Database Analytics

Unternehmen besitzen zahlreiche Daten, aber wenn sie diese nicht analysieren können, um wichtige Schlussfolgerungen zu ziehen, bleiben es lediglich unzusammenhängende Informationsbrocken. Früher, als es noch keine Datenbanken gab, wurden digitale Informationen in Dateien gespeichert, was es unmöglich machte, Beziehungen zwischen den Datenpunkten herzustellen. Als Datenbanken zu einem Standardinstrument für die Informationsspeicherung wurden, ließen sich Datenpunkte miteinander verbinden, um Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Als die Datenmenge wuchs und sich die Zahl der Datenbanken vervielfachte, stand die IT-Abteilung vor einer anderen Version des gleichen Problems. Wie konnte man die Daten so miteinander verknüpfen, dass sie für Business Intelligence analysiert werden konnten? Immerhin befand sich ja alles in einer Datenbank. Doch genau das war das Problem. Es konnte Stunden dauern, bis Ergebnisse vorlagen, da sich das System durch Hunderte oder Tausende von Datensätzen wälzte. Sogar optimierte Datenbanken konnten die Datenmenge nicht schnell genug verarbeiten.
An diesem Punkt kann Database Analytics helfen. Es handelt sich dabei um eine Alternative zur herkömmlichen Datenbankverarbeitung, die einen erheblichen Verarbeitungs-Overhead verursacht.

Was ist In-Database Analytics?

Für die Analyse von Daten sind keine großen Datenbanken erforderlich. Privatpersonen können ihre finanzielle Situation mit einer Tabellenkalkulation analysieren, doch je mehr Daten zu verarbeiten sind, desto mehr Rechenleistung wird benötigt. In-Database Analytics verarbeitet Daten innerhalb einer Datenbank. Große Datensätze müssen zur Analyse nicht in Programme verschoben werden. Die Analyse-Logik ist stattdessen Teil der Datenbank. Ein Wechsel des Analysemodells erleichtert das Abrufen und Verarbeiten von Daten.

Was sind Analytical Databases?

Datenbanken können transaktional oder analytisch sein. Analysierte Datenbanken sind schreibgeschützt, d.h. die Daten können nur extrahiert werden. Im Gegensatz zu analytischen Datenbanken werden transaktionale (OTL) Datenbanken für operative Anwendungen verwendet, die Lese- und Schreibfunktionen in Echtzeit erfordern.

Relevante Daten werden von transaktionalen in analytische Datenbanken kopiert, so dass mehrere Benutzer Abfragen durchführen oder Berichte erstellen können, ohne dass die Echtzeitleistung der transaktionalen Datenbanken beeinträchtigt wird. Da die Daten ständig aktualisiert werden, sind die Abfrageergebnisse immer auf dem neuesten Stand.

Analytical Databases sind für Big Data-Analysen und Business Intelligence konzipiert. Sie zeichnen sich durch schnellere Antwortzeiten, eine effizientere Wartung und eine bessere Skalierbarkeit aus. Welche Art von Datenbank am besten geeignet ist, hängt vom Verwendungszweck ab.

Deshalb sollten Sie Database Analytics nutzen?

Im Jahr 1987 veröffentlichte Tom Peters ein Buch mit dem Titel Thriving on Chaos. Darin wies er unter anderem darauf hin, dass Geschäftsentscheidungen auf Daten und nicht auf anekdotischen Beweisen beruhen sollten. Damit Unternehmer inmitten des Chaos agil genug sind, um zu überleben, müssen die Daten jedoch aktuell sein. Sie können keine Stunden warten, um Entscheidungen zu treffen. Daher sind Unternehmen auf Database Analytics angewiesen.

Erhöhung der Datenverfügbarkeit

Die Daten sind im gesamten Unternehmen zugänglich. Analytiker können die Datenbanken nach Informationen abfragen, anstatt sie zu einer zentralen Warteschlange hinzuzufügen. Die Marketingabteilung kann sich über demografische Daten von Kunden informieren, um gezieltere Kampagnen zu entwickeln. Die IT-Abteilung kann Netzwerkdaten verarbeiten, um Leistungs- oder Sicherheitsprobleme zu erkennen. Eine analytische Datenbank stellt jedem, der sie benötigt, konsistente Daten zur Verfügung, so dass Unternehmen ihre Entscheidungen auf eine einzige Informationsquelle stützen können.

Verbesserte Datenbankleistung

Analytical Databases sind auf eine schnellere Leistung ausgelegt. Ihre Struktur ist so optimiert, dass sie unabhängig von der Arbeitslast ein minimales Leistungsniveau beibehält. Sorgfältig gemanagte Datenbanken werden häufig aktualisiert, um die Datenintegrität zu gewährleisten. Egal, von wo eine Abfrage ausgeht, die Ergebnisse basieren auf aktuellen Informationen, die ausreichend geprüft worden sind.

Bessere Entscheidungsfindung

Unternehmen führen "Was wäre wenn"-Analysen durch, um die mit einer bestimmten Strategie verbundenen Risiken zu bewerten. Dank der analytischen Datenbanken lassen sich die Szenarien anpassen und die Ergebnisse schnell abrufen, damit Entscheidungen in kürzester Zeit getroffen werden können. Und je größer der Datensatz ist, desto zuverlässiger sind die Ergebnisse. Die Entscheidungsträger werden agiler und können sich besser an veränderte Marktbedingungen anpassen.

