Mehr Datentransparenz und Reaktionsgeschwindigkeit bei der Neue Zürcher Zeitung


Die NZZ prägt seit 1780 die Schweizer Medienlandschaft. Sie steht für hochwertige publizistische Angebote und Services und vertritt eine liberale Weltanschauung. Ziel ist es, das Zeitgeschehen zu ergründen, in den relevanten Fragen voran zu gehen und Orientierung zu schaffen. Für Freiheit im Denken und Entschiedenheit im Handeln.

Auch in der Medienbranche bringt die zunehmende Digitalisierung sowohl Risiken als auch Chancen mit sich. Um ihre Marktchancen zu erkennen und schneller darauf reagieren zu können, entschloss sich das NZZ-Datenanalyse-Team um Markus Barmettler im Oktober 2014, das bestehende, auf MS-Excel basierende Standardreporting inkl. Ad-hoc-Analysen auf eine moderne Tableau-Lösung umzustellen.

Heute nutzen rund 35 Mitarbeitende aus dem Bereich Marketing und Produkte Tableau-Analysen und -Dashboards, um

  • das laufende Geschäft zu überwachen und bei erkannten Unregelmäßigkeiten schnell zu reagieren,
  • die Themenpräferenz ihrer Leserinnen und Leser zu erkennen und die eigenen Angebote kontinuierlich zu optimieren,
  • die vergangenen und laufenden Marketing-Kampagnen hinsichtlich Zielgruppe, Ansprache, Angebot und Timing zu analysieren und bei Bedarf entsprechend nachzusteuern.

Markus Barmettler, Leiter der Abteilung Analytics und Marktforschung bei der NZZ, berichtet von dem positiven Feedback der Anwender: „Die Flexibilität, Einfachheit und Performance der neuen Tableau-Lösung werden bei uns sehr geschätzt.“


Der schnellste Weg von Daten zu Erkenntnissen

Zu Beginn war es erforderlich, die Datenbeschaffung im Haus neu zu organisieren und zu automatisieren. „Da wir als Ausgangsbasis ein Excel-basiertes Reporting hatten, mussten wir zuerst ein Datawarehouse aufbauen“, erklärt Barmettler. „Anschließend konnten wir mit der neuen Lösung starten. Tableau Desktop haben wir vom ersten Tag an zur Datenexploration eingesetzt.“

NZZ analysiert regelmäßig verschiedene lokale und Online-Datenquellen auf Basis von u.a. SQL Server, IBM BigInsights, Adobe Analytics, Excel, Amazon S3, oder Apache Spark auf Amazon EMR.

Auslastung unserer technischen Plattform zur Bereitstellung der ePapers.

Viele unserer volumenmäßig großen Daten liegen in der Cloud. Es macht deshalb überhaupt keinen Sinn, sie physisch zu bewegen, sondern es ist viel effizienter, mit Tableau direkt darauf zuzugreifen.

Auf dem Weg zur Self-Service-BI

Die NZZ profitiert täglich von den vielen Möglichkeiten ihrer neuen Lösung. Barmettler dazu: „Der Hauptnutzen liegt in der Effizienz der Datenanalyse. Tableau bietet eine breite Anzahl von Standardkonnektoren zu unterschiedlichen Datenquellen. Daten können kombiniert werden, und die Möglichkeit, damit die Ad-Hoc-Analyse zu beschleunigen, ist sehr effizient.“

Die Erfolge haben dazu geführt, dass NZZ eine Ausweitung plant und ein eigenes Trainingsprogramm gestartet hat, um die Anwender kontinuierlich auszubilden. „Ziel soll es sein, dass viele Ad-Hoc-Analysen zukünftig von den Fachbereichen selbstständig gemacht werden können – Thema Self-Service BI“, erläutert Markus Barmettler. „Das bringt uns zusätzliche Geschwindigkeit und unterstützt uns dabei, unser Geschäft bestmöglich zu steuern.“

Dass wir mit Tableau ein gutes Werkzeug zur Hand haben, um neue Datenquellen schnell zu untersuchen, hilft sehr. Wir müssen nicht die ganzen ETL-Prozesse aufsetzen, bevor wir Erkenntnisse aus den Daten gewinnen können.

Deshalb war die Fähigkeit von Tableau, sich über fertige Konnektoren an fast beliebige Datenbestände anzuschließen, besonders willkommen.

„Dass wir mit Tableau ein gutes Werkzeug zur Hand haben, um neue Datenquellen schnell zu untersuchen, hilft sehr. Wir müssen nicht die ganzen ETL-Prozesse aufsetzen, bevor wir Erkenntnisse aus den Daten gewinnen können. Erst wenn wir den Wert der Daten verifiziert haben, automatisieren wir die Datenaufbereitung und integrieren sie in unser Data Warehouse.“

Auf diese Weise entdeckte das Barmettler-Team auch jüngst den hohen Wert der bisher eher vernachlässigten Informationen über Downloadzahlen und Nutzungsraten der im Web angebotenen ePaper, aus denen man – nach Integration in die Analyseverfahren – inzwischen fast täglich höchst interessante Erkenntnisse über die Zielgruppen und ihre Vorlieben gewinnt.