Erinnern Sie sich an den Workflow, der eigentlich nur dazu diente, „die Quelldaten für das Dashboard in Form zu bringen“? Ihre Tools zur Datenvorbereitung haben das problemlos bewältigt: Dateien abrufen, einige Felder korrigieren, Tabellen verknüpfen, Geschäftslogik hinzufügen – und fertig.
Doch dann gewinnt das Dashboard an Bedeutung. Es benötigt jeden Morgen frische Daten, eine der Quellentabellen hat sich in der Größe verdoppelt und ein anderes Team hat begonnen, Ihre Ergebnisse zu nutzen. Wenn jemand vorgelagert ein Feld ändert und die Person, die normalerweise weiß, was zu tun ist, im Urlaub ist, wandelt sich die einstige Routineaufgabe plötzlich zu einer komplexen operativen Herausforderung.
Die Verknüpfungen wurden nicht schwieriger, und die grundlegende Datenvorbereitung auch nicht. Was sich geändert hat, war alles, was damit zusammenhängt.
Wenn ein Vorbereitungs-Workflow mehr Daten verarbeiten oder häufiger ausgeführt werden muss, reicht eine einfache Methode zur Bereinigung und Transformation eines Datasets nicht mehr aus. Sie spüren den Unterschied deutlich, wenn jemand anderes auf die Ausgabe wartet und Sie die Person sind, die den gesamten Prozess am Laufen halten muss.
Diese Sichtweise auf Skalierbarkeit ist ein besserer Ansatz, um moderne Plattformen zur Datenvorbereitung zu definieren – und eine weitaus praktischere Methode, um sie zu bewerten.
Was unterscheidet moderne Tools zur Datenvorbereitung?
Im Grunde helfen Ihnen diese Tools dabei, auf Daten zuzugreifen und sie zu bereinigen, Quellen zusammenzuführen und Transformationen anzuwenden, bevor das Ergebnis an nachgelagerte Prozesse weitergegeben wird. Sie benötigen wahrscheinlich keine weitere Einführung in den Umgang mit Null-Werten oder Feldtypen. Und Verknüpfungen? Diese Aufgaben erledigen Sie ohnehin schon seit Jahren.
Interessanter wird es bei der Frage, was Sie nach dem ersten Durchlauf vom Workflow benötigen. Die eigentliche Frage ist, ob das Ganze auch dann noch Bestand hat, wenn es keine einmalige Angelegenheit mehr ist:
- Können Sie die Logik speichern und nächste Woche erneut ausführen, ohne Ihre Schritte neu erstellen zu müssen?
- Könnte ein anderer Analyst den Workflow öffnen und nachvollziehen, warum Sie diese Transformationen vorgenommen haben?
- Haben Sie bei deutlich größeren Datenmengen sinnvolle Optionen, wo die Verarbeitung stattfinden soll?
- Wenn der Workflow Teil des regelmäßigen Montagsberichts wird: Läuft er dann automatisch ab, ohne dass Sie daran denken müssen, ihn manuell zu starten?
Genau hier unterscheiden sich moderne Tools zur Datenvorbereitung von Tools für Ad-hoc-Transformationen. Ein einmaliges Skript liefert Ihnen vielleicht heute die Antwort. Das Gleiche gilt für eine schnelle SQL-Abfrage oder eine eigens für eine bestimmte Anfrage zusammengestellte Tabelle, die nicht unbedingt dafür ausgelegt sind, später zu einem Workflow zu werden, den Sie wiederverwenden und auf den Sie vertrauen können.
Eine visuelle Benutzeroberfläche kann hilfreich sein, aber sie ist nicht das, was ein Tool modern macht. Entscheidend ist vielmehr, ob die von Ihnen erstellte Logik auch bei wachsenden Prozessen funktioniert und für Sie selbst noch verständlich ist, wenn Sie später darauf zurückgreifen.
Was ändert sich, wenn die Datenvorbereitung skalieren muss?
Wenn jemand sagt, dass ein Prozess zur Datenvorbereitung „skalieren“ muss, stellt man sich leicht einfach nur einen viel größeres Dataset vor – und belässt es dabei. Das Volumen spielt eine Rolle. Doch sicher haben Sie schon erlebt, dass selbst vergleichsweise kleine Workflows schwer zu handhaben sind, auch wenn die zugrunde liegenden Datenmengen nicht riesig sind.
