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Sechs neue Möglichkeiten, über Zeilen und Spalten hinauszudenken

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Datendekonstruktion, ein Prozess neu gedacht

Von Problempunkten hin zu Möglichkeiten – die Umstellung von Arbeitsblättern auf Workflows verbessert nicht nur Ihren Tag, sondern fördert auch Ihre Karriere und die Weise, in der Sie sich auf die Datenbewegung ausrichten. Wirkt jede Weiterentwicklung beängstigend oder erkennen Sie Ihre einzigartige Position in dieser digitalen Transformation?

Wir haben einige der häufigsten datenbezogenen Aufgaben aufgelistet, die mithilfe von Tabellenkalkulationen bewältigt werden, aber durch moderne Analysen transformierbar sind. Entdecken Sie sechs neue Möglichkeiten, über Zeilen und Spalten hinauszudenken und die Kurzsichtigkeit von Tabellenkalkulationen zu mindern.

NR. 1: EINGABE 

Können nicht alle Datenquellen einfach miteinander auskommen?

Das Leben als Datenanalyst könnte so schön sein. Letztendlich werden Sie dafür bezahlt, tief in Ihren Daten verborgene Erkenntnisse aufzudecken – und Sie lieben es, die Ärmel hochzukrempeln und sich da richtig durchzuwühlen. Sie beginnen damit, Datensätze zu öffnen. Und weitere Datensätze. Jeder Datensatz könnte aus einer anderen Quelle oder einem anderen Programm stammen, insbesondere, wenn es sich um Daten aus unterschiedlichen Abteilungen handelt (sofern es Ihnen gelingt, diese von den Verantwortlichen zu erhalten).

Und dies ist der Punkt, an dem das Durcheinander beginnt. Daten in vielen unterschiedlichen Formaten zu erfassen, ist in Tabellenkalkulationen, vorsichtig ausgedrückt, nicht gerade einfach. Wenn Sie ein Dataset aufbauen möchten, mit dem Sie arbeiten können, sind einige Vorarbeiten notwendig. Vielleicht ist diese Situation doch nicht ganz so einfach.

Und während Sie daran arbeiten, die Daten zu integrieren, beginnen Zweifel an Ihnen zu nagen: Füge ich möglicherweise doppelte oder unnötige Informationen hinzu? Geht bei all den Dateien in unterschiedlichen Formaten etwas verloren? Muss ich wichtige Informationen vollständig rauslassen, weil sie nicht mit meinem Dataset kompatibel sind?

Analysten begegnen überall Datensilos, in denen Informationen in nicht nutzbaren Formaten und innerhalb isolierter Abteilungen eingeschlossen sind. Und sie träumen vom Daten-Nirwana: glatte und nahtlose Daten-Normalisierung, bei der alle Daten logisch und konsistent organisiert sind.
Bei einem der führenden Gesundheitsdienstleister Amerikas arbeitet Thomas Hall eng mit mehreren Teams zusammen, um Trends und Performance-Werte zu analysieren und automatisierte Berichte zu erstellen. Lesen Sie, wie das Unternehmen von Arbeitsblättern zu Workflows gelangt ist.

Datasets können wirklich gut zusammenspielen.

Es gibt eine einfachere Möglichkeit, Datasets aufzubauen und zu normalisieren, selbst wenn Sie mit inkompatiblen Dateiformaten, Datenbankverbindungen oder Cloud-Datenspeichern arbeiten. Tatsächlich ist die Anzahl an Datentypen, die Sie in Ihre Arbeit integrieren können, nahezu unbegrenzt. Sie benötigten lediglich einen Ausgangspunkt, an dem alle Formate willkommen sind und keine Daten ausgelassen werden.

In Alteryx ist dieser Ausgangspunkt Ihr Arbeitsbereich, genannt Canvas. Er ist visuell, einfach und kann Ihr Leben verändern. Ziehen Sie einfach per Drag & Drop ein Input Data Tool („Eingabedaten-Tool“) in Ihren Canvas, suchen Sie das Dataset, das Sie importieren möchten, und wählen Sie es aus.

Sehen Sie sich eine kurze Demo an

Sehen Sie, wie Sie mit Daten in einem Canvas arbeiten, damit Sie sich auf wegweisende Erkenntnisse konzentrieren können, statt auf banale Datenvorbereitungen.

