Datenanalyse-Workflow-Abläufe vereinfachen Checklist

Datenquellen sammeln, die für den Zweck relevant sind. Hierbei wird das Potenzial verschiedener Datenquellen wie Datenbanken, Kataloge, Listen von Kontakten und Social-Media-Plattformen identifiziert und genutzt. Die Relevanz dieser Quellen hängt vom spezifischen Anliegen ab und muss auf Grundlage der erforderlichen Informationen geprüft werden. Dies kann durch die Durchführung einer Fallstudie, eine Umfrage oder das Auswerten von Statistiken erfolgen. Zudem müssen sicherheitstechnische Aspekte berücksichtigt werden, um Datenmanipulationen und Datenlecks zu vermeiden. Die Auswahl der Quellen ist daher ein entscheidender Schritt bei der Gewährleistung der Qualität der Ergebnisse sowie des Vertrauens in die Validität der Informationen.

In diesem Schritt wird ein Konzept für die Datenmanagement-Strategie des Unternehmens entwickelt. Hierbei werden die Anforderungen und Ziele der Organisation identifiziert und in das Konzept integriert. Dabei werden auch die erforderlichen Ressourcen, wie Personalkapazitäten oder technologische Infrastruktur, festgelegt. Das Ziel ist es, ein umfassendes Bild von den Anforderungen an die Datenmanagement-Strategie zu erhalten und somit eine fundierte Entscheidung für die weitere Planung treffen zu können. Es werden dabei auch mögliche Herausforderungen und Risiken identifiziert und in das Konzept eingebunden, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Aspekte berücksichtigt werden.

Hier wird das Datenlager und die Abfragedatensätze vorbereitet. Zunächst werden die erforderlichen Informationen über die zu speichernden Daten identifiziert und aufgeschrieben. Dazu gehört auch die Definition der relevanten Felder und Spalten, die für die Analyse und Visualisierung wichtig sind. Anschließend werden die Daten in das zugehörige Datenlager eingegeben, wobei die Einrichtung von Schemas, Indexen und anderen Konfigurationen berücksichtigt wird. Parallel dazu erfolgt die Bereitstellung der Abfragedatensätze, indem die geeigneten Datenquellen identifiziert und angeschlossen werden. Die Einstellung von Abfrageparametern und die Überprüfung auf Konsistenz runden diesen Schritt ab.

Die folgenden Schritte sind notwendig, um Datenvisualisierung und Berichterstellung umzusetzen: Ermittlung der relevanten Datenquellen für die Visualisierung und Berichterstellung Überprüfung der Datenqualität und -vollständigkeit Definition der Ziele und Anforderungen an die Visualisierung und Berichterstellung Kreation von benutzerfreundlichen Dashboards, um die Daten in einer überschaubaren Weise darzustellen Integration weiterer Tools und Systeme, um eine vollumfassende und interaktive Erfahrung bereitzustellen

Das Datenanalyse-Teammitglied des Eisenbahnunternehmens wird beauftragt, die von den verschiedenen Abteilungen der Bahngesellschaft erhobenen Daten zu sichten und auszuwerten. Ziel ist es, mögliche Trends und Muster in den Abläufen und Prozessen innerhalb des Unternehmens aufzudecken. Dies geschieht durch eine Analyse der erhobenen Metadaten sowie der Informationen über die von den Fahrgästen genutzten Services. Das Teammitglied legt die Daten in geeignete Kategorien ein und entwickelt geeignete Schätzmodelle, um die von ihnen analysierten Daten besser zu verstehen. Dies wird durch verschiedene statistische Methoden und -techniken realisiert, um eine genauere Vorhersage über zukünftige Entwicklungen innerhalb des Eisenbahnunternehmens zu treffen.

Bei diesem Prozessschritt wird der gesamte Datenanalyse-Workflow überwacht und bewertet. Hierzu gehört die Überprüfung, ob alle Schritte korrekt ausgeführt wurden und ob die gewünschten Ergebnisse erreicht wurden. Der Workflow umfasst alle notwendigen Schritte zur Vorbereitung, Durchführung und Abschluss der Datenanalyse. Dies beinhaltet die Auswahl geeigneter Datenquellen, die Erstellung von Analysedaten, die Auswertung von Ergebnissen und die Interpretation der Ergebnisse. Der Workflow wird regelmäßig überprüft und aktualisiert, um sicherzustellen, dass er den aktuellen Anforderungen entspricht und dass alle notwendigen Schritte in einem einheitlichen Prozess durchgeführt werden. Durch diese Überwachung und Bewertung des Datenanalyse-Workflows können Fehler minimiert und die Effizienz des gesamten Prozesses erhöht werden.