NoSQL-Datenbanken sind eine Art von Datenbanken, die nicht das SQL-Datenbankmodell zur Speicherung und Verarbeitung von Daten verwenden. Stattdessen verwenden sie andere Datenmodelle wie Dokumenten-, Schlüssel-Wert- oder Graph-Datenmodelle.
NoSQL-Datenbanken wurden entwickelt, um den Anforderungen von Anwendungen gerecht zu werden, die sehr große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten verarbeiten müssen. Sie eignen sich besonders für den Einsatz in Webanwendungen und in Umgebungen, in denen sich die Datenstruktur häufig ändert.
NoSQL-Datenbanken haben einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken. Sie sind in der Regel leistungsfähiger und skalierbarer und eignen sich daher besonders für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen. Sie können auch unstrukturierte oder semistrukturierte Daten besser abbilden und verarbeiten.
Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, wie zum Beispiel Dokumenten-Datenbanken, Schlüssel-Wert-Datenbanken und Graphdatenbanken. Jede dieser Datenbanken verwendet ein anderes Datenmodell und ist für bestimmte Anwendungsfälle am besten geeignet.
Dokumenten-Datenbanken speichern Daten in Form von Dokumenten, die strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten können. Sie eignen sich besonders für die Verwendung in Anwendungen, in denen sich die Datenstruktur häufig ändert.
Schlüssel-Wert-Datenbanken speichern Daten als Schlüssel-Wert-Paare. Sie eignen sich besonders für die Verwendung in Anwendungen, die sehr große Mengen an einfachen Daten verarbeiten müssen.
Graphdatenbanken speichern Daten in Form von Knoten und Kanten in einem Graph. Sie eignen sich besonders für die Verwendung in Anwendungen, die komplexe Beziehungen zwischen den Daten abbilden müssen.
Insgesamt sind NoSQL-Datenbanken eine Art von Datenbank, die nicht das SQL-Datenbankmodell verwendet. Sie eignen sich besonders für die Verarbeitung von sehr großen Mengen unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten und bieten Vorteile in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit. Es gibt verschiedene Arten von NoSQL-Datenbanken, wie zum Beispiel Dokumenten-Datenbanken, Schlüssel-Wert-Datenbanken und Graphdatenbanken, die für bestimmte Anwendungsfälle am besten geeignet sind.
Allerdings gibt es auch einige Nachteile bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken. Sie bieten in der Regel keine so umfassenden Integritäts- und Sicherheitsfunktionen wie relationale Datenbanken und sind auch nicht so gut geeignet für die Verarbeitung von strukturierten Daten.
NoSQL-Datenbanken werden häufig in Web-Anwendungen und in Umgebungen verwendet, in denen sich die Datenstruktur häufig ändert. Einige bekannte NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra und Redis.
Insgesamt sind NoSQL-Datenbanken eine wichtige Alternative zu relationalen Datenbanken und eignen sich besonders für die Verarbeitung von sehr großen Mengen unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten. Sie bieten Vorteile in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit, haben jedoch auch Nachteile hinsichtlich Integrität und Sicherheit sowie der Verarbeitung von strukturierten Daten.
Eine objektorientierte Datenbank (OODB) ist eine Art von Datenbank, die Daten in Form von Objekten speichert und verwaltet. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die Daten in Tabellen speichern, speichern objektorientierte Datenbanken die Daten in Form von Objekten, die Eigenschaften und Methoden enthalten.
Objekte in einer objektorientierten Datenbank haben Eigenschaften, die als Attribute bezeichnet werden, und Methoden, die als Funktionen bezeichnet werden. Attribute beschreiben die Eigenschaften eines Objekts, während Funktionen das Verhalten des Objekts beschreiben.
Eine objektorientierte Datenbank verwendet eine objektorientierte Datenmodellierung, um die Beziehungen zwischen den Objekten in der Datenbank zu definieren. Diese Beziehungen können entweder komplex oder einfach sein und können unter anderem Vererbung, Aggregation und Assoziation umfassen.
