Die Datenanalyse ist in Unternehmen noch immer ein wichtiges Thema. Während die Sammlung von Daten, beispielsweise aus dem Verlauf der Maschinenarbeit, recht einfach möglich ist, bereitet vor allem die Analyse Probleme. Dies soll mit der Self-Service Datenanalyse für SQL vorbei sein.
SQL als Programmiersprache für die Datenanalyse ganz vorne dabei
Um Daten in einem Unternehmen sammeln zu können, bildet eine Datenbank die wichtigste Grundlage. Hier gibt es verschiedene Sprachen, auf die zurückgegriffen werden kann. Die Auswahl ist groß.
Zur Verfügung stehen beispielsweise MongoDB und auch Hadoop. Allerdings greifen noch immer viele Unternehmen auf SQL zurück und stehen damit nicht allein da. SQL steht für die Structured Query Language. Der Code dieser Sprache ist jedoch verwirrend. Zwar gibt es Anweisungen, mit deren Hilfe sich die einzelnen Datensätze finden lassen, die für die Analyse notwendig sind. Diese Anweisungen umzusetzen, kann jedoch zu einer echten Herausforderung werden. Das kostet nicht nur Zeit, sondern auch Geld und genau hier setzt die Self-Service Datenanalyse an.
Die Vorteile der Self-Service Datenanalyse für den Kunden
Alternative zu modernen Business Analytics Tools: Ab sofort haben Nutzer die Möglichkeit, die Self-Service Datenanalyse für SQL zu aktivieren und mit Hilfe dieser die Datenanalyse noch einfacher zu machen. Die Alteryx GmbH hat zu dieser Thematik ein Whitepaper zusammengestellt. Hier können User von SQL in fünf Schritten mehr über die Aktivierung erfahren und diese optimal für sich nutzen.
Die Herausforderungen, wenn der SQL-Code für die Datenanalyse genutzt werden soll, sind groß. Wer den Code dennoch verwenden möchte oder auch verwenden muss, der kann diese Herausforderungen nun mit dem Self-Service reduzieren. Dafür müssen Nutzer aber erst einmal wissen, wie genau das eigentlich funktioniert. An dieser Stelle kommt das Whitepaper ins Spiel.
Drag & Drop-Workflow für die Datenanalyse
Mit Hilfe des Whitepapers erfahren Nutzer innerhalb einer kurzen Zeit, wie sie eine Drag & Drop-Workflow-Umgebung erschaffen können. Dafür sind nur fünf Schritte notwendig. Der erste Schritt ist das Debugging. Dieses muss deutlich effizienter umgesetzt werden. Dann geht es weiter mit dem Prototyping und dem Testing.
An dieser Stelle ist es notwendig, aktiv zu werden und einige Tests durchzuführen. Der Verlauf führt über die nahtlose Transformation, die für eine Datenanalyse essentiell ist. Anschließend kann die Transparenz aufgegriffen werden. Sie bringt eine deutlich höhere Flexibilität mit und hilft den Usern dabei, den Zugriff auf die Daten zu vereinfachen.
Das Ergebnis ist für Unternehmen ganz besonders wertvoll. Mit einem geringen Zeitaufwand können Industrie-Unternehmen auf diese Weise die bestehenden Daten effektiv auswerten und für sich nutzen. Was bedeutet dies genau? Die Self-Service Datenanalyse kann dabei helfen, die Vorgänge in der Produktion und auch im Kundenservice deutlich schlanker werden zu lassen.
Haben alle Mitarbeiter Zugriff auf die Ergebnisse der Datenanalyse, können Störungen vermieden werden. Gerade in Bezug auf die Abläufe bei den Maschinen sind dies wertvolle Informationen. So ist es möglich, über die Datenanalyse ein Störungsbild aus den Daten der Vergangenheit zu erstellen und zu prüfen, wie sich dieses in Zukunft abwenden zu lässt. Das ist nur eine der Optionen, die geboten wird.
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