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Analytics Cloud: Inline-Datenaufbereitung entrümpelt die Analytics-Toolbox

Wenn das Management den Reports der eigenen Analysten nicht traut, ist das mitunter durchaus gerechtfertigt. Die Ursache sind z. B. inkonsistente Zahlen, die – und wer hat das noch nicht erlebt – leicht zu archaisch anmutenden Bauchentscheidungen führen. Dahinter steckt nicht unbedingt Schlamperei, sondern ein strukturelles Problem, das allerdings behebbar ist! Es geht um einen Wirrwarr an Tools, die Verzerrungen bei der Datenaufbereitung produzieren.

Auf einen Blick: Inline-Datenaufbereitung entrümpelt die Analytics-Toolbox

 
Datenaufbereitung und Datenanreicherung mit nur einem einheitlichen Werkzeug – das kann die Inline Data Preparation mit der Oracle Analytics Cloud. Keine Fehler durch unterschiedliche Tools. Von Extraktion über Datenanreicherung bis zur Visualisierung: ein durchgehender Prozess!

 

Datenaufbereitung bzw. Datenanreicherung ist nichts Neues. Sie kommt so gut wie immer vor, wenn Sie bei der Bereitstellung von Analysen etwas brauchen, um überhaupt z. B. Visualisierungen bereitzustellen. Dazu verwenden Sie ein spezialisiertes Tool wie Alteryx oder einen selbst zusammengebastelten Prozess mit mehreren Tools, Microsoft Excel, Coding; manchmal sogar Microsoft Access.

Das wesentliche Problem kommt aber erst – genauer gesagt: Es ist von Anfang an da, nämlich: Quelldatensysteme liefern die Informationen gar nicht in einer Form, die die Analysen unterstützt, die Sie brauchen. Außerdem muss man fast immer Daten aus mehreren Quellen zusammenführen, bevor man die Puzzlesteine für das Gesamtbild auch nur auf dem Tisch hat.

Wenn ich aber nun eine meine zusammengewürfelte Toolbox auspacke und mit dem jeweiligen Werkzeug Daten extrahiere, dann transformiere, die Daten anreichere und visualisiere, dann gibt es bei jedem Schritt andere potenzielle Fehlerquellen, ganz zu schweigen vom stets einsatzbereiten „Faktor Mensch“.

Das Ergebnis sind Zahlen, die je nach Benutzer oder Abteilung plötzlich schwanken, ungenau sind oder inkonsistent, veraltet… – was irgendwann natürlich auffliegt und zum erwähnten Effekt führt, dass Entscheidungen nach Gefühl – also letztlich im Blindflug – fallen. Das ist dann nicht mehr wirklich ein zeitgemäßer datengetriebener Management-Ansatz.

Analytics Cloud: Inline-Datenaufbereitung entrümpelt die Analytics-Toolbox

 

Die Alternative dazu ist gerade dabei, zum Trend zu werden: Datenaufbereitungsfunktionen werden inline integriert. Vereinfacht erklärt, handelt es sich dabei um ein einheitliches Werkzeug und eine einheitliche Oberfläche, um die Daten zu erheben, anzureichern und zu visualisieren. Das macht diese leidige Toolbox obsolet, reduziert massiv die Kosten und erhöht Produktivität, Effizienz und Genauigkeit. Man kriegt damit Zahlen in die Visualisierungen, die sich zu ihren Quellen zurückverfolgen lassen, statt in irgendeiner Excel-basierten Verarbeitung zu schlummern, die kaum ein Benutzer versteht oder entschlüsseln kann. Das ist dann endlich eine brauchbare Data Lineage.

Jeder Analytics-Anbieter, der sein Geld wert ist, führt durchaus Inline-Datenaufbereitung. Qlik etwa hat das immerhin als Teil ihres teuersten Pakets Qlik Sense, wobei es den Preis nur auf Anfrage gibt – immer schon ein schlechtes Zeichen. Tableau hat kürzlich Tableau Prep herausgebracht; das ist ein ganz neues Tool von diesem Jahr, das auch wieder nur mit der teuersten Option Tableau Creator kommt. Microsoft mit Power BI gibt treuherzig zu, dass Inline-Datenaufbereitung die nächste große Sache ist und man aktiv in diesen Bereich investieren will (auf gut Deutsch: Sie haben noch nichts).

Für die meisten Benutzer von Power BI war Excel das Datenaufbereitungswerkzeug der Wahl. Zugegeben: Excel ist ein ziemlich mächtiges Tool zur Datenanreicherung, aber da sind wir wieder genau bei den Problemen, die Excel aufwirft, sobald eigene maßgeschneiderte und schwer zu verwaltende Prozesse ins Spiel kommen. Und Werkzeuge wie Alteryx, die in ihrem Silo funktionieren mögen, können sich schon mal warmlaufen: Denn wenn alle Business-Intelligence-Tools integrierte Funktionen zur Datenaufbereitung haben, wird die Luft ja schnell ziemlich dünn.

Worin liegt also der der richtige Ansatz zur Datenaufbereitung?

  1. Ihre Analytics brauchen ein einheitliches System – von der Extraktion über die Anreicherung bis zur Visualisierung.
  2. Sie wollen nicht das doppelte an Geld ausgeben, um etwas zu bekommen, das sie wahrscheinlich schon haben.

Nur die Oracle Autonomous Analytics Cloud mit Embedded Machine Learning bietet Zugriff auf unterschiedliche Datenquellen, Erweiterung und Datenaufbereitung sowie Visualisierung und mobilen Zugriff im selben Produkt.

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Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Cesar Ortiz, Principal Solution Consultant.

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