Eine objektorientierte Datenbank bietet einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken. Sie ist in der Lage, komplexe Datenstrukturen und Beziehungen zwischen den Daten besser abzubilden und zu verarbeiten. Sie bietet auch eine höhere Integration mit anderen Anwendungen und Systemen, da sie Daten in einem objektorientierten Format speichert.
Allerdings gibt es auch einige Nachteile bei der Verwendung von objektorientierten Datenbanken. Sie sind in der Regel weniger leistungsfähig als relationale Datenbanken und erfordern auch eine spezielle Software und Kenntnisse in der objektorientierten Programmierung, um sie verwenden zu können.
Beispiel für ein objektorientiertes Modell
Insgesamt sind objektorientierte Datenbanken eine Art von Datenbank, die Daten in Form von Objekten speichert und verwaltet. Sie bieten eine höhere Integration und Abbildung von komplexen Datenstrukturen und Beziehungen, haben jedoch auch Nachteile hinsichtlich Leistung und Zugänglichkeit.
Eine relationale Datenbank ist ein Datenbanktyp, der Daten in Tabellen speichert und die Beziehungen zwischen den Tabellen über Schlüsselfelder definiert. Sie wird häufig zur Speicherung und Verwaltung großer Mengen strukturierter Daten verwendet.
In relationalen Datenbanken werden die Daten in Tabellen gespeichert, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Jede Spalte einer Tabelle enthält einen bestimmten Datentyp, z. B. einen Namen oder eine Adresse, und jede Zeile enthält eine bestimmte Datenzeile.
Beziehungen zwischen Tabellen werden durch so genannte Schlüsselfelder hergestellt. Ein Schlüsselfeld ist ein Feld in einer Tabelle, das eindeutig identifiziert ist und in anderen Tabellen verwendet wird, um auf die Daten in der Tabelle zu verweisen. Es gibt verschiedene Arten von Schlüsselfeldern, z. B. Primärschlüssel und Fremdschlüssel.
Ein Primärschlüssel ist ein Feld in einer Tabelle, das eindeutig identifiziert ist und in keiner anderen Tabelle verwendet wird. Ein Fremdschlüssel ist ein Feld in einer Tabelle, das auf einen Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verweist.
Um Daten in einer relationalen Datenbank abzufragen, werden so genannte SQL-Abfragen verwendet. SQL (Structured Query Language) ist eine standardisierte Programmiersprache zur Verwaltung relationaler Datenbanken. Mit SQL können Daten aus der Datenbank abgefragt, aktualisiert und manipuliert werden.
In relationalen Datenbanken gibt es auch Indizes, die verwendet werden, um Daten schneller abzufragen. Ein Index ist eine separate Struktur, die auf einer oder mehreren Spalten einer Tabelle basiert und dazu dient, die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen.
Relationale Datenbanken bieten viele Vorteile. Sie sind sehr leistungsfähig und können große Mengen strukturierter Daten schnell abfragen und verarbeiten. Sie bieten auch ein hohes Maß an Datenintegrität und -sicherheit, da die Daten durch Schlüsselfelder und Integritätsbeschränkungen geschützt werden.
Relationale Datenbanken werden in vielen Bereichen eingesetzt, in denen große Mengen strukturierter Daten verwaltet werden müssen, z. B. in der Finanzindustrie, im Einzelhandel und in der öffentlichen Verwaltung. Zu den bekanntesten relationalen Datenbanken gehören MySQL, Oracle und Microsoft SQL Server.
Insgesamt sind relationale Datenbanken eine leistungsfähige und zuverlässige Möglichkeit, große Mengen strukturierter Daten zu speichern und zu verwalten. Sie bieten eine hohe Leistung und Integrität der Daten und werden in vielen Bereichen eingesetzt.
Eine Datenbank ist eine strukturierte Sammlung von Daten, die in einem Computersystem gespeichert und verwaltet werden. Sie dient dazu, Daten schnell und effizient abzufragen, zu aktualisieren und zu manipulieren.
