Einleitung zur Reihe
Die Fähigkeit, Erkenntnisse und Wertschöpfung aus Daten zu ziehen, ist ein zentraler Faktor für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen. In diesem Zusammenhang spielen die Daten-Strategie des Unternehmens wie auch die technischen und datenanalytischen Fähigkeiten von Mitarbeiter*innen eine große Rolle.
Voraussetzung für den Aufbau analytischer Lösungen von Modellen und Algorithmen ist, dass die Daten zum einen zuverlässig und ausgerichtet auf verschiedene Bedürfnisse von Stakeholdern im Unternehmen verfügbar sind und zum anderen, dass sie in einer Form und Struktur vorliegen, die eine Weiterverarbeitung ermöglichen.
Um diesen Zustand herzustellen, ist der Aufbau einer automatisierten Daten-Pipeline wichtig. Die Pipeline ist eine strukturierte Abfolge von Prozessen, die entwickelt wurde, um Daten effizient und zuverlässig von der Erfassung über die Aufbereitung bis hin zur Auswertung zu leiten. Wenn man das tun möchte, begegnet man zahlreichen Herausforderungen.
In einer neuen Serie werden wir uns diesen Herausforderungen widmen und aufzeigen, welche Aspekte relevant sind bzw. wie Lösungen aufgebaut werden können. Dieser Blogbeitrag gibt zunächst einen Überblick zum Thema, bevor wir in kommenden Beiträgen einzelne Aspekte vertiefen werden.
// 1 Datenextraktion / Data Ingestion / Datenakquise
Ein erster Schritt bei der Entwicklung einer robusten und effizienten Daten-Pipeline ist der Data Ingestion Prozess. Dieser Prozess umfasst das Sammeln und Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Während dieser Phase können Herausforderungen auftreten, die den Aufbau einer reibungslosen Daten-Pipeline behindern können.
// Heterogenität der Datenquellen und Datenstrukturen
Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen, darunter Datenbanken, Dateien, APIs und Streaming-Plattformen. Jede Quelle kann ihr eigenes Datenformat, ihre eigene Struktur und ihren eigenen Datenfluss haben. Daher ist es wichtig, Mechanismen zu implementieren, um diese Heterogenität zu überwinden, wie beispielsweise die Transformation der Daten in ein einheitliches Format oder die Implementierung von Adaptern für spezifische Datenquellen.
// Datenqualität und -integrität sicherstellen
Im Kontext der Data Ingestion besteht das Risiko, dass fehlerhafte oder unvollständige Daten in die Pipeline gelangen. Es ist daher notwendig, Mechanismen zur Datenvalidierung und -bereinigung zu implementieren, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten in die Pipeline gelangen. Dies kann durch die Verwendung von Datenvalidierungsregeln, das Überprüfen von Daten auf Konsistenz und das Implementieren von Fehlerbehandlungsmechanismen erreicht werden.
// Potenzielle Anforderungen mitdenken: Skalierbarkeit
Bei großen Datenmengen kann die Skalierbarkeit des Data Ingestion Prozesses zu einer Herausforderung werden. Die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen erfordert robuste und leistungsfähige Systeme. Eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, besteht darin, skalierbare Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop oder Apache Spark einzusetzen, um die Daten parallel zu verarbeiten und die Arbeitslast auf mehrere Knoten zu verteilen. Eine besondere Herausforderung in diesem Zusammenhang ist die Ingestion von Echtzeit-Daten. Für Streaming stehen besondere Frameworks wie Apache Kafka zur Verfügung, die dabei helfen, Echtzeit-Daten effizient zu verarbeiten und die Latenzzeit zu minimieren.
// 2 Data Wrangling und Data Preparation
Data Wrangling bezieht sich auf den Prozess der Bereinigung, Transformation und Integration von rohen, unstrukturierten oder unformatierten Daten, um sie für weitere Analysen oder den Einsatz in einer Daten-Pipeline vorzubereiten.
Es beinhaltet die Aufbereitung der Daten, um sicherzustellen, dass sie eine einheitliche und konsistente Struktur haben, fehlende Werte behandelt werden, Ungenauigkeiten korrigiert werden und mögliche Ausreißer identifiziert und behandelt werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Datenqualität und der Vorbereitung der Daten für weitere Schritte wie Datenanalyse oder maschinelles Lernen. Der Zweck der Data Preparation besteht darin, die Daten so vorzubereiten, dass sie für den spezifischen Anwendungsfall oder die spezifische Analyse optimal geeignet sind.
