Wer bereits einmal Daten analysiert hat, weiß dass manchmal die Beschaffung und Zusammenführung von Daten zur Beantwortung einzelner Fragestellungen sehr komplex sein kann. Oft liegen die Daten semi- oder unstrukturiert und je nach Datenursprung teilweise fehlerbehaftet bzw. ungenau vor. Die Praxis hat auch gezeigt, dass längst nicht jedes Unternehmen die für Analysen relevanten Daten in ein zentrales DWH zusammenführt. Je nach Sachverhalt müssen diverse Tabellen aus einem DWH, aber auch Excel- und CSV-Dateien zusammengeführt werden, um eine datengetriebene Entscheidungsfindung überhaupt zu ermöglichen.
Diese und ähnliche Problemstellungen führen dazu, dass eine Datenanalyse erschwert bis unmöglich wird. Darüber hinaus wird der Prozess bis zur Gewinnung verwertbarer Ergebnisse äußerst zeitintensiv, sodass Fachbereiche schnell die Lust an der sehr wichtigen Datenanalyse verlieren können aber auch ihr Vertrauen in Unternehmensdaten. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Performance der Reports, ergo die Zeit vom Aufruf bis zum fertigaufgebauten Report. Denn eine komplexe Datenstruktur kann einen erheblichen negativen Einfluss auf die Performance der Dashboards haben.
Wie können Sie Zeit- und Energieaufwand sparen und schneller zu verwertbaren Ergebnissen gelangen?
Tableau bietet zur Lösung genau solcher Probleme ein Datenaufbereitungstool, das als Teil der Creator-Lizenz zusammen mit Tableau Desktop verwendet werden kann. Tableau Prep Builder ermöglicht Fachbereichsanwendern Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, zu bereinigen und sie anderen Anwendern als Datenquelle zur Verfügung zu stellen. Durch die gewohnt intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche wird eine Self-Service-Datenaufbereitung ermöglicht. Außerdem können zum Zwecke der Performanceoptimierung die diversen Datenquellen in diesem Tool zusammengeführt, die Inhalte angepasst und u. a. in Tableau Server als Datenquelle veröffentlicht werden. Diese Vorgehensweise kann eine enorme Performancesteigerung mit sich bringen und somit die Ladezeiten der Dashboards immens verkürzen.
Jedes Tableau-Prep-Schema fängt damit an, dass die benötigten Daten – ergo der Input – in Prep Builder geladen wird. Dabei spielt es keine Rolle, ob Daten aus einer Datenbank, einer Text-, Excel- oder CSV-Datei stammen, sie können alle abgefragt und zusammengeführt werden. Bereits hier können schon Datentypen von Attributen angepasst werden. Diese können z. B. IDs sein, die nur aus Zahlen bestehen, welche jedoch nicht als Zahl, sondern als String gespeichert werden sollen.
In Abbildung 2 wird eine der Stärken von Prep Builder ersichtlich. Jede Anpassung wird unmittelbar dokumentiert, sodass alle Änderungen später jederzeit nachvollzogen werden können. Vorgenommene Änderungen können ohne weiteres, auch zu einem späteren Zeitpunkt wieder rückgängig gemacht oder in ihrer Reihenfolge vertauscht werden.
In den nächsten Schritten kann die Datenaufbereitung sukzessive vorgenommen werden, wobei jede Anpassung bei Bedarf in einem eigenen Teilschritt (Abbildung 3) überführt werden kann. Dazu gehört u. a.
- die Umwandlung der Datentypen,
- das Pivotieren von Zeilen und Spalten,
- das Gruppieren einzelner Ausprägungen,
- die Anpassung von Datenwerten wie Filtern, Teilen und Umbenennen,
- das Zusammenführen unterschiedlicher Datenquellen durch Joins und Unions, sowie
- das Aggregieren nach bestimmten Merkmalen.
Durch die Point-and-Click Oberfläche von Tableau Prep Builder kann jede Anpassung – sogar auf Zeilenebene – sehr einfach vorgenommen werden.
Das Ergebnis der Datenaufbereitung kann im letzten Schritt als eine einzige Tabelle in Form einer Datei (u. a. CSV), einer veröffentlichten Datenquelle (Tableau Server) oder einer Datenbanktabelle (Amazon Redshift, Microsoft SQL-Server, Snowflake, Oracle, etc.) ausgegeben werden. Die Ausgabe, wie sie in Abbildung 5 dargestellt ist, kann nun veröffentlicht und anderen zur Verfügung gestellt werden.
Tableau Prep Builder kann zwar keine ETL-Tools ersetzen, jedoch kann die Datenaufbereitung enorm beschleunigt und zugleich jede Änderung automatisch dokumentiert werden. Hierdurch wird den Anwendern aus dem Fachbereich eine simple Möglichkeit geboten, eigene Daten durch zusätzliche Informationen zu ergänzen. Durch die gewohnt intuitive Bedienoberfläche kann ein Tableau Desktop User Daten dem Bedarf entsprechend transformieren, wodurch er bis zu einem gewissen Grad autark von der IT arbeiten kann. Da die Datenaufbereitung ein fortlaufender Prozess ist und der Bedarf nach weiteren Anpassungen fortbestehen kann, haben Sie mit dem Tool die Möglichkeit jederzeit auf das Schema zuzugreifen und Aktualisierungen am bestehenden Modell vorzunehmen. Das Ergebnis Ihres Datenaufbereitungsprozesses wird nicht nur ihre Analyse vereinfachen und Ihren Erkenntnisgewinn maximieren, sondern auch eine äußerst performante Basis für Ihre Dashboards bilden.
Wie Sie Tableau am besten in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren können und welche weiteren Möglichkeiten Sie haben, können wir Ihnen gerne in einem persönlichen Gespräch illustrieren.