In relationalen Datenbanken werden Daten in Tabellen gespeichert. Eine Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten und enthält Daten zu einem bestimmten Thema. Jede Spalte einer Tabelle enthält einen bestimmten Datentyp, z. B. einen Namen oder eine Adresse, und jede Zeile enthält eine bestimmte Datenzeile.
Die Beziehungen zwischen den Tabellen werden durch so genannte Schlüsselfelder hergestellt. Ein Schlüsselfeld ist ein Feld in einer Tabelle, das eindeutig identifiziert ist und in anderen Tabellen verwendet wird, um auf die Daten in der Tabelle zu verweisen.
Um Daten in einer Datenbank speichern zu können, müssen sie zunächst in einer Tabelle strukturiert werden. Das bedeutet, dass jedes Datenfeld in eine bestimmte Spalte eingefügt wird. Sobald die Daten in die Tabelle eingefügt wurden, werden sie in der Datenbank gespeichert und können jederzeit abgefragt und aktualisiert werden.
Es gibt auch Indizes in relationalen Datenbanken, die verwendet werden, um Daten schneller abzufragen. Ein Index ist eine separate Struktur, die auf einer oder mehreren Spalten einer Tabelle basiert und dazu dient, die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen.
Insgesamt spielt die Speicherung von Daten in Datenbanken eine wichtige Rolle für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten. Durch die Verwendung von Tabellen, Schlüsselfeldern und Indizes können Daten schnell und effizient abgefragt, aktualisiert und bearbeitet werden.
Viele Unternehmen sammeln kontinuierlich große Mengen an Daten. Diese Daten sind jedoch in ihrer ursprünglichen Form nicht wirklich aussagekräftig. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel. Die Datenanalyse bezeichnet den Prozess, durch den aus Rohdaten aussagekräftige und verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden, die als Basis für intelligente Geschäftsentscheidungen dienen.
Ein Datenspezialist analysiert Daten, indem er sie extrahiert, organisert und in verständliche Informationen umwandelt. Anschließend teilt er seine Erkenntnisse in Form von Vorschlägen oder Empfehlungen für die nächsten Schritte des Unternehmens mit.
Datenanalyse ist ein Teil von Business Intelligence, der Unternehmen dabei hilft, spezifische Probleme und Herausforderungen zu lösen. Dabei werden Muster in einem Datensatz gesucht, um nützliche und relevante Informationen über einen bestimmten Unternehmensbereich zu erhalten – zum Beispiel das Verhalten von Kundengruppen oder die Nutzung eines spezifischen Tools durch Mitarbeiter.
Die Analyse von Daten unterstützt Sie dabei, vergangene Ereignisse zu verstehen und zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Sie können fundierte Entscheidungen treffen, indem Sie sich auf die vorhandenen Daten stützen, anstatt Ihre Strategien und Entscheidungen auf Vermutungen zu gründen. Durch die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmen und Organisationen ihr Publikum, ihre Branche und ihr Unternehmen insgesamt besser verstehen und dadurch Entscheidungen treffen und vorausschauend planen.
Hauptverantwortlichkeiten eines Datenanalysten
Die Tätigkeiten eines Datenanalysten hängen davon ab, wie umfangreich ein Unternehmen seine Entscheidungen anhand von Daten trifft. Im Allgemeinen umfassen diese Aufgaben folgende Bereiche:
Übersetzung von großen Datenmengen in verständliche Informationen
Verarbeitung von Daten
Analyse von Daten
Visualisierung von Daten
Entwerfen und Pflegen von Datensystemen und Datenbanken; dazu gehört auch das Beheben von Codierungsfehlern und anderen datenbezogenen Problemen.
Auswertung von Daten aus primären und sekundären Quellen und anschließende Reorganisation dieser Daten in einem Format, das sowohl von Menschen als auch von Maschinen leicht gelesen werden kann.
