30.11.2021

Erweiterung eines Data-Warehouses zur Auswertung von Website- und Affiliatedaten

In Zusammenarbeit mit Heise Medien entwickeln sechs Studierende der Hochschule Hannover das bestehende Data-Warehouse (DWH) des Auftraggebers weiter.

Das Business Intelligence Projekt, unter der Leitung von Prof. Dr. Stephan König, soll den hohen manuellen Auswertungsaufwand von Website-Daten auf ein Minimum reduzieren. Die möglichen Auswertungen lassen sich zukünftig über ein Dashboard anwendungsfreundlich abrufen.

Ein Vorgängerprojekt im Sommersemester 2021 hatte bereits ein erstes DWH erstellt. Dies ermöglicht bereits die Analyse von Zugriffszahlen oder die Wirksamkeit von kostenpflichtigen Abonnements.

Der Auftraggeber verfügt bereits über umfassende Webanalyse-Tools und einen Rohdatenbestand von über 34 Milliarden Datensätzen. Die Aufgabe des Projektteams ist es nun, das DWH so zu erweitern, dass weitere Fragestellungen beantwortet werden können. Dies wurde in einer Anforderungsanalyse ermittelt. Das Vorgehen des Projektteams lässt sich in folgendem Ablaufplan nachvollziehen.

Ablaufplan des BI-Projektes im WS 2021/22
Ablaufplan des BI-Projektes im WS 2021/22

Im Websiteportfolio von Heise Medien gibt es zwei Geschäftsmodelle: Einerseits die Finanzierung durch Abonnements und eine Paywall und andererseits durch Werbung wie Banner und die Verlinkung sogenannter Affiliate Links. Affiliate Links sind Links zu Shops wie beispielsweise Amazon. Durch die Verlinkung zu Amazon erhält der Website-Inhaber eine Provision, wenn ein Besucher den Link anklickt und/oder dort ein Produkt kauft.

Das durch den Verlag bisher angewendete Webtracking ermöglicht es jedoch (noch) nicht, die Einnahmen aus den Affiliate-Netzwerken einzelnen Webinhalten zuzuordnen. Aktuell werden die notwendigen Daten wöchentlich manuell durch die Verlagsmitarbeiter zusammengetragen.

Dies bedeutet erheblichen Zeitaufwand und begrenzte Auswertungsmöglichkeiten. Durch eine detaillierte Anforderungsanalyse kennt das Projektteam nun die genauen Anforderungen des Managements. Diese Anforderungen sollen jetzt umgesetzt werden.

Die Schwierigkeit besteht darin, dass jedes Affiliate-Netzwerk andere Daten und Schnittstellen bereitstellt. Dabei muss bei der Integration der Datenquellen darauf geachtet werden, dass das DWH übersichtlich und effizient bleibt.

Die automatisierte Analyse durch Integration der Quelldaten in das DWH und deren Darstellung auf einem anwendungsfreundlichen Dashboard reduziert nicht nur den Bereitstellungs- und Analyseaufwand, sondern bietet die Möglichkeit, weitere Fragestellungen zu beantworten. Diese konnten bisher Aufgrund des Zeitaufwandes nicht realisiert werden. Insgesamt werden die Auswertungen zur Wirtschaftlichkeit der Website beitragen und bieten somit ein umfassendes Optimierungspotential.

Für die Studierenden ist das fünfmonatige Projekt nicht nur fachlich eine herausfordernde Aufgabe. Erstmalig arbeiten die Studierenden zusammen in einem Projektteam und können praktische Erfahrungen im agilen Projektmanagement sammeln.

Das studentische Projektteam im WS 21/22
Das studentische Projektteam im WS 21/22