Datenprodukte-Anwendungsfälle

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  • Aktualisiert 30. März 2026
  • 3 Minuten Lesedauer

    • Erkunden Sie allgemeine Szenarien für die Veröffentlichung von Datenprodukten, und erfahren Sie, welches Muster Ihren Daten und den Anforderungen Ihrer Verbraucher entspricht.

    Ein Datenprodukt basiert auf einer oder mehreren Datenschnittstellen, von denen jede bestimmt, wie auf Quelldaten zugegriffen und kombiniert wird. Der richtige Datenschnittstellentyp hängt davon ab, wo sich Ihre Daten befinden, wie sie strukturiert sind und was Verbraucher damit tun möchten.

    Das Loyalty Analytics-Team eines Reiseunternehmens sieht einen klaren Trend: Gold Star-Mitglieder fliegen weniger. Die zentrale Frage, die die Untersuchung antreibt, lautet: Auf welchen Routen buchen Gold-Mitglieder weniger, und wird es schlechter? Die Daten befinden sich in Snowflake – Flugsegmente, ein Punktbuch und Mitgliederprofile. Kein Analyst hat direkten Lagerzugriff, und die Daten sind zum Exportieren zu vertraulich. Das Team benötigt eine Möglichkeit, Live-Snowflake-Daten aus ServiceNow abzufragen, mit Zugriffssteuerungen, die es verwalten kann.

    Das Team teilt die Untersuchung in vier spezifische Fragen auf, die jeweils über eine dedizierte Datenschnittstelle beantwortet werden:

    • Welche Routen generieren die meisten Punktzahlaktivitäten?
    • Wie viele eindeutige Gold-Mitglieder haben jede Route im letzten Quartal gebucht?
    • Für welche Routen fällt das Buchungsvolumen im Laufe der Zeit ab?
    • Wie viele langjährige Gold-Mitglieder sind derzeit inaktiv?

    Nachverfolgung von Buchungstrends über Routen und Kabinen-Klassen hinweg

    Um das Buchungsvolumen im Zeitverlauf nachzuverfolgen, benötigt das Team Route, Monat und Kabinenklasse. Alle diese Daten befinden sich in einer einzelnen Snowflake-Tabelle, „FLIGHT_SEGMENTS“. Eine einzelne Tabellendatenschnittstelle über „FLIGHT_SEGMENTS“ stellt die Rohsegmentdaten bereit, und das Platform Analytics-Dashboard wendet Datumsfilter und Rangfolgen der Top-Route zum Zeitpunkt der Abfrage an. Wenn die Schnittstelle für allgemeine Zwecke beibehalten wird, können dieselben Daten mehrere Dashboard-Widgets versorgen, ohne sie für jedes neu zu erstellen. Datenschnittstellenkonfiguration, die eine einzelne Tabellenverbindung zu „flight_Segments“ in Snowflake mit 11 verifizierten Spalten anzeigt.

    Identifizierung langjähriger Mitglieder, die ruhig sind

    Alles, was für die Beantwortung der Frage zum inaktiven Mitglied erforderlich ist – Treuestufe, Nutzungsdauer, Status „aktiv“ oder „inaktiv“ – wird in MEMBER_PROFILE gespeichert. Eine Schnittstelle mit einer einzelnen Tabelle filtert nach Gold-Mitgliedern mit mindestens fünf Jahren Betriebszeit und inaktivem Status. Diese Schnittstelle versorgt sowohl das KPI-Widget, das 10 inaktive Gold-Mitglieder mit hoher Angestellter anzeigt, als auch das Abgabendiagramm, aufgeschlüsselt nach Hub-Flughafen.

    Datenschnittstellenkonfiguration, die eine einzelne Tabellenverbindung zu member_Profile in Snowflake mit 8 verifizierten Spalten anzeigt.

    Punktergebnisse werden mit den Routen verknüpft, auf denen sie stattfinden

    Wenn Sie wissen, welche Routen die meisten Punktzahlaktivitäten steuern, müssen Sie zwei Tabellen verbinden. Punkttransaktionen werden in POINTS_LEDGER gespeichert, aber die Routeninformationen – Ursprung, Ziel – befinden sich in FLIGHT_SEGMENTS. Die beiden Tabellen teilen sich eine booking_ID Eine JOIN-Datenschnittstelle verknüpft sie mit diesem Schlüssel, filtert nur nach VERDIENSTTRANSAKTIONEN und erzeugt ein flaches Ergebnis, das die Gesamtzahl der pro Route verdienten Punkte anzeigt. Der Analyst, der das Dashboard abfragt, sieht eine Tabelle. Die Join-Logik ist für ihn unsichtbar. Datenschnittstellenkonfiguration, die den Join zwischen den Tabellen „flight_Segments“ und „Points_ledger“ mit insgesamt 18 Spalten anzeigt.

    Messung der Route der Interaktion mit Gold-Mitgliedern nach Route

    Die vierte Frage – wie viele Gold-Mitglieder jede Route buchen – erfordert die Verbindung von Flugdaten mit Mitgliedsdaten. „FLIGHT_SEGMENTS“ enthält die Route- und Buchungsdatensätze; „MEMBER_PROFILE“ enthält die Treuestufe. Eine JOIN-Schnittstelle verknüpft die beiden Tabellen, filtert nach Stufe = GOLD und gibt eine eindeutige Mitgliederanzahl und Gesamtbuchungen pro Route für das vorherige Quartal zurück. Datenschnittstellenkonfiguration, die den Join zwischen den Tabellen member_Profile und flight_Segments mit insgesamt 18 Spalten anzeigt.

    Das Ergebnis: Reiseimpuls-Dashboard

    Der Datenverwalter verpackt alle vier Datenschnittstellen in einem einzigen Datenprodukt. Der Verwalter veröffentlicht sie im Datenkatalog. Der Treueanalyst – der keinen Lagerzugriff hat – erkennt das Produkt, fordert Zugriff an und erstellt das Reisepuls-Dashboard in Platform Analytics. Jedes Widget fragt eine Schnittstelle direkt anhand von Live-Snowflake-Daten ab. Es werden keine Daten kopiert, extrahiert oder repliziert. Reiseimpuls-Dashboard in Plattformanalysen, das Buchungstrends, Routenrangfolgen und Gold-Mitglieds-Analytics anzeigt.

    Erweitern des Musters: Kombination von Daten aus mehreren Quellen

    Wenn das Team später Buchungsdaten von einer Partnerfluggesellschaft einbeziehen muss, kann es eine GEWERKSCHAFTSDATENSCHNITTSTELLE verwenden. Die Partnerdaten werden in einer separaten Snowflake-Tabelle mit demselben Schema wie „FLIGHT_SEGMENTS“ gespeichert. Eine GEWERKSCHAFTSDATEN-Schnittstelle stapelt beide Tabellen in einer einzelnen abfragbaren Ansicht. Verbraucher fragen einen einheitlichen Datensatz ab. Keine vorhandenen Schnittstellen ändern.

    Dieses Muster passt immer dann, wenn dieselbe Art von Datensatz in mehreren Systemen nachverfolgt wird. Datensätze wie Buchungen, Aufträge, Transaktionen oder Ereignisse können nach Region, Zeitraum oder Geschäftsbereich unterteilt werden. Die Berichterstellung besteht darin, alle gleichzeitig abzudecken.