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Business Intelligence

Datenanreicherung für jedermann – Tableau Data Interpreter macht´s möglich!

von
Analyse

Um es vorweg zu nehmen: dieser Blogbeitrag wird kein Tutorial für Tableau Anwender darüber, wie der in Tableau 9.0 neu hinzugekommene Tableau Data Interpreter zu nutzen ist. Viel mehr will ich all diejenigen ermutigen, die noch nicht mit Tableau arbeiten dürfen, über den Tellerrand hinaus zu schauen. Ich will Ihnen Mut machen, Ihre vorhandenen Daten mit externen, mit Daten Dritter, anzureichern um neue, bessere Insights über Ihr Geschäft zu erhalten. Wie einfach dies mit Tableau möglich ist, dass zeige ich Ihnen in diesem Post.

Neue Wege gehen! Neue, schnellere Insights erlangen

Lassen Sie es mich philosophisch formulieren: „Wenn Du immer wieder das tust, was Du immer schon getan hast, dann wirst Du immer wieder das bekommen, was Du immer schon bekommen hast. Wenn Du etwas anderes haben willst, musst Du etwas anderes tun! Und wenn das, was Du tust, Dich nicht weiterbringt, dann tu etwas völlig Anderes – statt mehr vom gleichen Falschen!“. Dies sagte schon der Philosoph Paul Watzlawick. Bezogen aus Business Intelligence, Reporting und Visual Analytics will ich damit sagen, dass wir die Dinge anders tun müssen, als wir sie die letzten 20 Jahre getan haben. Wir müssen unsere Daten in einem neuen Kontext betrachten. Wir müssen unsere Daten anreichern. Und zwar jetzt, sofort, auf der Stelle. Ohne ein Ticket in der IT Abteilung ziehen zu müssen und 6 Wochen darauf zu warten, bis die Daten in das Datenmodell der Firma integriert sind. „Wie soll das gehen? Woher soll ich die Daten bekommen? Und ohne meine IT Abteilung bekomme ich diese dann schon gar nicht in meine BI Umgebung rein!“. So oder so ähnlich werden jetzt einige vor diesem Blogpost sitzen. Daher werden wir jetzt diese beiden Fragen mal schnell auf den Grund gehen.

Woher bekomme ich externe Daten für meine Analyse?

Wäre ich Rechtsanwalt, würde ich Ihnen jetzt Antworten: „Das kommt darauf an!“. Es kommt darauf an, was für Ihre Analysen Sinn macht. Das Internet stellt uns eine Vielzahl von Datenquellen zur Verfügung, welche wir für unsere Analysen nutzen können. Unter https://ergebnisse.zensus2011.de/# finden Sie zum Beispiel Einwohnerzahlen nach Alter und Geschlecht regional aufbereitet. Diese Daten können Sie dann zum Beispiel hernehmen, um Ihre Marktdurchdringung oder das Marktpotential zu messen. Oder Sie nehmen diese Daten her, um die beste Region für eine regionale Kampagne, welche sich an Frauen zwischen 50 und 60 Jahren richtet zu ermitteln. Eine andere gute Datenquelle ist https://www.govdata.de/, das Datenportal für Deutschland mit einer Vielzahl an frei zugänglichen Daten aus den unterschiedlichsten Bereichen wie z.B. Bildung und Wissenschaft, Infrastruktur, Bauen und Wohnen oder Transport und Verkehr. Oder Sie beziehen Wetterdaten in Ihre Analysen mit ein, um zu sehen, ob ein bestimmtes Kundenverhalten auf bestimmte Wettersituationen zurückzuführen ist, oder nicht. Solche Daten stellt Ihnen z.B. der Deutsche Wetterdienst (http://www.dwd.de) kostenfrei zur Verfügung.

Diese Liste könnte man sicherlich fast endlos fortführen und hat mich glaube ich soeben zu einem weiteren Blogpost inspiriert!

Ich habe neue Daten! Wie bekomme ich diese jetzt in meine Analyse?

