Was sind Transaktionsdaten?

Transaktionsdaten sind Informationen, die aus Transaktionen erfasst werden. Sie zeichnen den Zeitpunkt der Transaktion, den Ort, an dem sie stattgefunden hat, die Preispunkte der gekauften Artikel, die verwendete Zahlungsmethode, etwaige Rabatte und andere, mit der Transaktion zusammenhängende Mengen und Qualitäten auf. Transaktionsdaten werden normalerweise am Point-of-Sale erfasst.

Anders ausgedrückt: Transaktionsdaten sind Daten, die von verschiedenen Anwendungen bei der alltäglichen Ausführung oder Unterstützung von Kauf- und Verkaufsprozessen generiert werden. Zur Durchführung von Finanztransaktionen wird ein großes und kompliziertes Netz aus POS-Servern, Sicherheitssoftware, Geldautomaten und Zahlungsgateway-Daten, die von jedem möglichen Gerät stammen, verwendet.

Angesichts der schieren Anzahl von Berührungspunkten sind die daraus resultierenden Daten oft schwer lesbar oder enthalten unnötige Zusätze wie Buchstaben, Symbole oder Zahlen. Eine saubere Erfassung der Transaktionsdaten ist hilfreich, um nachgelagerte Analysen durchzuführen, teure Kundendienstanrufe zu verhindern oder die Fakten in Betrugsfällen zu ermitteln.

Aus Sicht des Prozesses wird jeder auftretenden Transaktion eine eigene eindeutige Kennung zugewiesen, die als „Trans-ID“ bezeichnet wird. Ihr wird eine Liste von Elementen zugeordnet, die Teil der Transaktion sind.

Transaktionsdaten unterscheiden sich von den anderen Hauptdatenkategorien wie den folgenden:

• Analytische Daten: Analytische Daten entstehen, wie der Name schon sagt, durch Berechnungen oder Analysen, die mit den Transaktionsdaten ausgeführt werden.
• Stammdaten: Stammdaten stellen die tatsächlichen, kritischen Geschäftsobjekte dar, an denen diese Transaktionen unter Berücksichtigung der Parameter für Datenanalyse durchgeführt werden.

Warum Transaktionsdaten in der Big-Data-Analytik von großer Bedeutung sind

Das bestimmende Merkmal von Transaktionsdaten ist, dass sie einen Zeitaspekt enthalten. Das bedeutet, dass sie sehr volatil sind und mit der Zeit an Relevanz verlieren. Die schnelle Verarbeitung und sinnvolle Nutzung von Transaktionsdaten ist wichtig, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Transaktionsdaten können eine wichtige Quelle für Business Intelligence sein, wenn sie richtig verwendet werden.

Bei der Big-Data-Analytik sind Transaktionsdaten beispielsweise von entscheidender Bedeutung, um das Transaktionsvolumen, die Aufnahme- und Eingangsraten der Daten in der Spitze zu verstehen.

Aus analytischer Sicht bezieht sich eine Transaktion auf eine Abfolge des Informationsaustauschs und die damit verbundene Arbeit, z. B. die Datenbankaktualisierung. Das Ganze wird für alle praktischen Zwecke als Einheit behandelt. Transaktionsdaten sind zusammen mit den zugehörigen Betriebsdaten wertvoll für die Business-Analytik. Erkenntnisse aus den Transaktionen werden zur kontinuierlichen Optimierung der Geschäftsprozesse in dieselben Kern-Betriebssysteme zurückgestreamt. Transaktionsdaten sind daher ein wertvolles Instrument, um die Effizienz und Wirksamkeit des Geschäftsbetriebs zu maximieren.

Beispiele für Transaktionsdaten

Transaktionsdaten fallen typischerweise unter die Kategorie der strukturierten Daten. Einige Beispiele dafür sind:

• Finanztransaktionsdaten: Versicherungskosten und Reklamationsdaten oder Kauf oder Verkauf, Ein- oder Auszahlungen bei Banken
• Logistische Transaktionsdaten: Versandstatus, Daten des Versandpartners
• Arbeitsbezogene Transaktionsdaten: Zeiterfassung der Mitarbeiter

In diesem Zusammenhang zeichnen Transaktionsdaten die Referenzdaten einschließlich der Zeit auf, um eine bestimmte Transaktion zu dokumentieren. Sie werden als Teil der Informations- und Anwendungssysteme aufgezeichnet, die die wichtigsten Geschäftsprozesse eines Unternehmens wie z. B. Online-Transaktionssysteme automatisieren.

Je nach Art der Transaktion werden die Daten mit den zugehörigen Produktinformationen und Abrechnungsinformationen in den Stammdaten gruppiert.

Rohtransaktionsdaten können unübersichtlich sein und müssen für die nachgelagerte Analytik bereinigt werden. Tools zur Datenanreicherung sind jetzt für diesen Zweck allgemein verfügbar.

Wer verwendet Transaktionsdaten in einem Unternehmen?

