{"id":63207,"date":"2018-09-29T00:00:00","date_gmt":"2018-09-29T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/optimieren-sie-ihre-investitionen-in-analysetools-mit-data-wrangling\/"},"modified":"2022-05-09T15:39:33","modified_gmt":"2022-05-09T15:39:33","slug":"optimieren-sie-ihre-investitionen-in-analysetools-mit-data-wrangling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/optimieren-sie-ihre-investitionen-in-analysetools-mit-data-wrangling\/","title":{"rendered":"Optimieren Sie Ihre Investitionen in Analysetools mit Data Wrangling"},"content":{"rendered":"

Die aktuelle Landschaft der Datenanalyse hat sich erheblich ver\u00e4ndert. Die enormen Datenmengen von heute verlangen nach leistungsf\u00e4higen Analysewerkzeugen, die unterschiedliche Datenstrukturen in gro\u00dfem Umfang verwalten k\u00f6nnen und gleichzeitig zur Senkung der IT-Kosten beitragen. Die Intensivierung des Gesch\u00e4ftslebens erfordert Selbstbedienungsprodukte f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte. Unternehmen, die auf umfassende Legacy-L\u00f6sungen zur\u00fcckgreifen, stellen fest, dass diese nicht mehr in der Lage sind, mit dem Tempo einer sich st\u00e4ndig 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 f\u00fchrend sind, erg\u00e4nzen heute ihre Altsysteme mit leistungsstarken Analysetools, die die neuesten Herausforderungen bei der Aufbereitung und Analyse von Daten besser bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die Herausforderungen bei der Datenaufbereitung<\/h2>\n

Die Aufbereitung der Daten ist sicherlich der zeitaufw\u00e4ndigste, fehleranf\u00e4lligste 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 f\u00fcr die Analyse entwickelt wurden und nicht f\u00fcr die Datenaufbereitung geeignet sind. All diese Tools sind zwar sehr leistungsf\u00e4hig, aber sie neigen dazu, unter der Last \u00fcbergro\u00dfer Dateien, von Daten aus verschiedenen Systemen und in einer Vielzahl von Formaten und einem erh\u00f6hten Tempo der Branche, die absolut keine Nachsicht mit menschlichen Fehlern kennt, zu leiden.<\/p>\n

Die Welt vor dem Aufkommen von Data Wrangling-L\u00f6sungen<\/h2>\n

Vor dem Aufkommen von Data Wrangling-Softwarel\u00f6sungen waren Unternehmen auf Excel-Tabellen, manuell programmierte Authentifizierungsskripte oder ETL-Techniken (Extrahieren, Transformieren und Laden) angewiesen, um die Datenaufbereitung durchzuf\u00fchren. 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 erf\u00fcllen. Obwohl die Unternehmen 80 % ihrer Zeit f\u00fcr die Aufbereitung von Daten aufwenden, haben sie nie in die Technologie zur Datenverarbeitung investiert, weil die Idee noch nicht geboren war.
\nViele Unternehmen nutzen SAS, seit fast vier Jahrzehnten Marktf\u00fchrer im Bereich Business Intelligence und statistische Analyse, um die Aufgabe der Datenaufbereitung<\/a> und -analyse zu bew\u00e4ltigen. SAS ist sicherlich ein leistungsstarkes statistisches Werkzeug f\u00fcr Datenwissenschaftler. Im Laufe der Jahre sehen sich Unternehmen, die SAS einsetzen, jedoch mit einem \u00dcberma\u00df 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 F\u00fchrungskr\u00e4fte fast unm\u00f6glich ist. Dies f\u00fchrte dazu, dass diese Unternehmen erkannten, dass sie nach einem fortschrittlichen Tool suchen m\u00fcssen, das speziell f\u00fcr die Aufgabe der Datenaufbereitung entwickelt wurde und das ihre Investitionen und Zeit optimal nutzt, anstatt sich auf l\u00e4stige Datenaufbereitungsskripte zu konzentrieren.<\/p>\n

