Die Bedeutung von Data Analytics und KI im Jahr 2025
Der Erfolg mit Data Analytics und KI steht für Unternehmen auf der ganzen Welt an erster Stelle. Laut einer aktuellen Gartner-Prognose werden bis 2025 rund 70 % der börsennotierten Unternehmen, die ihre Wettbewerber bei wichtigen Finanzkennzahlen übertreffen, zugleich einen daten- und analysezentrierten Ansatz verfolgen. Oder anders gesagt: Unternehmen setzen zunehmend „alles auf eine Karte“ – nämlich auf Analytics – und erwarten sich davon einen klar messbaren ROI.
Diese strategische Bedeutung von Data Analytics und KI hat Unternehmen dazu veranlasst, stark in Cloud Data Warehouses und angrenzende Technologien wie Databricks zu investieren.
Da Unternehmen immer mehr in den Bereich Daten und Analysen investieren, ist Databricks in IT- Abteilungen weltweit zu einem festen Begriff geworden. Mit der Databricks Data Intelligence Platform kann die gesamte Organisation Daten und KI nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Basierend auf der Databricks Lakehouse-Architektur bietet Databricks eine offene, einheitliche Grundlage für alle Daten und Governance.
Bereiten Sie Erkenntnisse vor oder das Abendessen?
Kochen ist eine meiner liebsten Freizeitbeschäftigungen. Ich liebe es, in der Küche eine herzhafte Mahlzeit zuzubereiten. Aber um meinen Prozess fehlerfrei durchführen zu können, benötige ich Zugang zu hochwertigen Zutaten. Und da ich in einem städtischen Gebiet lebe, wäre es nahezu unmöglich, auf frische Zutaten vom Bauernhof zuzugreifen, ohne dass der Lebensmittelhändler Whole Foods in meinem Namen als Vermittler fungiert. Whole Foods übernimmt die enorme Herausforderung, eine Vielzahl von Zutaten von Farmen auf der ganzen Welt zu beziehen, und bietet einen zentralen und zugänglichen Ort, in dem Menschen wie ich auf diese Zutaten zugreifen, sie erwerben und verwenden können. Darüber hinaus sind diese Zutaten in verschiedenen Verarbeitungszuständen verfügbar – von rohem Gemüse bis hin zu fertig zubereiteten Mahlzeiten kann ich auf Zutaten in verschiedenen Zubereitungszuständen zugreifen, um meine Anforderungen zu erfüllen.
Aber um zu meiner herzhaften Mahlzeit zu gelangen, brauche ich mehr als nur Zugang. Ich brauche den Arbeitsbereich (meine Küche) mit den richtigen Werkzeugen (Messer, Pfannen, Schneidebretter usw.), damit ich den nächsten Arbeitsschritt erledigen kann – von Zutaten zu einer selbstgekochten Mahlzeit zu gelangen.
Diese Erfahrung ist eine tolle Analogie für Wissensarbeiter:innen in Unternehmen, die regelmäßig Erkenntnisse aufbereiten müssen für bessere Geschäftsergebnisse. Es reicht nicht aus, die Zutaten zu haben – sie brauchen die richtige Tools und den richtigen Arbeitsbereich, um auf den letzten Metern wirklich Magie entstehen zu lassen. Und genau hier kommt Alteryx ins Spiel.
Die Herausforderung
Während die Investitionen in Cloud Data Warehouses im Laufe der Jahre explodiert sind, haben laut einer Studie von Accenture nur 32 % der Unternehmen einen konkreten und messbaren Nutzen daraus gezogen. Datenzugänglichkeit ist der Kern der Herausforderung: Um den ROI und die Nutzung von Cloud Data Warehouses zu maximieren, müssen sowohl technische als auch nicht-technische Ressourcen auf diese Daten zugreifen können. Der Zugriff auf Daten kann für nicht-technische Wissensarbeiter:innen, die mit Programmiersprachen wie SQL oder Python nicht vertraut sind, eine Herausforderung darstellen. Es handelt sich um eine ganze Gruppe datenhungriger Personen, die sich nach der Möglichkeit sehnen, herauszufinden, welche Art von Erkenntnissen im Cloud Data Warehouse ihres Unternehmens verborgen sind, und nur darauf warten, entdeckt zu werden.
Ein Self-Service-Arbeitsbereich für Datenanalyse: Die Küche der Wissensarbeiter:innen
Kehren wir zu meiner Koch-Analogie zurück. Es gibt einige Utensilien und Methoden, mit denen nur erfahrene und professionelle Köche und Köchinnen umgehen können – zum Beispiel eine professionelle Mandoline, Messer aus Kohlenstoffstahl und eine große Fritteuse. Jedes dieser Geräte erfordert eine fachkundige Ausbildung und/oder Vertrautheit mit professionellen Kochmethoden. Es gibt aber auch Utensilien, die sowohl für Hobbyköche als auch für Profis gedacht sind, zum Beispiel ein Kochmesser, Rührschüsseln, Töpfe und Pfannen. Diese Utensilien können von Profis verwendet werden, machen das Kochen aber auch für Laien zugänglich.
