2. Data Research Tech – was steckt dahinter?

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Der Research Tech Stack bezeichnet die Gesamtheit aller technischen Systeme, Tools und Dateninfrastrukturen der betrieblichen Marktforschung. Kurz gesagt: Er sorgt dafür, dass Marktforschungsdaten systematisch erfasst, verarbeitet, ausgewertet werden und für weitere Verwendungen bereitstehen.

Er bildet das technologische Rückgrat der digitalisierten betrieblichen Marktforschung und deckt den gesamten Untersuchungsprozess ab: von der ersten Fragestellung über die Datenerhebung bis zur Interpretation der Erkenntnisse im Unternehmen.

Der Research Tech Stack ist das technologische Ökosystem der Marktforschung, das:

Research-Prozesse skalierbar, schneller und konsistenter macht
Daten aus vielen Quellen integriert und analysierbar macht
Erkenntnisse auffindbar, teilbar und aktivierbar hält
Marktforschungsergebnisse direkt in Marketing-Kampagnen, Produktentscheidungen und strategische Planung einfließen lässt

Er ist damit das Pendant zum Marketing Tech Stack – gleiche Logik, anderer Fokus: Erkenntnisgewinn statt Aktivierung. Die inhaltliche und technische Überschneidung zwischen beiden wächst jedoch.

Im Wesentlichen teilt sich das System in vier Bereiche auf, die folgende Aufgaben übernehmen:

Data Lake: Die Datenerfassung und Ablage
Data Processing: Die Datenverarbeitung
Data Warehouse / Curated Layer: Die Datenbereitstellung
BI-Tools / Dashboards / Reports: Die Datenverwendung

API [Application Programming Interface]: Eine Schnittstelle, über die zwei Systeme miteinander kommunizieren. Vereinfacht gesagt: Sie ermöglicht es, dass Daten automatisiert von einem System ins andere fließen, ohne manuellen Export.
Data Lake: Ein zentraler Speicherort für Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Hier landen die Daten zunächst unverändert, strukturiert oder unstrukturiert, egal ob Umfragedaten, Reports oder API-Exporte.
ETL [Extract, Transform, Load]: Beschreibt den Prozess, bei dem Daten aus einer Quelle extrahiert, bereinigt und aufbereitet werden, bevor sie in ein Zielsystem geladen werden. Kurz gesagt: Daten holen, sauber machen, ablegen.
Data Warehouse: Die strukturierte, aufbereitete Ablage. Hier landen die Daten, nachdem sie verarbeitet wurden. Diese Daten sind dann bereit für Analysen, Reports und Dashboards.
Hosting Server: Die physische oder virtuelle Serverinfrastruktur [On-Premise oder Cloud], auf der Systeme, Datenbanken und Anwendungen betrieben werden.
BI-Tools [Business Intelligence Tools]: Software-Lösungen, die auf das Data Warehouse zugreifen und daraus Analysen, interaktive Berichte und Dashboards erstellen.