// Datentransformationen- und formatierungen
In diesem Schritt werden die Daten in eine Form gebracht, die für die Analyse geeignet ist. Dies kann die Umwandlung von Daten in numerische oder kategorische Werte, die Skalierung von Werten oder die Erstellung von neuen Merkmalen umfassen. Ziel ist es, die Daten für die gewünschten Analysemethoden vorzubereiten. So akzeptieren bestimmte Algorithmen beispielsweise keine kategorialen Variablen. Manchmal kann es zudem sinnvoll sein, Daten zu standardisieren oder normalisieren, um sie optimal für die Analyse vorzubereiten.
Außerdem kann es notwendig sein, Daten in ein bestimmtes Dateiformat umzuwandeln oder Anpassungen der Spalten- oder Zeilenstruktur oder die Änderung der Datenorganisation vorzunehmen.
// Datenaggregationen
Um eine höhere Ebene der Analyse zu ermöglichen, werden Daten zusammengefasst oder reduziert. Dies kann durch Gruppieren von Daten nach bestimmten Merkmalen, Zusammenfassen von Daten in bestimmten Zeiträumen oder die Erstellung von Kennzahlen erfolgen. Die Aggregation erleichtert die Analyse von großen Datenmengen und ermöglicht es, Muster oder Trends auf einer höheren Ebene zu erkennen.
// Datenvalidierung und Verifizierung
Die vorbereiteten Daten müssen auf ihre Qualität, Konsistenz und Genauigkeit überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie den analytischen Anforderungen entsprechen. Dies beinhaltet das Durchführen von Tests, das Überprüfen von Datenbeziehungen und das Vergleichen der Ergebnisse mit erwarteten Ergebnissen.
// 3 Datenbereitstellung für Business-User
Jeder Stakeholder hat unterschiedliche Anforderungen an die Daten. Es ist wichtig, die Bedürfnisse und Erwartungen jedes Stakeholders zu verstehen und sicherzustellen, dass die bereitgestellten Daten für ihre spezifischen Aufgaben und Analysen relevant sind.
// Datenzugriff und Sicherheit
Unterschiedliche Stakeholder haben unterschiedliche Anforderungen an den Zugriff auf die Daten. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass der Datenzugriff entsprechend den Richtlinien und Berechtigungen geregelt ist, um die Vertraulichkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Je nach Sensibilität der Daten können verschiedene Sicherheitsmaßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung oder Anonymisierung erforderlich sein.
// Datenverständnis und Dokumentation
Damit die Stakeholder die bereitgestellten Daten effektiv nutzen können, ist es wichtig, ihnen eine klare Dokumentation und Metadaten über die Datenstruktur, die Bedeutung der Felder und etwaige Transformationen zur Verfügung zu stellen.
// 4 No-Code / Low-Code Plattformen als Mittel der Wahl
Tools von Alteryx können wesentlich dazu beitragen, Daten-Pipelines effizient aufzubauen und die Abhängigkeit von spezialisierten technischen Ressourcen zu reduzieren.
Alteryx Designer und Designer Cloud bieten eine benutzerfreundliche, grafische Oberfläche, über die Datenverarbeitungs-Workflows durch einfaches Ziehen und Ablegen von Bausteinen erstellt werden können. Dies ermöglicht es Mitarbeitenden ohne umfassende technische Fähigkeiten, Data-Preparation-Aufgaben durchzuführen.
Dabei kann auf spezifische Features und Funktionalitäten zurückgegriffen werden:
Automatisierung von Workflows: Einmal erstellte Workflows können wiederholt ausgeführt werden, sobald neue Daten verfügbar sind, oder sie können zeitgesteuert werden, um Datenaktualisierungen automatisch zu verarbeiten.
Zahlreiche integrierte Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und mehr. Dies erleichtert den Zugriff auf verschiedene Datenquellen und verkürzt die Zeit, die normalerweise für die Verbindungsherstellung und den Datenaufbereitungsprozess benötigt wird.
Vordefinierte Daten-Transformationen und -Operationen, wie zum Beispiel Filtern, Zusammenführen, Aggregieren, Bereinigen, Umwandeln von Datentypen usw. Diese vordefinierten Funktionen erleichtern die Datenmanipulation erheblich und verkürzen die Entwicklungszeit.
Skalierbarkeit: Alteryx Designer und Designer Cloud sind in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und mit umfangreichen Datenverarbeitungs-Workflows umzugehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, komplexe Data-Preparation-Aufgaben zu bewältigen und ihre Datenanalyseprozesse effizient zu skalieren.
Haben Sie Fragen zu Data Preparation oder zu den Tools von Alteryx? Sprechen Sie uns an!