In ähnlicher Weise bieten Low-Code- und No-Code-Analyse-Tools denselben Mehrwert in einer Analyseumgebung. Sobald ich meine Zutaten (Daten) von Whole Foods (Databricks Lakehouse) gekauft habe, kann ich meine eigene Küche zu Hause (Alteryx Workspace) mit allen benötigten Utensilien (Low-Code-/No-Code-Tools) nutzen, um daraus Erkenntnisse für mein Geschäft zu gewinnen! Und das Beste daran: Diese „Küche“ eignet sich mit codefreien ebenso wie mit codefreundlichen Möglichkeiten sowohl für technische als auch nicht-technische Anwender:innen.
Die Tools in der Küche: mit Alteryx das Maximum aus Databricks herausholen
Unity-Katalogzugriff
Mit Unterstützung für Databricks Unity Catalog können Geschäftsteams mit Data Engineers und Data Scientists an vertrauenswürdigen Daten und KI-Assets zusammenarbeiten und dabei KI-gestütztes Monitoring und Beobachtbarkeit nutzen.
Gemeinsam helfen Databricks Unity Catalog und Alteryx Unternehmen dabei, Governance zu vereinfachen, die Sicherheit zu verbessern und Analysen zu skalieren, während sie gleichzeitig Self-Service-Datenvorbereitung und KI-gesteuerte Erkenntnisse ermöglichen – eine ideale Kombination für Unternehmen, die Datendemokratisierung mit Governance und Leistung auf Unternehmensniveau in Einklang bringen möchten.
Unity Catalog bietet ein zentralisiertes Zugriffsmanagement für Datenmanagement-Teams, um Alteryx Geschäftsanwender:innen eine einzige Ebene für die Verwaltung des Datenzugriffs über Databricks-Arbeitsbereiche hinweg zu ermöglichen und sicherzustellen, dass Alteryx Benutzer:innen sicher auf Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten können, während gleichzeitig die Compliance gewahrt wird. Ergänzed dazu bietet Alteryx codefreie Funktionen zur Datenvorbereitung und -umwandlung für Wissensarbeiter:innen in Unternehmen.
LiveQuery
LiveQuery fungiert als „Fenster“ in Ihr Cloud Data Warehouse, während Sie in einer codefreien Alteryx Umgebung arbeiten – ohne dass Sie Daten verschieben oder replizieren müssen. Jeder Geschäftsanwender bzw. jede -anwenderin kann auf sein/ihr Dataset zugreifen und es umwandeln – und es fallen keine Austrittskosten an!
In Situationen, in denen sich alle Workflow-Eingaben und -Ausgaben in Databricks befinden, generiert Designer Cloud die Umwandlungslogik in natives Databricks SQL, das in Databricks weitergegeben und ausgeführt wird.
LiveQuery ist eine hervorragende Ausführungsmethode für Geschäftsanalysen. Anstatt Daten in Alteryx zu verschieben, leitet Live Query SQL-Abfragen direkt an Databricks weiter, um die Umwandlung in großem Umfang durchzuführen. Dies wiederum minimiert die Datenbewegung und reduziert Datenübertragungen, um Latenz, Sicherheit und Gesamtleistung zu verbessern.
Playbooks
Mit Alteryx Playbooks können Geschäftsteams Databricks-Daten untersuchen und Erkenntnisse generieren, ohne auf Analysts warten oder komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen.
Playbooks ist ein KI-gestützter Use Case Generator, der Berichte und automatisierte Erkenntnisse basierend auf Stichproben aus der Struktur und den Themen eines Datasets generiert. Playbooks automatisiert die Identifizierung hochwertiger Use Cases und schafft ein Verständnis dafür, wie Analytics in jedem Unternehmen angewendet werden kann. Geschäftsanwender:innen können einfach über den Unity-Katalog auf ihre Daten zugreifen und ihn mit 1–2 Klicks mit Playbooks verbinden, um innerhalb von Minuten Berichte und dynamische Datenstorys zu erstellen.
Die Verwendung von Alteryx Playbooks mit Databricks ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu automatisieren, Analysen zu skalieren und eine schnellere Entscheidungsfindung zu fördern – ohne die Komplexität manueller Datenanalysen. Es ist die perfekte Lösung für Geschäftsteams, die das volle Potenzial von Databricks-Daten erschließen möchten.
Magic Reports
Mit Magic Reports können Geschäftsteams automatisierte Berichte mit Databricks-Daten entwickeln. Magic Reports nutzt KI-gesteuerte Automatisierung, um Databricks-Daten sofort in umfangreiche, dynamische Berichte zu wandeln – ohne dass SQL-, Python- oder BI-Tools (Business Intelligence)-Kenntnisse erforderlich sind.
Im Gegensatz zu statischen Dashboards bietet Magic Reports automatisch generierte Zusammenfassungen, Trends und wichtige Erkenntnisse, die es Geschäftsanwender:innen erleichtern, Daten auch ohne fundierte Analysekenntnisse zu verstehen.
Fazit
Unternehmen investieren stark in Cloud Data Warehouses wie Databricks, um Analyse- und KI-Fähigkeiten zu verbessern. Um jedoch einen messbaren Nutzen aus dieser Investition zu ziehen, bedarf es mehr als nur der Datenspeicherung – es geht um Benutzerfreundlichkeit, Zugänglichkeit und Effizienz für technische und nicht-technische Teams. Alteryx für Databricks schließt diese Lücke, indem es einen intuitiven Self-Service Data-Analytics-Arbeitsbereich bereitstellt, in dem Geschäftsanwender:innen Daten untersuchen und analysieren können, ohne auf komplexe Programmierung angewiesen zu sein.