Das Wachstum von Data Wrangling L\u00f6sungen<\/h2>\n

Neben allen anderen Schritten, die f\u00fcr die pr\u00e4zise Analyse von Big Data erforderlich sind, ist nichts zeitaufw\u00e4ndiger als die Aufbereitung der Daten. 80 % des gesamten Analyseverfahrens bestehen aus der Datenvorbereitung, bevor irgendeine Art von Analyse durchgef\u00fchrt wird. Die Bem\u00fchungen um die Datenaufbereitung begannen zun\u00e4chst im Bildungssektor. Dies ebnete den Weg f\u00fcr Unternehmen, spezialisierte Datenverarbeitungsl\u00f6sungen zu entwickeln und sich mit einer immer gr\u00f6\u00dfer werdenden Anzahl von Datenquellen zu verbinden. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Big Data konzentrieren sich Technologieanalysten verst\u00e4rkt auf die Trends des Datenaufbereitungsmarktes.<\/p>\n

Optimierung von SAS mit Data Wrangling<\/h2>\n

Der Grund f\u00fcr die Dominanz von SAS als Marktf\u00fchrer im Bereich Business Intelligence und statistische Analyse in den letzten vier Jahrzehnten ist, dass es Datenwissenschaftlern die M\u00f6glichkeit gibt, optimale statistische Analysen durchzuf\u00fchren. Es fehlt jedoch die M\u00f6glichkeit der Datenaufbereitung. Zeitgem\u00e4\u00dfe und effektive L\u00f6sungen f\u00fcr die Datenaufbereitung<\/a> erm\u00f6glichen es Unternehmen, den Prozess der Datenverarbeitung zu beschleunigen, so dass SAS schlie\u00dflich f\u00fcr die Durchf\u00fchrung der verfeinerten Analysen genutzt werden kann, f\u00fcr die es urspr\u00fcnglich entwickelt wurde.
\nDurch die Integration von Data Wrangling Softwarel\u00f6sungen in die Analyseumgebung vor der SAS-Analyse konnten Unternehmen 100% der komplizierten Verbraucherdaten, die \u00fcber Online-Ressourcen gesammelt wurden, untersuchen und vorbereiten. Die Erkenntnisse aus diesen Daten erm\u00f6glichen es den Unternehmen, die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden besser zu erkennen und zu erf\u00fcllen. Dies hilft den Unternehmen erheblich, gesch\u00e4tzte Kosten von 4 bis 5 Millionen Dollar pro Jahr einzusparen. Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenverarbeitung machen den Prozess der Datenaufbereitung genauer, kompetenter und instinktiver. Sie k\u00f6nnen Ihre SAS-Investitionen durch Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenverarbeitung erg\u00e4nzen.<\/p>\n

Revolutionieren Sie zuk\u00fcnftige Analysen mit Data Wrangling<\/h2>\n

Immer mehr Unternehmen setzen bei der Datenaufbereitung auf Selbstbedienungstechniken, um ihre SAS-Investitionen zu nutzen und sich auf ihre besten F\u00e4higkeiten, n\u00e4mlich die Analyse, zu konzentrieren. Unternehmen k\u00f6nnen eine Menge Geld einsparen, das sie zuvor f\u00fcr IT ausgegeben haben, die Datenanalyse demokratisieren und schlie\u00dflich die Analyseergebnisse beschleunigen – ein Schritt, der f\u00fcr eine gro\u00dfe Anzahl von Unternehmen offensichtlich sinnvoll ist. Speziell f\u00fcr diesen Zweck wurden Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr die Datenverwaltung entwickelt. Sie kommen nicht nur den Gesch\u00e4ftsanwendern zugute, sondern spielen auch eine wichtige Rolle bei der Revolutionierung ihrer Analysetools.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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