Die aktuelle Landschaft der Datenanalyse hat sich erheblich verändert. Die enormen Datenmengen von heute verlangen nach leistungsfähigen Analysewerkzeugen, die unterschiedliche Datenstrukturen in großem Umfang verwalten können und gleichzeitig zur Senkung der IT-Kosten beitragen. Die Intensivierung des Geschäftslebens erfordert Selbstbedienungsprodukte für Führungskräfte. Unternehmen, die auf umfassende Legacy-Lösungen zurückgreifen, stellen fest, dass diese nicht mehr in der Lage sind, mit dem Tempo einer sich ständig weiterentwickelnden Datenumgebung Schritt zu halten. Gleichzeitig wendet sich die kommende Generation von Datenwissenschaftlern und -analysten von den alten Technologien ab und bevorzugt Open-Source-Optionen. Unternehmen, die bei der Dateninnovation führend sind, ergänzen heute ihre Altsysteme mit leistungsstarken Analysetools, die die neuesten Herausforderungen bei der Aufbereitung und Analyse von Daten besser bewältigen können.
Die Herausforderungen bei der Datenaufbereitung
Die Aufbereitung der Daten ist sicherlich der zeitaufwändigste, fehleranfälligste und teuerste Schritt im Prozess der Datenanalyse. Einige Unternehmen nutzen bisher suboptimale Techniken wie endlose Excel-Befehle, manuell programmierte Authentifizierungsskripte und Tools wie SAS, die für die Analyse entwickelt wurden und nicht für die Datenaufbereitung geeignet sind. All diese Tools sind zwar sehr leistungsfähig, aber sie neigen dazu, unter der Last übergroßer Dateien, von Daten aus verschiedenen Systemen und in einer Vielzahl von Formaten und einem erhöhten Tempo der Branche, die absolut keine Nachsicht mit menschlichen Fehlern kennt, zu leiden.
Die Welt vor dem Aufkommen von Data Wrangling-Lösungen
Vor dem Aufkommen von Data Wrangling-Softwarelösungen waren Unternehmen auf Excel-Tabellen, manuell programmierte Authentifizierungsskripte oder ETL-Techniken (Extrahieren, Transformieren und Laden) angewiesen, um die Datenaufbereitung durchzuführen. Mit der zunehmenden Verbreitung der Cloud-Computing-Technologie und von Big Data sind in der Regel alle drei Techniken erforderlich, um die Aufgabe der Datenaufbereitung zu erfüllen. Obwohl die Unternehmen 80 % ihrer Zeit für die Aufbereitung von Daten aufwenden, haben sie nie in die Technologie zur Datenverarbeitung investiert, weil die Idee noch nicht geboren war.
Viele Unternehmen nutzen SAS, seit fast vier Jahrzehnten Marktführer im Bereich Business Intelligence und statistische Analyse, um die Aufgabe der Datenaufbereitung und -analyse zu bewältigen. SAS ist sicherlich ein leistungsstarkes statistisches Werkzeug für Datenwissenschaftler. Im Laufe der Jahre sehen sich Unternehmen, die SAS einsetzen, jedoch mit einem Übermaß an SAS-Codes konfrontiert, die sich im Laufe der Jahre angesammelt haben und deren Erstellung und Pflege teuer ist, deren Abstammung schwer nachzuvollziehen ist und deren Weitergabe an nicht-technische Führungskräfte fast unmöglich ist. Dies führte dazu, dass diese Unternehmen erkannten, dass sie nach einem fortschrittlichen Tool suchen müssen, das speziell für die Aufgabe der Datenaufbereitung entwickelt wurde und das ihre Investitionen und Zeit optimal nutzt, anstatt sich auf lästige Datenaufbereitungsskripte zu konzentrieren.
Das Wachstum von Data Wrangling Lösungen
Neben allen anderen Schritten, die für die präzise Analyse von Big Data erforderlich sind, ist nichts zeitaufwändiger als die Aufbereitung der Daten. 80 % des gesamten Analyseverfahrens bestehen aus der Datenvorbereitung, bevor irgendeine Art von Analyse durchgeführt wird. Die Bemühungen um die Datenaufbereitung begannen zunächst im Bildungssektor. Dies ebnete den Weg für Unternehmen, spezialisierte Datenverarbeitungslösungen zu entwickeln und sich mit einer immer größer werdenden Anzahl von Datenquellen zu verbinden. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Big Data konzentrieren sich Technologieanalysten verstärkt auf die Trends des Datenaufbereitungsmarktes.
Optimierung von SAS mit Data Wrangling
Der Grund für die Dominanz von SAS als Marktführer im Bereich Business Intelligence und statistische Analyse in den letzten vier Jahrzehnten ist, dass es Datenwissenschaftlern die Möglichkeit gibt, optimale statistische Analysen durchzuführen. Es fehlt jedoch die Möglichkeit der Datenaufbereitung. Zeitgemäße und effektive Lösungen für die Datenaufbereitung ermöglichen es Unternehmen, den Prozess der Datenverarbeitung zu beschleunigen, so dass SAS schließlich für die Durchführung der verfeinerten Analysen genutzt werden kann, für die es ursprünglich entwickelt wurde.
Durch die Integration von Data Wrangling Softwarelösungen in die Analyseumgebung vor der SAS-Analyse konnten Unternehmen 100% der komplizierten Verbraucherdaten, die über Online-Ressourcen gesammelt wurden, untersuchen und vorbereiten. Die Erkenntnisse aus diesen Daten ermöglichen es den Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu erkennen und zu erfüllen. Dies hilft den Unternehmen erheblich, geschätzte Kosten von 4 bis 5 Millionen Dollar pro Jahr einzusparen. Softwarelösungen für die Datenverarbeitung machen den Prozess der Datenaufbereitung genauer, kompetenter und instinktiver. Sie können Ihre SAS-Investitionen durch Softwarelösungen für die Datenverarbeitung ergänzen.
Revolutionieren Sie zukünftige Analysen mit Data Wrangling
Immer mehr Unternehmen setzen bei der Datenaufbereitung auf Selbstbedienungstechniken, um ihre SAS-Investitionen zu nutzen und sich auf ihre besten Fähigkeiten, nämlich die Analyse, zu konzentrieren. Unternehmen können eine Menge Geld einsparen, das sie zuvor für IT ausgegeben haben, die Datenanalyse demokratisieren und schließlich die Analyseergebnisse beschleunigen – ein Schritt, der für eine große Anzahl von Unternehmen offensichtlich sinnvoll ist. Speziell für diesen Zweck wurden Softwarelösungen für die Datenverwaltung entwickelt. Sie kommen nicht nur den Geschäftsanwendern zugute, sondern spielen auch eine wichtige Rolle bei der Revolutionierung ihrer Analysetools.
