Verschiedene Veränderungen in der Welt der Daten haben es Unternehmen ermöglicht, ihre täglichen Anforderungen zu bewältigen und sich gleichzeitig auf die Zukunft von Big Data, Analytik und Echtzeitbetrieb vorzubereiten. Um dies zu erreichen, müssen die meisten Unternehmen ihre Datenmanagement-Infrastruktur, ihre Fähigkeiten und ihre Teams überdenken und modernisieren. Self-Service Data Preparation ist die nächste Generation von Business Analytics und Business Intelligence. Es macht fortgeschrittene Datenermittlung für Geschäftsanwender zugänglich, unabhängig von deren technischen Kenntnissen und Fähigkeiten. Es ist eine moderne Lösung für die Umwandlung von unübersichtlichen Daten in eine genaue, gut organisierte Ausgabe für die Analyse. Es ermöglicht einem viel breiteren Nutzerkreis, komplexe Daten in großem Umfang zu untersuchen, die richtigen Transformationen zu klassifizieren und schließlich eine bessere Kontrolle über die Analyseergebnisse zu haben. Self-Service Data Preparation verändert die Zusammenarbeit zwischen IT und Anwendern und verwandelt Daten in verlässliche Erkenntnisse.
Warum Self-Service-Datenvorbereitung?
Die herkömmlichen Methoden zur Datenaufbereitung waren nicht auf die Anforderungen an die Vielfalt und Schnelligkeit der Daten ausgelegt. Große und Fortune-500-Organisationen sind sehr darauf bedacht, ihren Analyseansatz zu modernisieren, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Jedes Unternehmen wird datengesteuert und setzt Big Data ein. Wenn Unternehmen planen, Big Data zu nutzen, um wettbewerbsfähiger zu werden, besteht die normale Methode darin, ihre analytischen Fähigkeiten zu aktualisieren. Moderne Analytik sorgt für mehr Verständnis und hilft Ihnen, Markttrends früher zu erkennen. Im Zeitalter von Big Data geht es nicht nur darum, eine andere Visualisierungssoftware zu verwenden, um Erkenntnisse schneller als andere zu gewinnen, sondern es geht um eine Veränderung für den Einzelnen und den gesamten Analyseprozess.
Integrierte Datenaufbereitung und Datenermittlung
Die Datenaufbereitung ist in der Regel ein äußerst iteratives Verfahren, bei dem Experten kontinuierlich Daten in ein Visualisierungstool übertragen. Dies geschieht, um zu erkennen, dass sie einige zusätzliche Änderungen an den Daten vornehmen müssen. Sie gehen also zurück zur Datenaufbereitung, nehmen wichtige Änderungen vor und bringen sie dann zurück in das Visualisierungstool. Herkömmliche intelligente Geschäftsprodukte (BI) bieten nur stagnierende Dashboards mit Grafiken und Diagrammen, die auf unzureichenden historischen Daten basieren.
Benutzer mit Self-Service-Analysen befähigen
Wenn Unternehmen End-to-End-Tools implementieren, befähigen sie ihre Benutzer, die Bedeutung von Daten und deren Beziehungen zu verstehen, sie zu analysieren und zu überwachen, zu bereinigen und die Datenreihenfolge zu pflegen. Der Benutzer erhält in Echtzeit Einblicke in die Kundendaten und kann gleichzeitig seine Berichtsanforderungen erfüllen. Mit den neuen Funktionen können sie die Richtigkeit der Daten über die Selbstbedienungsschnittstelle überprüfen, Suchfunktionen nutzen, um zuverlässige Daten zu finden, und deren Beziehungen grafisch darstellen
Unternehmen, die ihre Analysen modernisieren möchten, verfolgen zwei Ziele: mehr Daten zu nutzen und schneller Werte zu schaffen. Die Unternehmen müssen in der Lage sein, immer mehr Daten in ihren Analyseprozess zu integrieren, unabhängig von deren Größe, Form und Herkunft. Mehr Daten in kürzerer Zeit – das bietet die neue Self-Service-Lösung zur Datenaufbereitung. Die fortschrittliche Datenfindungslösung verbindet die Self-Service-Datenvorbereitung mit der grafischen Datenermittlung und ermöglicht es den Prognostikern, Daten in einer instinktiven und kooperativen Umgebung nebeneinander zu organisieren und sich vorzustellen. Organisierte Daten können in verschiedenen integrierten BI-Formaten gespeichert werden, so dass die Benutzer sie sofort in Tableau, Qlik, Excel oder anderen Analysetools visualisieren können. Mit diesem Tool können Geschäftsanwender Muster und Ausreißer erkennen, schnell Lösungen finden und aus jeder Datenquelle tatsächliche operative Erkenntnisse gewinnen.