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Analytical Database auswählen

Um von den Vorteilen zu profitieren, müssen Datenbanken für Analysen optimiert werden. Eine Optimierung lässt sich erreichen durch:

Datenspeichermethoden wie z.B. spaltenorientierte Datenbanken

Nutzung des Systemspeichers für In-Memory-Verarbeitung

Data Warehousing für die Verwendung auf einer einzigen Plattform

Architekturdesigns wie Cluster

Jede Methode hat andere Vorteile. So sind z.B. spaltenbasierte Datenbanken auf Geschwindigkeit ausgelegt, während architektonische Datenbanken für große Datenmengen geeignet sind, die auf mehrere Endpunkte verteilt sind. Beachten Sie die folgenden Punkte, bevor Sie sich für eine Optimierungsmethode entscheiden:

Datenvolumen

Unternehmen sammeln Daten aus verschiedenen Quellen - Websites, mobile Apps, Fragebögen in Geschäften und von Drittanbietern. Die Menge an Daten ist so groß, dass es unmöglich wird, sie zu verwalten. Organisationen müssen sich die Menge der gesammelten Daten ansehen und festlegen, welche Informationen erforderlich sind. Kein Unternehmen möchte aufgrund eines fehlerhaften Designs Daten neu laden.

Datenqualität

GIGO ist ein Akronym in Datenverarbeitungskreisen und bedeutet "Garbage in, garbage out". Ist die Qualität der Daten, die in die Datenbank eingehen, schlecht, ist auch die Qualität der Ergebnisse schlecht. Falsche oder unzuverlässige Daten beeinträchtigen die Verlässlichkeit der analytischen Ergebnisse. Unternehmen benötigen ein zentrales System, das als einzige Quelle der Wahrheit fungiert, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf umfassenden Datensätzen beruhen.

Präsentation der Daten

Die Entscheidungsträger können die Informationen, die sie benötigen, aus Berichten abrufen, aber sie können die Auswirkungen der Daten erkennen, wenn diese visualisiert werden. Die Unternehmen müssen die Visualisierung von Daten berücksichtigen, wenn sie sich für ein Datenbankmanagementsystem entscheiden. Welche Arten von Grafiken oder Diagrammen werden zum Beispiel eingesetzt? Stammen die Daten aus verschiedenen Quellen?

Quellen der Daten

Für viele Unternehmen kann die Normalisierung von Daten aus verschiedenen Quellen eine große Hürde darstellen. Wichtige Daten können auf verschiedenen Systemen und in unterschiedlichen Formaten gespeichert sein. Wenn diese Daten nicht in standardisierte Formen konvertiert werden, ist es für Analysten unmöglich, brauchbare Ergebnisse zu erhalten. Die Unternehmen sollten den Speicherort und die Datenformate überprüfen, um sicherzustellen, dass die analytischen Datenbanken alle erforderlichen Daten enthalten.

Zugänglichkeit der Daten

Wie wird auf die Daten zugegriffen? Müssen externe Mitarbeiter auf die Informationen zugreifen? Wie werden Daten an allen Endpunkten gesichert? Die Beantwortung dieser kritischen Fragen gewährleistet die Einhaltung aller Vorschriften zur Cybersicherheit. Mitarbeiter benötigen Zugang zu Informationen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, egal wo sie sich befinden.

Maßstab

Wenn Unternehmen expandieren, wachsen auch die Daten, die sie speichern. Die Komplexität des Erfassens, Speicherns und Abrufens von Daten kann zu einem Alptraum der Datenverwaltung werden. Achten Sie darauf, dass das Design der analytischen Datenbank skalierbar ist.

Best Practices umsetzen

Mit der Auswahl der richtigen Analysedatenbank fängt es erst an. Die Unternehmen müssen nun die besten operativen Verfahren einführen, um sicherzustellen, dass die sorgfältige Bewertung der Datenbankkriterien nicht umsonst war. Laut einer Studie der Harvard Business School führen vier Herausforderungen zu einer gescheiterten Analyse-Implementierung, wenn sie nicht überwunden werden.

Silos überwinden. Das Design und die Realisierung müssen in die unternehmensweiten Abläufe integriert werden. Der Austausch von Daten und Datenanforderungen muss mit dem Abbau von Hindernissen bei der Zusammenarbeit beginnen.

Zusammenarbeit. Die Mitarbeiter von Unternehmen und Technikern kommen aus unterschiedlichen Kulturen. Beide Seiten müssen zusammenarbeiten, um Fachleute aus der Wirtschaft und technische Ressourcen zu finden. Wenn Sie mehr über die einzelnen Fachgebiete erfahren, können Sie leichter auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.

Die Grundlagen von Data Science verstehen. Mangelndes Verständnis von Technologie ist für alle frustrierend. Technisches Personal muss grundlegende Geschäftskonzepte verstehen, und Führungskräfte müssen die Grundlagen der Datenanalyse begreifen. Alle müssen eine gemeinsame Sprache finden, in der sie effektiv kommunizieren können.

Negative Ergebnisse akzeptieren. Data Analytics sorgt für Transparenz, die zu unerwarteten oder unerwünschten Ergebnissen führen kann. Sie können traditionelle Denkmuster durchbrechen und Missverständnisse in der Unternehmensstrategie aufdecken. Wenn die Führungskräfte die Ergebnisse ignorieren oder untergraben, minimieren sie den Wert der Data Analysis und machen das ganze Unterfangen sinnlos.