Verwendung statistischer Werkzeuge zur Interpretation von Datensätzen, wobei besonderes Augenmerk auf Trends und Muster gelegt wird, die für diagnostische und prädiktive Analysen wertvoll sein könnten.
Erstellung von Berichten für die Geschäftsleitung, die Trends, Muster und Vorhersagen anhand relevanter Daten effektiv vermitteln.
Zusammenarbeit mit den Geschäftsbereichsverantwortlichen bei der Entwicklung von Anforderungen, der Definition von Erfolgsmetriken, der Verwaltung und Durchführung von Analyseprojekten und der Auswertung der Ergebnisse.
Proaktive Kommunikation und Zusammenarbeit mit Stakeholdern, Geschäftsbereichen, technischen Teams und Support-Teams zur Definition von Konzepten und Analyse von Bedürfnissen und funktionalen Anforderungen.
Sammeln neuer Daten zur Beantwortung von Kundenfragen, Sammeln und Organisieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
Datenprozesse einrichten, Datenqualitätskriterien definieren und Datenqualitätsprozesse implementieren.
Wie sieht der typische Prozess aus, den ein Data Analyst durchläuft?
Nachdem wir nun die allgemeine Rolle des Datenanalysten geklärt haben, wollen wir uns nun dem eigentlichen Prozess der Datenanalyse widmen.
Schritt 1: Definieren Sie die Frage(n), die Sie beantworten wollen
Der erste Schritt besteht darin, festzustellen, warum Sie eine Analyse durchführen und welche Frage oder Herausforderung Sie zu lösen hoffen. In diesem Stadium gehen Sie von einem klar definierten Problem aus und stellen eine relevante Frage oder Hypothese auf, die Sie testen können. Anschließend müssen Sie festlegen, welche Art von Daten Sie benötigen und woher diese stammen sollen.
Ein Beispiel: Ein potenzielles Geschäftsproblem könnte darin bestehen, dass Kunden nach Ablauf der kostenlosen Testphase keine kostenpflichtige Mitgliedschaft abschließen. Ihre Frage könnte dann lauten: “Welche Strategien können wir anwenden, um die Kundenbindung zu erhöhen?”
Schritt 2: Erfassen Sie die Daten
Wenn Sie eine klare Fragestellung im Kopf haben, können Sie mit der Datenerfassung beginnen. Datenanalysten sammeln in der Regel strukturierte Daten aus primären oder internen Quellen, z. B. aus CRM-Software oder E-Mail-Marketing-Tools. Sie können sich aber auch an sekundäre oder externe Quellen wenden, z. B. an offene Datenquellen. Dazu gehören Regierungsportale, Tools wie Google Trends und Daten, die von großen Organisationen wie UNICEF und der Weltgesundheitsorganisation veröffentlicht werden.
Datenanalysten, die viel im Marketing arbeiten, haben als Quellen auch oft große Marketing-Tools, von Google und Facebook in Kombination von Rohdaten von Google Analytics.
Schritt 3: Bereinigen Sie die Daten
Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie für die Analyse vorbereiten – und das bedeutet eine gründliche Bereinigung Ihres Datensatzes. Ihr ursprünglicher Datensatz kann Duplikate, Anomalien oder fehlende Daten enthalten, die die Interpretation der Daten verzerren könnten. Die Datenbereinigung kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein, ist aber entscheidend für die Erzielung genauer Ergebnisse.
Schritt 4: Analysieren Sie die Daten
Wie Sie die Daten analysieren, hängt von der Fragestellung und der Art der Daten ab, mit denen Sie arbeiten. Beispiele für Techniken sind Regressions-, die Cluster- und die Zeitreihenanalyse.
Schritt 5: Visualisieren und teilen Sie Ihre Ergebnisse
In diesem letzten Schritt des Prozesses werden die Daten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umgewandelt. Je nach Art der durchgeführten Analyse stellen Sie Ihre Ergebnisse in einer für andere verständlichen Form dar, z. B. in Form eines Diagramms oder einer Grafik.