Normalerweise hat sich eines von drei Dingen geändert:
| Was skaliert? | Was sich für Sie ändert | Welche Frage sich zunehmend stellt |
|---|---|---|
| Die Daten | Quellen werden größer oder stärker verteilt | „Warum verschieben wir all diese Daten, wenn wir nur einen Bruchteil davon verwenden?“ |
| Der Prozess | Dieselbe Vorbereitung muss häufiger erfolgen | „Warum muss ich das jeden Morgen noch manuell starten?“ |
| Die Team-abhängigkeit | Mehr Menschen und nachgelagerte Arbeiten verlassen sich auf die Ausgabe | „Wer ist dafür verantwortlich, und was funktioniert noch nicht, wenn ich etwas daran ändere?“ |
Wenn Sie diese unterschiedlichen Anforderungen getrennt betrachten, wird viel klarer, ob das Problem in den Daten, der wiederholten Durchführung des Prozesses oder darin liegt, dass inzwischen die Hälfte des Teams von dem Ergebnis abhängt.
Bei wachsendem Datenvolumen ändert sich, wo die Verarbeitung stattfinden sollte
Angenommen, Ihr Workflow begann mit einer CSV-Datei und einem überschaubaren Datenbankextrakt. Ein Jahr später befindet sich die Quelle in einem Cloud Data Warehouse und enthält weitaus mehr Historie, als für Ihre Analyse erforderlich ist.
Natürlich können Sie die Datentransformation weiterhin durchführen. Aber müssen wirklich alle diese Daten bei Ihnen eingehen, bevor Sie mit der Arbeit beginnen können?
Vielleicht können Sie früher filtern, sodass Sie nur das importieren, was für die Analyse benötigt wird. Oder vielleicht kann eine unterstützte Verarbeitung näher an der Quelle erfolgen, was Ihnen erspart, ein viel größeres Dataset zu verschieben, nur um mit einem kleinen Teil davon zu arbeiten.
Es gibt nicht den einen richtigen Ort, an dem jede Transformation ausgeführt werden sollte. Wenn die Datenmenge wächst, ist es hilfreich, die Möglichkeit zu haben, einen Teil der Arbeit näher an der Quelle zu belassen, anstatt alles zuerst in den Workflow zu ziehen.
Die Prozessgröße macht wiederkehrende Vorbereitungen schwer zu ignorieren
Ein gespeicherter Workflow ist nützlich. Aber er ist nicht dasselbe wie Automatisierung.
Wenn Sie die Datei immer noch jeden Wochentag öffnen, prüfen müssen, ob die Datei von gestern angekommen ist, die Ausführung starten und sicherstellen müssen, dass die Ausgabe am richtigen Ort gelandet ist, haben Sie zwar die Logik bewahrt, sich selbst aber weiterhin fest in den operativen Prozess eingebunden.
Wenn sich der Workflow noch verändert, sollten Sie ihn nicht überstürzt automatisieren. Die Automatisierung von Regeln, die sich alle zwei Wochen ändern, führt meist nur zu einer schnelleren Methode, Dinge zu wiederholen, die noch nicht endgültig festgelegt sind.
Sobald sich der Prozess stabilisiert, kann die automatisierte Datenvorbereitung einen Teil dieser Zeit zurückgeben. Die Alteryx Studie „State of the Data Analyst 2026“ hat ergeben, dass Data Analysts 5,7 Stunden pro Woche mit der Vorbereitung und Bereinigung von Daten verbringen.
Nicht all diese Stunden können oder sollten verschwinden. Wenn Sie jedoch einen Teil Ihrer Woche mit Vorbereitungsarbeiten verbringen, die Sie bereits kennen und regelmäßig wiederholen, sollten Sie sich fragen, wie viel dieser Arbeit noch Ihre manuelle Eingabe erfordert.
Wenn die Vorbereitung schließlich in eine wiederkehrende Daten-Pipeline einfließt, gilt dieselbe Faustregel: Automatisieren Sie die Teile, die sich stabilisiert haben, behalten Sie aber genügend Transparenz, um einen fehlerhaften Durchlauf zu erkennen, bevor ihn jemand anderes in einem Dashboard entdeckt.
