden. Einfach ausgedrückt: Wenn Sie noch keine Datenspeicherplattform haben oder eine, die nicht so funktioniert, wie Sie es benötigen, wird Tableau Ihrem Tech-Stack keinen Mehrwert hinzufügen.
Dennoch sind einige Beispielsituationen, in denen Tableau durchaus eine kluge Wahl wäre, die folgenden:
- Wenn Sie bereits eine Datenspeicher- und -erfassungsplattform nutzen, die all Ihre Daten an einem Ort vereint, aber bei der Breite und Benutzerfreundlichkeit der Datenvisualisierungen Defizite aufweist.
- Wenn Sie Ihren bestehenden Datenerfassungs-Stack nicht ändern können, dieser aber über viele verschiedene Plattformen fragmentiert ist und Sie eine bessere Möglichkeit benötigen, all diese Daten zusammen zu interpretieren.
- Ihr übergeordnetes Ziel ist es, die Datenkompetenz unternehmensweit zu verbessern, indem Sie Funktionen wie Tableaus Center of Enablement nutzen, das Teams aller technischen Niveaus dabei unterstützt, Ihre Daten optimal zu nutzen.
Adobe Analytics vs. Tableau: Hauptunterschiede
Nachdem Sie nun etwas mehr Hintergrundwissen zu jeder Plattform haben, haben Sie wahrscheinlich schon einige Ideen zu den wichtigsten Bereichen, in denen sie sich unterscheiden. Die folgenden Funktionen überschneiden sich nicht:
Obwohl sich die meisten Funktionen überschneiden, zeichnen sie sich in verschiedenen Bereichen aus.
Um Ihnen jedoch einen genaueren Einblick in diese Unterschiede zu geben, fassen wir sie hier an einem Ort zusammen.
Analyse- und Berichterstattungsoberfläche und Benutzerfreundlichkeit
Zunächst ist hervorzuheben, dass sowohl Tableau als auch Adobe Analytics praktische Arbeitsbereiche für die Datenvisualisierung bieten. Beide Arbeitsbereiche verfügen über Datenpunkte (Metriken, Dimensionen, Kategorien usw.), die per Drag & Drop verschoben werden können, um Berichte zu erstellen.
Allerdings kann Tableaus Workspace für diejenigen in unseren Organisationen, die keine geborenen Datenanalysten sind, trotz seiner Drag-and-Drop-Funktionalität durchaus einschüchternder wirken. Der Analysis Workspace von AA hingegen ist etwas übersichtlicher und intuitiver für Nutzer aller Datenkompetenzen.
Darüber hinaus umfasst Adobe Analytics im Gegensatz zu Tableau weit mehr Tools als nur den Arbeitsbereich, wie z.B. die Registerkarte „Komponenten“, mit der Sie Daten segmentieren, Alarme erstellen, Berichte planen und berechnete Metriken erstellen können.
Datenintegration und -management
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der größte Unterschied in der Datenintegration zwischen Tableau und Adobe Analytics darin besteht, woher jede Plattform ihre Daten beziehen kann.
Tableau muss Daten aus anderen Datenspeicherlösungen beziehen und kann Daten nicht direkt von der Quelle sammeln oder speichern. AA hingegen kann sich direkt in Online-Datenquellen integrieren und große Mengen dieser gesammelten Daten speichern. AA kann auch Kundendaten aus Ihren Offline-Quellen importieren und speichern, um Ihren Webdaten Kontext hinzuzufügen.
Einige der wichtigsten Integrationen von Tableau sind:
- Microsoft SQL Server
- Excel
- Salesforce
- Snowflake
- Azure
- Alteryx
Andererseits bietet AA Integrationen mit über 200 Datenquellen (zu viele, um sie hier aufzulisten), wobei einige der wichtigsten Quellen sind:
- Ihre Website (über Tagging-Lösungen, die in AA verwaltet werden)
- Ihre App(s)
- Ihre Werbekampagnen
- Ihr CRM
Kollaboration und Freigabe
Auf den ersten Blick sind die Kollaborations- und Freigabefunktionen von Tableau und AA ziemlich ähnlich.