Wenn Sie jemals den Großteil eines sonnigen Tages damit verbracht haben, Ihre Tabellenkalkulation dazu zu bringen, dass sie eine Datenquelle verarbeitet, werden Sie die Art und Weise lieben, wie Alteryx funktioniert. Unterschiedliche Dateiformate oder Strukturen? Alteryx würde nicht einmal mit den Wimpern zucken. Sie können lokal auf Daten aus Excel, Access, XML, SAS, SPSS und MapInfo zugreifen sowie auf Daten, die in Datenbanken oder HDFS gespeichert sind. 

Darüber hinaus verfügt Alteryx über direkte Konnektoren, um auf Cloud-Systeme wie Amazon S3, Twitter, Foursquare, Marketo, Salesforce, Microsoft SharePoint oder andere Big-Data-Umgebungen wie Amazon Redshift, Impala, Spark usw. zuzugreifen. 

NR. 2 BEREINIGUNG

Datenbereinigung: Wo der Spaß endet.

Das Geheimnis ist gelüftet: Als Analyst verbringen Sie den Großteil Ihrer Zeit mit profanen Arbeiten zur Datenbereinigung. Wenn Sie endlich zum guten Teil kommen – dem „Analysieren“ –, haben Sie keine Energie und auch keine Zeit mehr. Natürlich müssen Sie die Analyse noch immer liefern. (Hoffentlich ist Ihnen kein Fehler unterlaufen!) Liegt dieses Ungleichgewicht tatsächlich in der Natur der Datenbereinigung? Oder liegt es einfach in der Natur von Tabellenkalkulationen?

In Tabellenkalkulationen ist die Bereinigung ein hochgradig manueller Prozess. Parsen, Spalten erstellen, Zeilen löschen, Leerzeichen entfernen und so weiter kann endlos viel Zeit in Anspruch nehmen und an Ihren Nerven zehren. Glauben Sie uns, wir wissen das.

Doch es gibt noch ein größeres Problem, das berücksichtigt werden muss. All das Ausschneiden, Einfügen und Umbenennen kostet nicht nur unfassbar viel Zeit – es ist auch buchstäblich eine Einladung, Fehler zu machen. Fehlberechnungen, Denkfehler und Datensatzduplikate können Ihre Analyse in diesen frühen Phasen in die falsche Richtung lenken oder Sie sogar dazu zwingen, von vorn zu beginnen.

Die Datenintegrität sollte während der Bereinigungsphase Ihr wichtigstes Anliegen sein. Sie möchten der Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten vertrauen können, unabhängig davon, wohin Sie diese verschieben oder wie Sie ihr Format verändern. Und Sie möchten sicherstellen, dass ihre Bedeutung nicht versehentlich verändert wird, während Sie die Bereinigung durchführen.
Trainieren Sie Ihre eigenen Fähigkeiten, um von der Arbeitsmappe hin zum Workflow zu gelangen. Nehmen Sie an Challenge Nr. 19 teil: Auffinden von Excel-Datensätzen

Es ist an der Zeit, den manuellen Ansatz zu überdenken.

Was, wenn die Datenbereinigung anstelle unzähliger nervenaufreibender Klicks mithilfe eines übergeordneten Tools durchgeführt werden könnte? Was, wenn Sie statt tausend Aktionen lediglich eine oder zwei Aktionen ausführen müssten?

Die Umstellung auf Alteryx wird Ihren Zeitaufwand für die Bereinigung von Daten erheblich verkürzen. Ungelogen: Das ist eine ziemlich große Sache.

In Alteryx können Sie mit einem einzigen Schritt neue Spalten erstellen, Zeilen und Spalten entfernen sowie Datentypen ändern – einem Schritt, der umgehend auf Ihr gesamtes Dataset angewendet wird. Sie können auch Alteryx die Kontrolle übernehmen und Ihre Daten automatisch interpretieren lassen, indem Sie dem Inhalt geeignete Typen und Größen zuweisen. So oder so: kein Verzetteln mehr, keine wiederholten manuellen Änderungen in mehreren verschiedenen Dateien. Der Verlauf Ihrer Änderungen steht jederzeit zur Verfügung, damit Sie nie wieder von vorn zu beginnen brauchen, wenn mal was durcheinander geraten ist. (Im Ernst!)