Wenn Ihr Workflow für andere zur Abhängigkeit wird
Hier ist ein weiterer Ablauf, der Ihnen bekannt vorkommen wird: Sie erstellen einen Workflow für Ihren eigenen Bericht und dann fragt ein anderer Analyst nach dem Ergebnis. Wenige Monate später basieren drei Dashboards darauf, und jemand aus der Finanzabteilung möchte wissen, ob bei den Zahlen vom Dienstag bereits die aktualisierte Logik angewendet wurde.
An diesem Punkt ist Data Governance kein abstraktes Unternehmensthema mehr. Sie ist die Grundlage für die Beantwortung ganz praktischer Fragen:
- Wer ist für den Workflow zuständig?
- Welche Version sollte jeder verwenden?
- Wann wurde er zuletzt ausgeführt?
- Wenn Sie eine Berechnung ändern, welche Auswirkungen hat das an anderer Stelle?
Sie müssen nicht jeden explorativen Workflow durch eine Vielzahl von Prozessen und Genehmigungen leiten. Aber wenn andere Personen anfangen, auf Ihren Ergebnissen aufzubauen, sollten sie Sie nicht jedes Mal ausfindig machen müssen, wenn sie verstehen wollen, womit sie arbeiten.
Worauf sollten Sie bei Tools zur Datenvorbereitung achten?
Nehmen Sie einen wiederkehrenden Workflow, den Sie gut kennen, und stellen Sie sich vor, was passiert, wenn er umfangreicher wird oder häufiger ausgeführt werden muss.
| Funktionalität | Frage, die Sie stellen sollten | Warum das später wichtig ist |
|---|---|---|
| Datenzugriff | Kann ich mit den Quellen arbeiten, die dieser Prozess tagtäglich verwendet? | Neue Quellen führen nicht mehr zu manuellen Nebenprozessen |
| Wiederverwendbare Logik | Könnte ein/e andere/r Analyst:in dies öffnen und nachvollziehen, was ich gemacht habe? | Der Workflow hängt nicht komplett von Ihrer Erinnerung ab |
| Verarbeitungsoptionen | Habe ich sinnvolle Möglichkeiten, festzulegen, wo Transformationen ausgeführt werden? | Wachsende Datenmengen erzwingen keine unnötigen Datenbewegungen |
| Automatisierung | Kann ein stabiler Workflow ausgeführt werden, ohne dass ich ihn starten muss? | Die wiederkehrende Datenvorbereitung nimmt keinen festen Platz mehr in Ihrem Kalender ein. |
| Governance | Können wir Verantwortlichkeiten und Abhängigkeiten erkennen? | Gemeinsame Workflows lassen sich einfacher und sicherer ändern |
Verbinden Sie sich mit den Datenquellen, die Sie tatsächlich verwenden
Die Anzahl der Konnektoren mag auf Vergleichsseiten beeindruckend wirken. Doch die entscheidende Frage ist weitaus konkreter: „Kann dieser Workflow auf die Systeme zugreifen, auf die mein Team angewiesen ist?“
Testen Sie die Plattform in Ihrer tatsächlichen Arbeitsumgebung:
- Die Datenbanken und Cloud-Plattformen, in denen Ihre Analysedaten gespeichert sind
- Geschäftsanwendungen, die regelmäßig in Ihr Reporting einfließen
- Dateien und Tabellenkalkulationen, die auch weiterhin im Einsatz bleiben
- Datenquellen anderer Teams, die ebenfalls in den Prozess eingebunden werden müssen
Sie möchten vermeiden, jedes Mal eine weitere Export-und-Upload-Routine durchführen zu müssen, wenn sich die Quellkombination ändert. Wenn eine neue Quelle auftaucht, sollte die Cloud-Datenintegration es erleichtern, diese in den Workflow zu integrieren, ohne dass Sie einen weiteren manuellen Schritt berücksichtigen müssen.
Sorgen Sie dafür, dass die Logik auch nach Ihrem Wechsel verständlich bleibt
Sie haben wahrscheinlich einen dieser Prozesse übernommen: eine Abfrage, die an eine Tabellenkalkulation angehängt ist, mit einer Berechnung, von der alle übereinstimmen, dass sie wichtig ist, obwohl niemand mehr weiß, warum.