In einem Unternehmen sind das operative IT-Team und das Daten-Analytik-Team die beiden Hauptnutzer von Transaktionsdaten. Die Vorteile sind zweierlei:

1. Das operative IT-Team überwacht Transaktionen in Echtzeit. Es verwendet die Daten und Streaming-Produkte, um Leistungsprobleme zu lokalisieren, zu diagnostizieren und zu beheben, die zu ernsthaften Serviceunterbrechungen führen können. Das spart sowohl Geld als auch Zeit.
2. Geschäftsführer und Datenanalysten verwenden Transaktionsdaten in Echtzeit, um das Käuferverhalten zu verstehen und sich ein Bild davon zu machen, wie ihre Produkte und Dienstleistungen angenommen werden. In diesem Fall liefern die Transaktionsdaten wertvolle Erkenntnisse, die zur Verbesserung des Serviceangebots beitragen. Transaktionsdaten dienen dazu, bessere Kundenerlebnisse zu bieten, Neugeschäft zu akquirieren und die Rentabilität des Unternehmens zu steigern.

Herausforderungen beim Management von Transaktionsdaten

Manchmal verschwimmen die Grenzen zwischen Master- und Transaktionsdaten, wenn sich die Stammdaten als eher transaktional herausstellen. Ein Beispiel wäre, wenn ein neuer Datensatz für die neue Adresse eines Anbieters erstellt wird, anstatt den vorhandenen Datensatz zu ändern. Dies kann versehentlich oder absichtlich sein. Das ist relevant, wenn ein Unternehmen alle Adressen seiner Lieferanten beibehalten möchte, wenn es die Bewegung des Lieferanten verfolgen und analysieren möchte.

An dieser Stelle wird es schwierig. Die bessere Option könnte darin bestehen, diese Art von Daten als transaktional zu behandeln und Transaktionslösungen bei eventuell auftretenden Problemen anzuwenden. Dies ist auf lange Sicht ein effizienteres Management.

Die Hygiene und Integrität der Transaktionsdaten wird mit einer Datenbankfunktion gewährleistet, die nur abgeschlossene Transaktionen protokolliert. Das System bricht Transaktionen ab, wenn nicht alle Schritte erfolgreich abgeschlossen wurden. Dieser integrierte Überprüfungsmechanismus stellt sicher, dass es sich bei den aufgezeichneten Daten entweder um eine erfolgreiche Transaktion oder einen Fehler handelt. Diese Funktion ist nicht unproblematisch, insbesondere kann ihre Skalierung zu einer Herausforderung werden.

Die prädiktive Modellierung ist heute eine wichtige Funktion der Datenanalytik, die Unternehmen, die sie nutzen, zu Agilität verhilft. Die prädiktive Modellierung, bei der Transaktionsdaten verwendet werden, ist jedoch unter bestimmten Umständen problematisch, insbesondere wenn die Data Quality nicht auf dem neuesten Stand ist. Das wirkt sich unter anderem auch auf die Kohorten- und Trendanalyse aus.

Transaktionsdaten und maschinelles Lernen

Heute wird maschinelles Lernen in einer Vielzahl von Transaktionssystemen eingesetzt, um Prozesse nahtloser zu gestalten. Dank maschinellem Lernen kann ein System Muster interpretieren, die in den Kaufdaten des Kunden verborgen sind, und betrügerische Transaktionen auf der Grundlage des kognitiven Rechnens vorhersagen. Es sorgt für ein höheres Maß an Vertrauen und ermöglicht die Auswertung mehrerer Transaktionen in Echtzeit.

Damit das maschinelle Lernen reibungslos funktioniert, gilt: je mehr Transaktionsdaten zur Verfügung stehen, desto besser. Die Modelle führen bessere Sondierungsprozesse durch, wobei Effizienz und Integrität erhalten bleiben, sofern die Anzahl der zugehörigen Variablen nicht zu hoch ist.

Vorteile von Transaktionsdaten

Gut verwaltete Transaktionsdaten bieten viele Vorteile:

• Besseres Kundenerlebnis durch Bereitstellung einheitlicherer Services
• Weniger fehlgeschlagene Transaktionen
• Optimierte Datenerfassung in Echtzeit über eine Vielzahl von Zahlungsprozessen oder Gateways hinweg
• Schnellere Diagnose und Fehlerbehebung
• Geringere Servicekosten
• Umfangreichere Erkenntnisse zur Cash-Prognose
• Optimiertes Kredit- und Debitkartenmanagement
• Schnelle Erkennung betrügerischer Transaktionen
• Verbesserte Bedrohungserkennung
• Zugänglichere Erkenntnisse
• Entwickelte Algorithmen für adaptives Verhalten
• Verbessertes maschinelles Lernen
• Reduzierung alter, überholter und fehleranfälliger Workflows
• Erkennung von Transaktionsanomalien, Firewalls, Blockierung und Risikobewertung in Echtzeit.

Transaktionsdaten bieten einen einzigartigen, wenn auch zeitkritischen Vorteil, der einen reibungslosen und optimierten Geschäftsbetrieb sicherstellen kann. Sie sind für ein Unternehmen sowohl für die vorbeugende Wartung als auch für die Verbesserung der Betriebsprozesse wertvoll. Letztendlich sind die von Transaktionsdaten gelieferten Erkenntnisse intuitiv und können für die Bereitstellung überlegener Kundenerlebnisse genutzt werden.