Dieses anspruchsvolle Konzept zur Datenbereinigung eliminiert praktisch manuelle Prozesse und menschliche Fehler und verschafft Ihnen Zeit für wichtigere Aufgaben.

NR. 3 VERKNÜPFEN

Was der Analyst zusammengeführt hat, soll niemand trennen.

An dieser Stelle wird es interessant – oder beängstigend, je nachdem, wie sicher Sie Daten aus separaten Arbeitsblättern zusammenführen und ergänzen können. Das Verknüpfen von Datasets bedeutet stets eine Veränderung Ihres Quellmaterials. Wenn Sie Glück haben, gelangen Sie durch diese Phase, ohne versehentliche Beschädigungen an Ihrem Dataset zu verursachen. Wenn nicht, können Sie wieder von vorne anfangen.

Wie bei den meisten Schritten zur Verarbeitung von Daten in Kalkulationstabellen sind die erforderlichen Maßnahmen zum Verknüpfen von Datensätzen unglaublich mühsam. Geht es nur uns so oder kann einen Menschen das ständige Wiederholen von „VLOOKUP“ in den Wahnsinn treiben?

Das Problem bei der Datenzusammenführung auf die altmodische Weise ist, dass Tabellenkalkulationen nicht agnostisch sind. Tabellenkalkulationsprogramme erkennen nur ihr bevorzugtes Format und können jenseits dieses Formats ohne Ihren direkten Input über manuelle Tools wie VLOOKUP oder INDEX MATCH nicht arbeiten. Sobald Sie mehrere Felder und Tabellenblätter überlagern, steigt die Wahrscheinlichkeit für Fehler erheblich.
Mehr als 1,9 Milliarden Getränke von Coca-Cola werden täglich rund um den Globus genossen. Coca-Cola nutzt Alteryx, um den Wert der Flut entsprechender Daten zu erschließen. Erfahren Sie mehr.

Es gibt eine bessere Möglichkeit zur Zusammenführung.

Was, wenn Ihr Programm die Daten einfach für Sie zusammenführen könnte, sodass Sie sich nicht um das Format zu kümmern bräuchten? Und was, wenn Sie jederzeit sämtliche Aktionen nachverfolgen und bei Bedarf rückgängig machen könnten?

Eine ausgesprochen benutzerfreundliche Reihe von Tools in Alteryx (Zusammenführung, Suchen und Ersetzen sowie Verknüpfen) bietet Ihnen alle Zusammenführungsfunktionen Ihres alten Tabellenkalkulations-Programms sowie zusätzlich einige neue und kreative Möglichkeiten, von denen Sie nicht einmal wussten, dass Sie sie benötigen. Sie können Ihre Schritte jederzeit bis zu jedem Punkt in Ihrem Workflow nachverfolgen – und bei Bedarf bis zu Ihrem Ausgangspunkt zurückverfolgen.

Kombinieren Sie mehrere Arbeitsblätter anhand des Feldnamens, während Sie gleichzeitig die Position jeder einzelnen Spalte beibehalten. Oder ändern Sie bei Bedarf die Reihenfolge der Spalten. Verknüpfen Sie zwei Datenströme mit einem gemeinsamen Feld, indem Sie eine Innere oder Äußere Verknüpfung durchführen.

Tatsächlich haben Sie die Möglichkeit, Daten auf jede gewünschte Weise zusammenzuführen. Wenn Sie Alteryx den größten Teil der Arbeit überlassen, können Sie sich gleich daran machen, Ihr Dataset eingehender zu untersuchen.

NR. 4 TRANSFORMIEREN

Haben Sie je einen Filter vergessen? Verstehen wir.

Wenn Sie die tiefere Bedeutung Ihrer Daten erkennen möchten, müssen Sie Ihre eigenen, sorgfältig ausgewählten Parameter anwenden. In Tabellenkalkulationen benötigen Sie Filter, Sortierungen und Pivot-Tabellen, um die Daten genau so zu sortieren und neu anzuordnen, wie Sie es wünschen. Diese Aufgaben sind nicht schwierig, aber sie müssen immer noch manuell erledigt werden.

Sie können Ihre Zwischenablage verwenden und zu einem früheren Punkt in Ihrem Datentransformationsprozess zurückkehren. Aber wollen Sie sich wirklich auf diesen fehleranfälligen und manuellen Prozess verlassen?

