Analytics as Code
Erstellen und verwalten Sie Analysen über die Benutzeroberfläche oder per Code – für ein Höchstmaß an Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Automatisierung.
Die Grundlagen von Analytics as Code
Wie Sie bewährte Verfahren aus dem Software-Engineering in Ihrer Analytik nutzen können.
Mit Code zusammenarbeiten
Analytics as Code verbessert die Zusammenarbeit durch eine gemeinsame, modulare Codebasis – Geschäftsanwender verstehen Metriken, Analysten verfolgen Datenverläufe. Alle können Änderungen per Pull-Request vorschlagen, prüfen und zusammenführen – Silos werden aufgebrochen und Daten demokratisiert.
Code ohne Konflikte
Effektive Versionskontrolle ermöglicht es Entwicklern und Analysten, ohne Konflikte an derselben Codebasis zusammenzuarbeiten – mit einer klaren Änderungshistorie für Audits und Fehlerverfolgung. Sie unterstützt Code-Reviews, hält die Produktionsumgebung sauber und ermöglicht bei Bedarf Rollbacks auf frühere Versionen.
Automatisierung und Integration
Durch die Automatisierung und Integration von Analysen in Datenpipelines sparen Sie Zeit, verringern Fehler und erhöhen die Datenqualität. Dieser Ansatz – angelehnt an Best Practices aus dem Software-Engineering – verbessert Robustheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit.
Wiederverwendung spart Zeit und Aufwand
Analytics as Code fördert modulare, wiederverwendbare Komponenten, die kombiniert und neu konfiguriert werden können – für neue Geschäftsfragen, konsistente Ergebnisse und schnellere Datenprodukte. Durch vorhandenen Code sparen Analysten Zeit, reduzieren Fehler und bauen eine Bibliothek an Analyse-Assets auf, die schnell auf veränderte Geschäftsbedingungen reagiert.
Compliance und Transparenz gewährleisten
Analytics as Code erhöht die Transparenz und macht Arbeitsabläufe nachvollziehbar – indem alle Objekte und Konfigurationen als versionierter Code dargestellt werden. Das stellt die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicher und erleichtert es, Geschäftsmetriken zu verstehen, Daten zu verfolgen und Fehler zu erkennen, bevor sie in die Produktion gehen.
Code ist nicht nur etwas für Entwickler
Fähigkeiten:
Gesamter Code
Analytics Engineer
Wenden Sie Versionskontrolle, CI/CD und automatisierte Tests nicht nur auf Ihre Datenpipeline an, sondern auch auf BI-Systeme und Endnutzer-Ebene.
Fähigkeiten:
Low-Code
Data Analyst
Erstellen und skalieren Sie Analyselösungen aus modularen Komponenten – um Zeit zu sparen und Vertrauen zu schaffen.
Fähigkeiten:
Kein Code
Product Owner
Behandeln Sie Analysen wie den Rest Ihres Produkts – mit schnellen, codeeffizienten Verbesserungen.
Analytics as Code in action
Wo Sie die Best Practices des Software-Engineering in Ihren Analysen nutzen können.
BI und analytics
Analytics as Code ist ein leistungsstarker Ansatz für die Erstellung von BI- und Analytics-Inhalten, der nahtlose Übergänge zwischen UI- und codebasierter Entwicklung ermöglicht, was die Flexibilität und Kontrolle über den gesamten Analytics-Lebenszyklus verbessert.
- Erstellen Sie Visualisierungen über die GoodData-Benutzeroberfläche oder über Code.
- Nehmen Sie zentral Änderungen vor und stellen Sie Updates in der gesamten Analyseumgebung bereit.
Benutzerdefinierte Datenanwendungen
Analytics as Code ist ideal für benutzerdefinierte Datenanwendungen: Es nutzt vertraute Entwicklungstools, setzt auf Open-Source-Standards und rationalisiert komplexe Aufgaben per Code – für mehr Effizienz und Flexibilität als herkömmliche UI-basierte Methoden.
- End-to-End-deklarativer und menschenlesbarer Code.
- APIs und SDKs als erstklassige Komponenten.
Datenpipelines
GoodData-Blueprints rationalisieren den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines – für Konsistenz, Effizienz und einfache Verwaltung über den gesamten Datenlebenszyklus.
- Die End-to-End-Plattform kann über Code angezeigt, bearbeitet, aktualisiert und bereitgestellt werden.
- Zusammenarbeit, Änderungen, Audits und Deployment über CI/CD.
Umgebungsverwaltung
Analytics as Code verbessert Kontrolle & Skalierbarkeit – mit automatisierten Deployments, effizienter Benutzerverwaltung und flexibler Inhaltszusammenstellung in einem codegesteuerten Rahmen, den Ihr DevOps-Team bereits kennt.
- Kontinuierliche Verbesserung analytischer Anwendungen leicht gemacht.
- Konsistenz über Umgebungen hinweg wahren, neue erstellen – bei minimalem manuellem Aufwand.
Compliance und Sicherheit
Analytics as Code stärkt Compliance und Sicherheit – mit robusten Funktionen für Daten-Governance, Rückverfolgbarkeit, Rollbacks und Versionskontrolle zur Einhaltung behördlicher Anforderungen und zum Schutz sensibler Daten.
- Assets werden zentral und vollständig prüfbar gespeichert.
- Automatisierung und Verwendung von Code reduzieren menschliche Fehler.
Entdecken Sie, wie die Übernahme von Analytics als Code dazu beiträgt, Ihre Datenprodukte zu verbessern
Gebrauchsfertige Blueprints
Ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit, indem No-Code/UI, Low-Code und All-Code-Optionen kombiniert werden.
- Benutzer können auf GoodData's Github auf umfangreiche bereits vorhandene Code-Blueprint-Bibliotheken zugreifen.
- Interoperable Infrastruktur integriert sich in mehrere Sprachen und Tools.
Erfahren Sie mehr über die Details
Häufige Fragen
Analytics as Code nutzt Programmiersprachen, um Analysen präziser, wiederholbarer und flexibler zu definieren, zu verwalten und auszuführen – als Alternative zu UI-gebundenen Tools.
Analytics as Code und der Analytics Lake ergänzen sich: AaC ist ein flexibler Ansatz zum Erstellen und Verwalten von Analysen, während der Analytics Lake als Repository für große Datenmengen dient. Beide ermöglichen ein hohes Maß an Skalierbarkeit, automatisierte Workflows und flexible analytische Datenprodukte.
Analytics as Code ist ein zeitgemäßer Ansatz, der sich am modernen Datenstack und aktuellen Entwicklungspraktiken orientiert – für schnelllebige, datengesteuerte Umgebungen.