In dieser Phase zeigen Sie, was die Datenanalyse in Bezug auf Ihre ursprüngliche Frage oder geschäftliche Herausforderung aussagt, und besprechen mit den wichtigsten Stakeholdern, wie es weitergehen soll. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um etwaige Einschränkungen Ihrer Datenanalyse aufzuzeigen und zu überlegen, welche weiteren Analysen durchgeführt werden könnten.
Welche Fähigkeiten braucht man, um Data Analyst zu werden?
Von Datenanalysten wird erwartet, dass sie bestimmte Fähigkeiten und Fertigkeiten vorweisen können. Hier sind einige der wichtigsten Hard- und Soft Skills, die Sie als Datenanalyst benötigen:
Mathematische und statistische Fähigkeiten: Datenanalysten arbeiten einen Großteil ihrer Zeit mit Zahlen, daher ist es selbstverständlich, dass Sie ein mathematisches Gehirn brauchen!
Kenntnisse von Programmiersprachen wie SQL und Python: Wie wir gesehen haben, sind Datenanalysten auf eine Reihe von Programmiersprachen angewiesen, um ihre Arbeit zu erledigen. Das mag zunächst abschreckend wirken, ist aber nichts, was man nicht mit der Zeit lernen kann.
Eine analytische Denkweise: Es reicht nicht aus, einfach nur die Zahlen zu berechnen und die Ergebnisse mitzuteilen; Datenanalysten müssen in der Lage sein, zu verstehen, was vor sich geht, und bei Bedarf tiefer zu graben.
Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten: Datenanalysten verfügen über eine Vielzahl von Tools und Techniken, und ein wichtiger Teil ihrer Arbeit besteht darin, zu wissen, was sie wann einsetzen müssen. Denken Sie daran: Bei der Datenanalyse geht es um die Beantwortung von Fragen und die Lösung von geschäftlichen Herausforderungen, und das erfordert eine ausgeprägte Problemlösungskompetenz.
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten: Sobald Sie aus Ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, ist es wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse so weitergeben, dass sie dem Unternehmen zugute kommen. Datenanalysten arbeiten eng mit den wichtigsten Interessengruppen des Unternehmens zusammen und sind unter Umständen für die Weitergabe und Präsentation ihrer Erkenntnisse an das gesamte Unternehmen verantwortlich. Wenn Sie also mit dem Gedanken spielen, Datenanalyst zu werden, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie sich mit diesem Aspekt der Arbeit wohlfühlen.
Welche Tools und Technologien werden von Data Analysten verwendet?
Data Analysts verwenden in der Regel eine Vielzahl von Tools und Technologien, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren. Einige der am häufigsten verwendeten Tools und Technologien sind:
Excel: Es ist ein leistungsfähiges Tool zur Datenanalyse, das für einfache bis mittelschwere Analysen verwendet werden kann.
SQL: Es ist eine Standardabfragesprache, die zur Verarbeitung und Abfrage von relationalen Datenbanken verwendet wird.
R oder Python: Es sind Programmiersprachen, die für statistische Analysen und Datenwissenschaft verwendet werden.
Power BI oder Tableau: Es sind Tools zur Datenvisualisierung, die es ermöglichen, komplexe Daten in interaktiven Dashboards und Grafiken darzustellen.
Hadoop oder Spark: Es sind Big-Data-Verarbeitungsframeworks, die für die Verarbeitung von großen Datenmengen verwendet werden.
Cloud-basierte Dienste wie Amazon S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storage: Diese Dienste werden verwendet, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten.
andere Tools wie Alteryx, Talend, RapidMiner, KNIME, etc.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl der Tools und Technologien von der Art der Datenanalyse und den Anforderungen des Unternehmens abhängt. Ein Data Analyst wird wahrscheinlich nicht alle oben genannten Tools und Technologien beherrschen, sondern sich auf einige spezialisieren.
