Zusammen mit der Auswahl des richtigen Teams ist die volle Kontrolle über Deine Daten das A und O für den Erfolg Deines E-Commerce-Projekts. Daher steigen wir in diesem Beitrag etwas tiefer ins Thema ein als in den anderen Teilen dieser Serie.
Aber keine Angst: Neben der nötigen Theorie geben wir Dir auch praktischer Beispiele und ein erstes Daten-Set an die Hand. Dies kannst Du als Checkliste nutzen, um die nötige Datengrundlage für ein neues Projekt zu schaffen oder auch als Analyse-Werkzeug, mit dem Du bei schon laufendem Betrieb Schwächen und Lücken in Deinem Daten-Bestand aufspüren kannst.
Etwas Daten-Theorie
Intuitiv denken wir bei Daten immer erstmal an recht simple Ableitungen von Objekten und Subjekten aus der uns umgebenden physikalischen Welt. Wir denken an Kunden, Produkte, Bestellungen, Rechnungen und anderes mehr, dass uns in unserem Alltag als Händler, aber auch Kundinnen und Verbraucher scheinbar so geläufig ist.
Als kleiner Schocker hier ein hübsches Kaubonbon aus (wir sind in Deutschland) der zugehörigen Norm DIN 44300 Nr. 19. Danach sind Daten:
„Gebilde aus Zeichen oder kontinuierlichen Funktionen, die aufgrund bekannter oder unterstellter Abmachungen Informationen darstellen, vorrangig zum Zweck der Verarbeitung und als deren Ergebnis.“
http://wwwbayer.in.tum.de/lehre/WS2003/ITS-dierstein/DefDV03.pdf
In Wirklichkeit geht es also um viel mehr. Wenn wir über Daten sprechen, dann müssen wir – jenseits der sie generierenden und konsumierenden Objekte und Subjekte – auch über
- Daten(bank)entwurf
- Datenmanagement
- Datenhaltung
- Datenverarbeitung
- Datenschutz
und vielen mehr sprechen. Nur wer das alles verstanden hat und zusammen denkt, wird das Big Picture des „It’s all about data!“ sehen können:
Sehr aufschlussreich und auch für den Laien verständlich ist die in der Wikipedia im Abschnitt „Informatik“ dargestellt Sicht auf das Thema „Daten“: https://de.wikipedia.org/wiki/Daten#Informatik
Von dort aus kannst Du Dich natürlich beliebig tief in diesen Kaninchenbau hineinwagen. Aber für den Anfang reichen zwei einfache Grundregeln: Daten müssen immer
- strukturiert und
- vollständig
sein, damit der Laden läuft.
Und ein praktisches Beispiel
Hier ein ganz praktisches Beispiel aus der E-Commerce-Welt. In den vielen Shop-Systemen ist die E-Mail-Adresse der PrimaryKey, wenn es um die Identifikation eines User-Accounts und so um die Zuordnung von Kunden und Bestellungen geht. Gleichzeitig ist eine E-Mail auch sehr leicht durch einen einfachen Algorithmus auf die Plausibilität ihrer Struktur zu prüfen:
- Irgendetwas in beliebiger Länge, das aus Buchstaben von A bis Z in Groß- und Kleinschreibung, den Zahlen von 0 bis 9 und den Sonderzeichen Unterstrich, Bindestrich und Punkt besteht,
- getrennt von einem @-Symbol, dem dann wieder
- irgendetwas in beliebiger Länge, das aus Buchstaben von A bis Z in Groß- und Kleinschreibung, den Zahlen von 0 bis 9 und den Sonderzeichen Unterstrich, Bindestrich und Punkt bestehend folgt,
- dann in jedem Fall mit einem Punkt trennt und
- zum Schluss von etwas beendet wird, das zwischen 2 und 5 Zeichen lang ist und aus Buchstaben von A bis Z in Groß- und Kleinschreibung besteht.
Oder wie der Nerd sagen würde: ^([a-zA-Z0-9_\-\.]+)@([a-zA-Z0-9_\-\.]+)\.([a-zA-Z]{2,5})$
So weit, so gut.
Leider gibt es dann aber CRM-Systeme (in denen gewissenhafte Vertriebler ganz pragmatisch und aus ihrer Sicht plausible Infos notiert haben), die versuchen an einen Shop etwas zu übergeben, was in etwa so aussieht:
Finde den Fehler…