Schön! Wie wir an neue Daten kommen, haben wir also geklärt! Wir haben also jetzt eine neue Datei mit vielen schönen Daten, die sogar schon jemand für uns vorformatiert hat. Aber wie bekomme ich diese nun schnell und einfach in meine BI Lösung um auf Basis der angereicherten Daten meine Analysen durchzuführen. Das ganze bitte einfach und schnell. Ohne IT, ohne Programmierkenntnisse und am besten sofort! Wer jetzt nicht über ein modernes BI Tool wie Tableau verfügt, kann schon mal Stunden damit zubringen, die Daten so zu formatieren, dass sie überhaupt von der eingesetzten BI Lösung zu Analysezwecken genutzt werden können! In meinem Beispiel habe ich von www.govdata.de die Daten zu den laufenden Ausgaben (Grundmittel) für Lehre und Forschung an Hochschulen je Studierende/-n nach Fächergruppen und Hochschularten für die Jahre 2006 bis 2012 heruntergeladen. Sicherlich kein Dataset, was in den Bereich BigData fällt. Auch der Aufbau der Datei ist keine Rocket Science, aber ein einfach nachvollziehbares Beispiel für die hilfreichen Funktionen des Tableau Data Interpreter. Denn die Datei hat einleitende Zeilen mit Beschreibungen und am Ende befinden sich Anmerkungen und Hinweise, die wir auch nicht in der Analyse verwenden können. Zudem ist die Datei vorformatiert (pivotiert), Zeilen mit Dimensionen sind zusammengefasst. Also nichts, was direkt in einem BI Werkzeug genutzt werden kann:

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Bild 1: vorformatierte / pivotierte .xls Datei mit Kopf und Fußzeilen

Daten mit nur einem Klick in die Analyse einbinden

Was macht nun Tableau aus dieser Datei, wenn wir sie ein zu eins so öffnen. Zunächst sehen wir eine chaotische Voransicht. Kopfzeilen, die verhindern, dass aus den Zeilen und Spalten irgendwelche Dimensionen oder Kennzahlen ermittelt werden können. Dazu jede Menge Zellen, die mit „Null“-Werten erkannt werden. Aber Tableau denkt mit. Tableau frägt uns, ob die Daten so in Ordnung sein können, oder ob Tableau uns mit dem Data Interpreter helfen darf:

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Bild 2: in Tableau geladene Daten ohne Nutzung des Tableau Data Interpreter

Wir werden also jetzt mal dem Rat von Tableau folgenden und den Data Interpreter mit einem Klick auf „Einschalten“ aktivieren. Und siehe da! Kopf und Fußzeilen sind weg, jede Zeile ist eindeutig einer Fächergruppe zugeordnet, die Fußzeilen sind entfernt und ich kann nach nur einem einzigen Klick auf den Data Interpreter damit beginnen meine Daten zu analysieren:

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Bild 3: Vorschau auf die durch den Data Interpreter für die Analyse vorbereiteten Daten.

Nach 30 Sekunden, einem Klick auf den Data Interpreter und der richtigen Formatierung der Jahreszahl als Dimension kann ich also direkt in die Analyse einsteigen. Mit Daten, die mir zuvor nicht zur Verfügung standen. Welche ich mir kostenlos aus zuverlässiger Quelle besorgt habe:

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Bild 3: Mehrjahresvergleich zwischen Fachhochschulen und Universitäten über die Ausgaben

Fazit: Datenanalyse war noch nie einfacher!

Meiner persönlichen Meinung nach war Datenanalyse und die Anreicherung meiner bestehenden Daten mit externen Daten noch nie einfacher. Und dies ist nur eine von vielen Funktionen innerhalb von Tableau, die mir jeden Tag nicht nur Minuten, sondern Stunden schenkt, weil ich viel schneller ans Ziel komme. Muss mein Chef ja nicht wissen, oder?

Um noch einen kleinen Ausblick zu geben, wo die Reise bei Tableau hingeht, noch ein kurzes Statement zur Version 9.1, die sich aktuell in der Betaphase befindet und in den nächsten Wochen released wird. In 9.1 bekommen wir einen Web Data Connector in Tableau. Dieser Tableau Web Data Connector (WDC) ist einfach ausgedrückt die heute schon vorhandene Extract API, welche nun direkt in den Tableau Desktop integriert wurde. Mit dem Tableau Web Data Connector (WDC) kann ich also künftig auf jede Datenquelle der Welt zugreifen, welche ich per Javascript ansprechen kann. Twitter, Facebook, import.io und viele mehr stehen mir dann direkt zur Verfügung. Und wie es sich für Tableau gehört, ohne Programmierkenntnisse. Einfach den gewünschten WDC im Web ausfindig machen, dessen URL in die Zwischenablage kopieren und diesen dann bei der Auswahl der Datenquelle in Tableau hinein kopieren. Fertig!

Ja – ich will!

Wenn Sie jetzt Lust haben, Tableau und den Tableau Data Interpreter direkt selbst auszutesten, dann laden Sie sich hier einfach die aktuelle, voll funktionsfähige trial-Version von Tableau herunter: http://tableau.insight-dimensions.de. Viel Spaß beim testen und „Happy Analyzing“!

Insight Dimensions

Über den Autor 

Insight Dimensions GmbH – Alles rund um Business Intelligence, Controlling, Reporting und Business Analyse.

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