Wenn eine Verknüpfung von einer Geschäftsregel abhängt, möchten Sie diese Logik an einem Ort haben, an dem eine andere Person sie finden kann. Das Gleiche gilt für Regeln zur Datenbereinigung, die widerspiegeln, wie Ihr Unternehmen die Daten interpretiert, anstatt einer generischen Bereinigung.
Der wahre Test besteht darin, ob jemand anderes den Workflow sechs Monate später öffnen und nachvollziehen kann, was Sie sich dabei gedacht haben, ohne Ihnen eine E-Mail senden zu müssen.
Prüfen Sie, wie der Workflow mit wachsenden Datenmengen umgeht
Ein Workflow kann mit Ihren Entwicklungsdaten einwandfrei funktionieren, aber bei produktiven Datenmengen extrem langsam werden.
Bevor Sie das Tool als ungeeignet abtun, sollten Sie analysieren, welche Aufgaben der Workflow tatsächlich ausführt:
- Rufen Sie mehr Zeilen ab, als für die Analyse erforderlich sind?
- Werden Felder mitgeführt, die nie in der Ausgabe landen?
- Könnten unterstützte Transformationen bereits näher an der Datenquelle erfolgen?
- Verschieben Zwischenschritte Daten, ohne einen nennenswerten Mehrwert zu bieten?
Bei wachsenden Datenmengen sollten Sie vermeiden, unnötige Datensätze oder Felder mitzuschleppen. Auch veraltete Zwischenschritte können den Workflow unnötig belasten.
Trennen Sie wiederverwendbare Workflows von der Automatisierung
Ein wiederverwendbarer Workflow bewahrt Ihre Logik. Die Automatisierung geht den nächsten Schritt und führt diese Logik aus, ohne auf Sie zu warten.
Sorgen Sie zuerst dafür, dass der wiederholbare Teil korrekt ist. Wenn Sie wissen, wie ein guter Durchlauf aussieht – und wie ein schlechter – ergibt Analytics Automation sehr viel mehr Sinn.
Achten Sie anschließend darauf, mehr zu prüfen, als nur, ob der Job abgeschlossen wurde. Ein Workflow kann erfolgreich ausgeführt werden und dennoch die Datei von gestern abrufen oder ein veraltetes Ergebnis versenden. Prüfungen der Datenqualität helfen Ihnen, solche Fehler zu erkennen, bevor jemand auf der Basis falscher Ergebnisse weiterarbeitet.
Fügen Sie Governance hinzu, wenn andere auf Ihre Ergebnisse angewiesen sind
Ein explorativer Workflow erfordert keinen großen Aufwand. Wenn derselbe Workflow jedoch zur wöchentlichen Grundlage für Berichte an die Geschäftsführung wird, ist ein besserer Kontext erforderlich.
- Wer ist dafür verantwortlich?
- Ist dies die aktuelle Version?
- Welche Auswirkungen hat eine Änderung an anderer Stelle?
Hier zahlt sich die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft aus. Wenn eine Zahl falsch aussieht, ist es besser, ihre Herkunft nachverfolgen zu können, als alte Dateien und Nachrichten zu durchsuchen, um zu rekonstruieren, was passiert ist.
Diese Fragen werden umso wichtiger, je bedeutender die Arbeit wird, die auf diesen Daten aufbaut. Gartner hat festgestellt, dass Unternehmen mit erfolgreichen KI-Initiativen stärker in ihre Datengrundlagen investieren. Ihre Investitionen in Bereiche wie Datenqualität und Governance waren, gemessen am Umsatzanteil, bis zu viermal höher als bei Unternehmen, die über schlechte Ergebnisse bei KI-Projekten berichteten.
Aber Sie müssen kein KI-Programm aufbauen, damit diese Erkenntnis für Sie relevant ist. Wenn mehr Personen Entscheidungen auf Basis Ihrer Ergebnisse treffen, muss auch der zugrunde liegende Prozess standhalten.
Wie lässt sich Datenaufbereitung im großen Maßstab realisieren, ohne sie unnötig zu verkomplizieren?
Sie müssen nicht jeden nützlichen Workflow in eine Unternehmensinfrastruktur verwandeln. Ein praxisorientierter Ablauf sieht eher so aus:
Manuelle Vorbereitung → wiederverwendbarer Workflow → automatisierter Workflow → geregelter gemeinsam genutzter Prozess
Lassen Sie sich vom Ausmaß an Wiederholungen und Abhängigkeiten leiten, wenn es darum geht, wie weit ein Workflow reichen sollte.