Beide Plattformen ermöglichen es Ihnen, spezifische Berechtigungen für die Zusammenarbeit an Dashboards zuzuweisen. Beide Plattformen ermöglichen es Ihnen auch, Dashboards und Visualisierungen zu kommentieren.
Auffällige Unterschiede hierbei sind die Zugänglichkeit der Benutzeroberfläche und die Art und Weise, wie Berechtigungen vergeben werden.
Für Benutzer (insbesondere auf Unternehmensseite), die auf Projekte mit geringerer Datenkompetenz zugreifen und daran zusammenarbeiten müssen, bietet AA eine benutzerfreundlichere, zugänglichere Benutzeroberfläche, während Tableaus Benutzeroberfläche für Benutzer, die bereits über eine gewisse Datenkompetenz verfügen, zugänglicher ist.
Zweitens sind Berechtigungen rollenbasiert in Tableau, während AA flexiblere und anpassbarere Berechtigungen auf Benutzer- und Gruppenebene bietet.
Arten von Visualisierungen
Zu guter Letzt: Obwohl sich AA und Tableau in vielen der angebotenen Visualisierungen ähneln, gibt es doch einige deutliche Unterschiede zwischen den beiden.
Zum Beispiel bietet Adobe Analytics einige Visualisierungen out-of-the-box an, die Tableau in diesem Umfang nicht bietet, insbesondere im Zusammenhang mit Customer Journeys, wie zum Beispiel:
Können Adobe Analytics und Tableau zusammenarbeiten?
Angesichts unseres heutigen Wissens darüber, wie Tableau funktioniert und was AA leistet, lautet die Antwort auf diese Frage: Ja—technisch gesehen können Tableau und AA zusammenarbeiten.
Tableau bezieht seine Daten aus Speicherlösungen wie Adobe Analytics, und die Funktionalität, Adobe Analytics mit Tableau zu verknüpfen, ist gegeben.
Es ist jedoch oft so, dass der Einsatz beider Plattformen in vielen Fällen eher redundant als hilfreich ist. Das liegt daran, dass Adobe Analytics bereits leistungsstarke Visualisierungsfunktionen zusätzlich zu seinen Datenerfassungs- und Speicherfunktionen integriert.AA wurde als End-to-End-Plattform konzipiert, die Ihre Daten von der Erfassung über Vorhersagen, Visualisierungen, Dashboards bis hin zur Aktivierung von Erkenntnissen verfolgt. Obwohl Sie es also mit Tableau verwenden können, müssen Sie wirklich nicht in beide investieren.
Fazit
Nun wissen Sie Bescheid – Tableau und Adobe Analytics bedienen den Bereich der digitalen Analytik beide auf unterschiedliche und spannende Weisen. Unter Berücksichtigung der Bedürfnisse Ihres Unternehmens und Ihres bestehenden Tech-Stacks hoffen wir, dass Sie nun eine klarere Vorstellung davon haben, welche Plattform die beste für Sie sein könnte.
Im Großen und Ganzen bietet Adobe Analytics von Anfang Ihrer Datenreise bis ins Unendliche etwas mehr Möglichkeiten. Ehrlich gesagt erfordert die Implementierung sicherlich eine größere Investition als bei Tableau – obwohl es sich auf lange Sicht um eine Investition mit erheblichen Vorteilen handelt.
Wenn Adobe Analytics jedoch wirklich der beste Weg für Sie ist, lassen Sie sich nicht von Implementierungsstress davon abhalten, es zu wählen! Unsere Experten stehen bereit, um Ihnen zu helfen, schnell mit AA zu starten und Sie für den dauerhaften Erfolg mit der Plattform zu rüsten. Fragen Sie uns, wie Ihr Implementierungsprozess aussehen würde!