Der Prozess zur Datentransformation in Tabellenkalkulationen kann für Sie persönlich frustrierend und zeitaufwendig sein. Doch das größere Problem ist, dass verborgene Datenfelder und vergessene Filter zu hohen Kosten für Ihr Unternehmen führen können. Wenn Sie eine Analyse abgeschlossen haben, wie sicher sind Sie, dass auf dem Weg nichts verlorengegangen ist? Würden Sie Ihren Job darauf verwetten?

Das 21. Jahrhundert ruft.

Durch Ausführen häufiger Funktionen zur Datentransformation mit hochintelligenten Tools können Sie Fehler – und Risiken – reduzieren, während Sie sich dem spannendsten Bereich Ihrer Arbeit zuwenden.

Die Tools Sortierung („Sort“), Umstellen („Transpose“) und Kreuztabellen („Cross Tab“) in Alteryx ermöglichen ein automatisches Organisieren und Pivotisieren Ihrer Daten in viele unterschiedliche Richtungen – und liefern Ihnen rasch ein Gesamtbild. Und durch Nutzung dieser Tools innerhalb von Workflows können Sie stets zum Ausgangspunkt zurückkehren und Ihre Schritte überprüfen. Die Möglichkeit, Ihre Methodik zu erklären und Ansichten spontan zu ändern, ist von unschätzbarem Wert.

Wie würden wir die Umwandlung von Daten in Tabellenkalkulationen mit der Umwandlung von Daten in Workflows vergleichen? Gar nicht. Das wäre, als würde man ein Drehscheibentelefon aus den 1950er Jahren mit einer Funktion eines brandneuen Smartphones vergleichen, das tausend verschiedene Dinge tun kann. In Bezug auf die Etablierung einer zukunftsorientierten Strategie für die Datenmethodologie machen Workflows den Unterschied aus zwischen einem in Silos arbeitenden Unternehmen und einem Unternehmen mit einer echten Analysekultur.
Eine große Fast-Food-Kette schlägt das nächste Kapitel datengesteuerten Erfolgs auf. Lesen Sie mehr über den Weg des Unternehmens zur Analysekompetenz.

NR. 5 BERECHNEN

Frustriert von Formeln? Kein Wunder.

Schauen wir uns mal ein paar Zahlen an. Tabellenkalkulationen wurden entwickelt, um logische Formeln mithilfe von WENN-Aussagen zu berechnen, die sich ganz unkompliziert erstellen lassen. Die Anwendung dieser Formeln überall dort, wo Sie diese benötigen, ist jedoch etwas vollkommen anderes.

Wenn Sie Formeln anwenden, haben Sie viele Informationen im Hinterkopf, wie zum Beispiel, was Sie tun und wie Sie dorthin gelangt sind. Das Ausschneiden und Einfügen von Formeln beginnt, erste Zweifel zu hinterlassen. Wohin hatten Sie gerade noch diese Zeilen kopiert, von denen Sie dachten, dass Sie sie nicht benötigen? Haben Sie diese Formel wirklich überall angewendet, wo Sie wollten? Moment – haben Sie bestimmte Zellen ausgeblendet? Was ist mit all den Inhalten Ihrer Zwischenablage geschehen? Waren sie wichtig?

Oje.

Besser einmal festlegen und dann vergessen.

Das Definieren einer Formel mit einem einzigen Tool und die Anwendung dieser Formel genau an der Stelle, an der Sie es wünschen, ist eine weitaus besser geeignete Lösung im Vergleich zu einer allgemeinen manuellen Anwendung, bei der Sie versuchen, sich daran zu erinnern, wie Sie vorgegangen sind.

Das Formel-Tool in Alteryx ist ein leistungsstarker Prozessor: Mithilfe einer einzigen Aktion können Sie ein Feld zu einer Eingabetabelle hinzufügen, Datenfelder auf Grundlage eines Ausdrucks oder einer Datenbeziehung erstellen oder aktualisieren. Wenn alles addiert, subtrahiert oder verändert wurde, zeigt Ihr Workflow, was wann wo geschehen ist, und bietet so stets eine Möglichkeit, die Aktionen rückgängig zu machen und neu zu überdenken.

In Alteryx befinden sich Daten, Logik und Ausführung auf separaten Ebenen. Das bedeutet, Sie können sich Zeit für die Planung Ihrer Logik nehmen, bevor Sie diese ausführen, und keine Daten werden dabei beschädigt. Wenn sich etwas ändert oder neue Datensätze hinzugefügt werden, wird Ihre Logik automatisch angewendet, sodass Sie Ihren Resultaten vertrauen können.

