In den letzten Blog-Einträgen bin ich zum einen auf Beispiele aus dem Hadoop-Framework (Big-Data-Analysen) und zum anderen auf notwendige Basisskills für erfolgreiche IT-Projekte eingegangen (Scrum und Design Thinking). Diese beiden Themengebiete haben zunächst keine direkten Gemeinsamkeiten. Wenn ich mir meine letzten Projekte allerdings anschaue, so möchte ich behaupten, dass eine Erweiterung der Basisskills um gewisse analytische Fähigkeiten, Daten auszuwerten, keineswegs schaden kann. Dazu muss man kein Big-Data- oder Hadoop-Spezialist sein. Aber wie oft steht man vor umfangreichen Datenbank-Abzügen und soll daraus z.B. mit Excel gewisse Auswertungen zu Häufigkeiten durchführen, um Richtungsentscheidungen, Strategien, etc. abzuleiten.
In diesem Zusammenhang möchte ich zwei alternative Werkzeuge empfehlen, welche zum Einstieg sehr gute Datenvisualisierungsmöglichkeiten bieten, auch für Fachanwender.
Die Unternehmen Tableau und Qlik gehören lt. Gartner Group zu den Leadern im Bereich Business Intelligence und Data Analytics. Beide bieten zum Einstieg mit Tableau Public und Qlik Sense freie Cloud-Versionen für Datenauswertungen und –visualisierungen an.
Näher eingehen möchte ich speziell auf Tableau, da hier zusätzlich auch eine kostenlose Desktop-Version angeboten wird, mit der man etwas mehr Gestaltungsmöglichkeiten hat. Gespeichert werden die Daten aber ebenso in der Cloud (kostenlose Version).
Möchte man beispielweise bei einer umfangreichen Tabelle mit vielen Spalten/Dimensionen herausfinden welche davon besonders stark korrelieren, kann man das zwar auch mit Excel in einer Pivot-Tabelle, aber je nach Anzahl der Merkmale wird das schnell sehr unübersichtlich. Mit Tableau Public lassen sich Tabellen in unterschiedlichen Formaten einlesen und die entsprechenden Dimensionen und vorhandene Kennzahlen werden vom Programm bereits in diesem Vorgang meistens gut erkannt und ausgewiesen. Man braucht nur noch die gewünschten Dimensionen und Kennzahlen auswählen und mit einer vorgeschlagenen, geeigneten Visualisierung kombinieren und schon hat man eine mehr oder weniger aussagefähige Grafik auf dem Schirm, welche als Ausgangspunkt für weitere, tiefergehende Analysen verwendet werden kann (siehe Beispiele am Ende des Textes). Natürlich kommt man mit den kostenlosen Versionen danach schnell an Grenzen, so dass sich für den professionellen Einsatz auf jeden Fall eine Abo- bzw. Business-Version lohnt. Aber zum Schnuppern um ein Gefühl für die Handhabung zu bekommen, lohnen sich die Public-Versionen auf jeden Fall.

Gepackte Blasen


Heatmap


Baumkarte

Tags:Big Data Data Analytics