BigQuery ist für viele moderne Organisationen zur Datengrundlage geworden. Es bietet IT- und Datenteams die Skalierbarkeit, Leistung und Governance, die sie benötigen, um Unternehmensanalysen in Google Cloud zu verwalten.
Der Wert von BigQuery hängt jedoch nicht nur davon ab, wo die Daten gespeichert sind. Er hängt davon ab, wie viele Menschen es tatsächlich nutzen können.
Heutzutage verlassen sich viele Geschäftsteams immer noch auf SQL-Expert:innen, Data Engineers oder manuelle Extraktionen, um Routinefragen zu beantworten. Die Finanzabteilung benötigt eine Monatsendanalyse. Marketing benötigt die Kampagnenleistung. Operations benötigt Ausnahmeberichte. Die Lieferkette benötigt Planungsdaten. Dies sind keine Grenzfälle. Es sind alltägliche geschäftliche Workflows.
Wenn jede Anfrage von einem technischen Team abhängt, verlangsamt sich die Analyse. Und wenn Geschäftsanwender:innen nicht schnell das bekommen, was sie brauchen, erstellen sie oft Workarounds: Exporte von Tabellenkalkulationen, lokale Dateien, duplizierte Datasets und einmalige Logik, die schwer zu steuern ist.
Alteryx One: Google Edition hilft, dieses Problem zu lösen, indem es Teams eine Low-Code-Methode bietet, Daten direkt mit BigQuery vorzubereiten, zusammenzuführen und zu analysieren.
Self-Service ohne Kontrollverlust
IT-Verantwortlich werden oft gebeten, zwei Ziele gleichzeitig zu unterstützen: den Geschäftsteams mehr Self-Service zu ermöglichen und gleichzeitig die Daten sicher, kontrolliert und überprüfbar zu halten.
Dieses Gleichgewicht ist schwer zu wahren, wenn Self-Service bedeutet, dass Daten in isolierte Tools übertragen werden. Zwar mag dies einem einzelnen Team zu mehr Geschwindigkeit verhelfen, doch können dadurch Schattenprozesse bei der Datenverarbeitung entstehen, die für die IT nur schwer zu überwachen oder zu steuern sind.
Alteryx One: Google Edition bietet der IT eine bessere Option. Mit Live Query für BigQuery können Data Analysts visuelle Workflows erstellen, während die Datenverarbeitung direkt in BigQuery erfolgt. Teams erhalten eine zugänglichere Möglichkeit, mit Daten zu arbeiten, und die IT-Abteilung erhält ein Modell, das Analysen näher an der kontrollierten Cloud-Umgebung hält.
Aus diesem Grund sollte die IT erwägen, diese Lösung unternehmensweit bereitzustellen, nicht nur für eine Abteilung. Wenn jedes Team seine eigene Methode zur Datenvorbereitung erfindet, nimmt die Komplexität schnell zu. Nutzen die Teams hingegen eine einheitliche Workflow-Umgebung auf Basis von BigQuery, können Unternehmen Doppelarbeit vermeiden, die Konsistenz verbessern und die Verbreitung unkontrollierter Datenauszüge eindämmen.
Warum jedes Team davon profitiert
- Für Data Analysts: Alteryx One: Google Edition reduziert die Abhängigkeit von SQL für gängige Vorbereitungs- und Analyseaufgaben. Sie gelangen schneller von der Fragestellung zum Workflow, ohne darauf warten zu müssen, dass jede Verknüpfung, jeder Filter oder jede Transformation zu einer technischen Anfrage wird.
- Für Datenteams: Die Belastung durch repetitive Arbeit wird reduziert. Data Engineers können sich auf Datenqualität, Architektur und höherwertige Initiativen konzentrieren, anstatt die routinemäßige Geschäftslogik für jede Abteilung neu erstellen zu müssen.
- Für die IT: Es wird ein offiziell unterstützter Pfad für Self-Service erstellt. Anstatt Teams zu Tabellenkalkulationen oder nicht verbundenen Tools zu drängen, kann die IT-Abteilung ihnen eine genehmigte Möglichkeit bieten, mit BigQuery-Daten zu arbeiten und gleichzeitig eine stärkere Governance sicherzustellen.
- Für Finanz- und Betriebsverantwortliche: Das nutzungsbasierte Preismodell hilft dabei, die Nutzung an die tatsächliche Nachfrage anzupassen. Teams können das Produkt dort einsetzen, wo ein klarer Bedarf besteht, und die Ausgaben können mit der tatsächlichen Workflow-Aktivität skaliert werden, anstatt mit groben Vorabeinschätzungen. Das macht es einfacher, einen breiteren Zugang zu unterstützen und gleichzeitig die Kostentransparenz zu wahren.
Eine solidere Grundlage für KI-fähige Daten
Je mehr Unternehmen in KI investieren, desto wichtiger wird eine zuverlässige Datenvorbereitung. KI-Initiativen sind nur so zuverlässig wie die Daten und die Geschäftslogik, die ihnen zugrunde liegen.
Wenn Teams Daten durch manuelle Dateien, inkonsistente Datenauszüge oder unklare Transformationen vorbereiten, wirken sich diese Probleme auf Berichterstattung, Automatisierung und KI-Workflow aus. Wenn Teams jedoch wiederholbare Workflows verwenden, die mit verwalteten Daten in BigQuery verbunden sind, schaffen sie eine stärkere Grundlage KI-fähiger Daten für zuverlässige Analysen.
Alteryx One: Google Edition macht das möglich. Es verschafft Geschäftsteams mehr Unabhängigkeit und unterstützt die IT dabei, einen einheitlichen Ansatz für Datenzugriff, -vorbereitung und -ausführung beizubehalten.
BigQuery bietet Unternehmen bereits einen leistungsstarken Ort zum Speichern und Verarbeiten von Unternehmensdaten. Alteryx One: Google Edition hilft jedem Team, diese Daten verantwortungsvoll zu nutzen.
Sehen Sie sich diese Demo an und erleben Sie die Alteryx One: Google Edition in Aktion.