Beginnen Sie mit Aufgaben, die Sie ständig wiederholen. Wenn Sie jede Woche dieselben Verknüpfungen neu erstellen oder dieselbe Ausnahme immer wieder manuell beheben, integrieren Sie diese Logik in den Workflow, anstatt sie jedes Mal neu zu erstellen.
Überlegen Sie als Nächstes, worauf Sie verzichten können. Vielleicht lesen Sie 40 Datenfelder ein, nutzen aber nur sechs. Oder Sie rufen historische Daten aus vielen Jahren ab, obwohl der Bericht nur den aktuellsten Zeitraum abdeckt. Workflows sammeln mit der Zeit Ballast an und manchmal bedeutet Skalierung schlicht, den Workflow zu entschlacken und weniger Aufgaben erledigen zu lassen.
Wenn die Eingaben zuverlässig sind und die Geschäftsregeln feststehen, kann die Planung Ihnen wiederkehrende Aufgaben abnehmen. Wenn Sie entscheiden müssen, wo Sie anfangen sollen, kann Ihnen dieser Leitfaden dabei helfen, geeignete Kandidaten für die Automatisierung auszuwählen.
Gestalten Sie Ihre Workflows auch im Hinblick auf den nächsten Analysten bzw. die Analystin, der/die damit arbeiten wird. Machen Sie die Geschäftslogik so transparent, dass andere den Workflow nachvollziehen können, ohne auf mündliche Erklärungen zur Entstehungsgeschichte angewiesen zu sein. In sechs Monaten könnten Sie selbst diese Person sein.
Wie eine moderne Datenplattform bei der Skalierung von Workflows hilft
Dieselben Prioritäten gelten, wenn Sie in Alteryx One arbeiten. Wenn Ihre Vorbereitungs-Workflows wachsen, kommt die Plattform ins Spiel:
- Wiederverwendbare Logik:Funktionen zur Datenvorbereitung ermöglichen es Ihnen, Bereinigungen, Verknüpfungen, Transformationen und Berechnungen in Workflows beizubehalten, die Sie wiederverwenden und überprüfen können.
- Verarbeitungsoptionen: Unterstützte Funktionen wie Live Query und In-DB-Verarbeitung ermöglichen es, die Arbeit nah an der Datenquelle zu belassen, sofern dies sinnvoll ist.
- Wiederkehrende Ausführung: Durch Workflow-Automatisierung können kompatible Workflows regelmäßig ausgeführt werden, sobald sich der Prozess etabliert hat.
Sie benötigen nicht jede dieser Funktionen für jeden Workflow. Entscheidend ist, dass Sie über eine Plattform verfügen, auf die Sie zurückgreifen können, wenn eine nützliche Analysearbeit zu einem Prozess wird, auf den auch andere angewiesen sind.
An dieser Stelle mache ich erstmal einen Punkt. Mehr Alteryx „Sprache“ würden den Abschnitt wahrscheinlich zunehmend wie einen Produktwerbetext wirken lassen – und das ist ganz sicher nicht das Ziel dieses Artikels.
Machen Sie die Datenvorbereitung zu einem Prozess, den Sie nicht ständig überwachen müssen
Die erste Version eines Vorbereitungs-Workflows kann ruhig noch improvisiert sein. So beginnt die Arbeit von Data Analysts oft.
Das Ziel besteht nicht darin, jeden Workflow größer oder komplexer zu machen. Es geht darum, einen Punkt zu erreichen, an dem die Arbeit weiterlaufen kann, ohne so sehr von Ihnen abhängig zu sein, um den ganzen Kontext zusammenzuhalten.
Ein guter Workflow sollte etwas sein, auf das Sie zurückgreifen, das Sie übergeben und dem Sie vertrauen können, auch wenn sich die Arbeit drumherum ändert. Wenn Sie Skalierung auf diese Weise betrachten, wird es viel einfacher zu erkennen, was Ihrem aktuellen Prozess fehlt – und was es sich lohnt, zuerst zu beheben.
Sind Sie bereit, einen Ihrer wiederkehrenden Vorbereitungs-Workflows auf die Probe zu stellen? Starten Sie eine kostenlose Testversion von Alteryx One.