Warum Selbstbedienungs-BI?
In den meisten Unternehmen basiert BI heute traditionell auf einem zentralen Data Warehouse. Die Methoden, Strukturen und Softwarelösungen, die bisher als Best Practice galten, reichen heute nicht mehr aus, um den wachsenden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Dies ist der Hauptgrund, warum Unternehmen Self-Service-Datenvorbereitungslösungen einsetzen, um ihre Analysen zu modernisieren. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, müssen Unternehmen schnell auf neue Erkenntnisse aus der Analytik reagieren. Die traditionellen BI-Modelle sind in bestimmten Situationen immer noch nützlich, aber sie können keine Agilität und Effizienz bieten. Da die Datenquellen und -mengen ständig wachsen, ist ein iterativer Analyseansatz erforderlich, um neue geschäftliche Anwendungsfälle zu finden und den Wert der vorhandenen Daten zu nutzen.
Vorteile von Self-Service BI
Self-Service-BI kann Geschäftsanwendern, die in Daten ertrinken, aber keinen Zugang zu Informationen haben, mehrere Vorteile bieten. Die Hauptvorteile der Selbstbedienung liegen in der Verbesserung der Agilität und Flexibilität der Unternehmen durch eine größere Unabhängigkeit der Benutzer von der IT. Gleichzeitig wird die IT-Abteilung entlastet und kann sich auf Aufgaben mit höherem Wert konzentrieren. Die geringere Abhängigkeit von externen Ressourcen ermöglicht es den Geschäftsanwendern, Informationen und Erkenntnisse viel effizienter zu gewinnen. Die Effizienz wird vor allem dadurch gesteigert, dass der langwierige Übersetzungsprozess für Geschäftsanforderungen entfällt. Andererseits können Unternehmen auf effiziente Weise Erkenntnisse aus Daten gewinnen.
Auswirkungen der Self-Service-Datenaufbereitung auf das Geschäft
Durch die Demokratisierung der Datenaufbereitung wird der Durchsatz rasch erhöht und die Unternehmen können ihr kollektives Wissen nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Zusammen können diese Faktoren einen enormen Einfluss auf das Unternehmen haben. Da der ROI für Ihre Daten direkt von der Anzahl der Personen abhängt, die sie nutzen, kann die IT-Abteilung durch die Self-Service-Datenvorbereitung zum Daten-Champion werden, die Datenlieferkette umstrukturieren und mehr Daten als je zuvor freigeben. Da sich die Selbstbedienung auf die Geschäftsanwender verlagert, kann sich die IT-Abteilung auf umfassendere Governance-Anliegen wie Sicherheit, Compliance, Wiederverwendung und Standardisierung konzentrieren. Die Umstellung auf Selbstbedienung führt nicht nur zu einer schnelleren Durchlaufzeit, sondern auch zu einem besseren Verständnis.
Schlussfolgerung
Self-Service Data Prep ist so konzipiert, dass es auch von nicht-technischen Anwendern wie Geschäftsanwendern und Datenexperten genutzt werden kann. Durch die Bereitstellung einer visuellen, kollaborativen Schnittstelle mit eingebauten Algorithmen zur Unterstützung bei der Gliederung oder Verknüpfung von Datensätzen ermöglichen Self-Service Data Prep Tools den Endbenutzern, diese Aufgaben selbst zu erledigen und sich nicht auf begrenzte IT-Ressourcen verlassen zu müssen. Diese Tools können helfen, wenn sie über intelligente Fähigkeiten verfügen, um Datenqualitäten aus unterschiedlichen Datensätzen abzugleichen und sie zusammenzuführen. Der intelligente Algorithmus sollte in der Lage sein, eine Methode zu finden, um sie abzugleichen und Datensätze zu verknüpfen, um ein einheitliches Bild der Kunden zu erhalten. Die anschließenden Daten können für BI verwendet werden, könnten aber auch in eine andere Anwendung oder einen anderen Markt gehen. Um den zunehmenden Anforderungen moderner IT-Abteilungen gerecht zu werden, bietet Self-Service Data Preparation Unterstützung für kollaborative Datenreihen, Metadaten und Sicherheit.