Die Magie von Self-Service Analysen

  • Manuelle Kreuztabellen? Keine Chance.

  • Manuelle Formeln? Vergangenheit.

  • Manuelle Zusammenfassungen? Auf keinen Fall.

Widmen Sie sich ohne Umwege dem guten Teil der Analyse.

Eine Sorge weniger. Das ist außerordentlich befreiend.

NR. 6 AGGREGIEREN

Tippen Sie so schnell wie Sie denken?

Die deskriptive und prädiktive Stärke von Daten liegt in der Aggregation – dort werden die Geheimnisse offenbart. Doch das Zusammenfassen von Daten in Tabellenkalkulationen erfordert die Anwendung von Pivot-Tabellen, sodass Sie sich stets nur auf einen Aspekt konzentrieren können, während Sie wichtige Erkenntnisse gewinnen und Ihre Ergebnisse liefern. Diese eingeschränkte Betrachtung der Daten beeinträchtigt Ihre Agilität und Genauigkeit in der letzten Phase der Analyse und nimmt Ihnen die Möglichkeit, sich mit anspruchsvollen Fragen zu beschäftigen, die Ihr Chef gerne beantwortet hätte.

Darüber hinaus ist es technisch schwierig, mit extrem großen Datasets zu arbeiten. Manchmal kann Ihr System die Last nicht bewältigen, wenn Sie Ihre Parameter ändern, Positionen verschieben oder Ihre Annahmen überdenken müssen – und dann erscheint das drehende Rad auf dem Bildschirm, das den Absturz der Kalkulationstabelle ankündigt.

Manuelle Datenzusammenfassungen sind stets durch die Geschwindigkeit Ihrer Finger, die Möglichkeiten Ihrer Tabellenkalkulationslösung sowie die Leistung Ihres Computersystems begrenzt. Und Ihr Output liefert stets nur einen Ausschnitt der Ergebnisse – niemals das Gesamtbild.

Wer könnte es Ihnen verdenken, wenn diese Einschränkungen Sie ungeduldig werden lassen, wenn Sie Ihre Analysen zum Abschluss bringen möchten? Wenn sich die manuellen Schritte der Datenverarbeitung langsamer bewegen als Ihre Gedanken, besteht die Gefahr, wertvolle Ideen zu verlieren.

Setzen Sie Ihr geistiges Potenzial frei.

Was Sie benötigen, ist ein leistungsstarkes Zusammenfassungs-Tool, das automatisch mehrere Ergebnisse und Ansichten liefern kann und Ihnen so die Möglichkeit gibt, Ausreißer zu untersuchen, Muster zu erkennen und tiefgreifendere Fragen zu stellen – und das in der Geschwindigkeit, in der Sie denken.

Das Zusammenfassen-Tool („Summarize Tool“) in Alteryx verarbeitet Daten unmittelbar in jedem Schritt Ihres Datenwegs, sodass Sie zahlreiche Ansichten gleichzeitig betrachten und die Zeit zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzen können. Kein Zeitaufwand mehr für den Aufbau von Pivot-Tabellen! Gruppieren Sie Ihre Daten und führen Sie eine beliebige Anzahl von Berechnungen für sämtliche von Ihnen gewünschten Felder durch, einschließlich erweiterter Funktionen, die in Tabellenkalkulationen nicht enthalten sind, wie beispielsweise Finanz-, numerische, Geo- und Verhaltensanalysen.

Endlich sind Sie in der Lage, umfassende, nuancierte Erkenntnisse zu liefern – zeitnahe und zielgerichtete Erkenntnisse, denen Sie vertrauen können. Können Sie jetzt das Gesamtbild erkennen?

BLEIBEN SIE DRAN.

Ansehen

In diesem Video von Aimpoint Digital  erfahren Sie, wie Sie mit Self-Service-Analysen beginnen können. Es ist perfekt für alle, die Alteryx Designer noch nicht kennen und einen kurzen Überblick und Gründe für den Einstieg suchen.

Weiterbilden

Probieren Sie die On-Demand-Trainings für Nutzer von Tabellenkalkulationen.

Ein Artikel von
Shane Remer
Shane Remer
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