Governance in großem Umfang – mit Tableau und Alation: die GoDaddy-Story

Der Schlüssel zu jeder unternehmensweiten Analytics-Lösung ist das Vertrauen in die Daten, die zur Entscheidungsfindung herangezogen werden.

Der Preis für dieses Vertrauen war früher üblicherweise eine stark eingeschränkte Datenverfügbarkeit. Sowohl die Daten selbst als auch die aus ihnen resultierenden Berichte wurden gesperrt, und nur eine Handvoll Mitarbeiter im ganzen Unternehmen hatte Zugriff.

Doch dieses Modell kann heute den wachsenden Datenbedarf der Mitarbeiter nicht mehr angemessen decken. Und die rasche Einführung von Tableau in Unternehmen jeder Größe ist in vielerlei Hinsicht ein Beleg für den wachsenden Bedarf an Selfservice-Analytics.

Vertrauen in die Daten und Governance haben schon immer eine zentrale Rolle in unserem Konzept gespielt, und zwar sowohl bei der Entwicklung von Tableau als auch bei unserer Beratung bezüglich einer Analytics-Bereitstellung in großem Umfang.

Der Datenserver in Tableau Server ermöglicht den Benutzern, neue Datenquellen auf einem zentralen Server zu veröffentlichen, wo sie für die Nutzung im ganzen Unternehmen freigegeben und verwaltet werden können.

Diese Offenheit der Datenmodelle fördert die Akzeptanz und Nutzung und bietet den Administratoren der Analytics-Plattform eine Reihe von Governance- und Überwachungsfunktionen.

Wenn wir faszinierende Berichte von Kunden hören, die leistungsstarke Tools und Best Practices nutzen, um Analytics im großen Umfang einzuführen, möchten wir diese Storys unbedingt unserer Community erzählen und die gewonnenen Erkenntnisse weitergeben. Das beste Beispiel hierfür ist GoDaddy, denn dieser Domain-Registrar macht genau das – zusammen mit Tableau und Alation, unserem Datenkatalogisierungspartner.

Alation bietet eine Ergänzung zu dem Tableau-Konzept für Datensicherheit, indem es den Endbenutzern gestattet, mühelos Daten aus mehreren Quellen zu entdecken und die Nuancen dieser Daten zu verstehen. Hierzu verwendet Alation eine ganz besondere automatisierte Methode, indem es nicht nur die in einer Organisation verfügbaren Daten durchforstet und katalogisiert, sondern auch die bei der Analyse verwendete Geschäftssemantik und die in SQL-Abfragen eingebettete Logik.

Alation verbessert also einerseits die Produktivität der Analysten und nutzt andererseits sein automatisch gewonnenes Datenwissen, um den Plattformadministratoren eine fundierte Herkunfts- und Wirkungsanalyse der Quelldaten in den Tableau-Arbeitsmappen der Benutzer zu bieten.

Hunderte von Datenquellen, die über Dutzende Plattformen und auf mehr als 850 Tableau Server-Benutzer verteilt sind, waren für das Team bei GoDaddy Anlass genug, sich nach einer besseren Lösung zur Steuerung von Selfservice-Analytics in großem Umfang umzusehen. Dieser Herausforderung stellte sich Sharon Graves, die auf Tableau schwört und als Systemadministratorin bei GoDaddy arbeitet.

„Wir hatten Daten auf mehreren Serverplattformen“, sagt Sharon. „Innerhalb dieser Infrastruktur gab es mehrere Replikationen dieser Daten. Es gab berechnete Felder, die nicht dokumentiert waren. Aus BI-Perspektive konnten wir nicht wirklich sagen: „Ja, okay, das ist genau, was ich brauche, um meine Berichte zu erstellen.“

Sharon gibt zu bedenken, dass die mangelnde Governance in den Datenquellen das Team stark dabei beeinträchtigte, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

„An Analytics und Data Discovery war da nicht zu denken. Wir konnten uns nicht eingehend mit den Daten befassen und dann sagen: ,Oh, diese Anomalien sehen wir uns mal an.‘ Er lief eher so: ,Suche nach diesen Daten und finde heraus, was sie darstellen und wie wir sie nutzen können.‘ Da hielt sich der Spaß echt in Grenzen“, erinnert sich Sharon.

Das IT-Team bei GoDaddy benötigte eine bessere Lösung zur Steuerung seiner Datenquellen. Das Team verwendete MySQL, MSSQL, Cassandra, Hive, Pig, Spark und die Datensysteme von Drittanbietern wie Google Analytics und LinkedIn. Die Analysten beschäftigten sich sehr lange mit der Frage, welche Felder aus welchen Datenquellen sie verwenden sollten, und hatten deshalb kaum Zeit für aufschlussreiche Analysen. Das war frustrierend und lief im Schneckentempo.

Deshalb beschloss GoDaddy, Alation zusammen mit Tableau zu verwenden. Im Zusammenspiel befähigten Alation und Tableau das IT-Team von GoDaddy dazu, Tableau in großem Umfang zu steuern, um Daten zu katalogisieren und markieren, die Herkunft einer Tabelle zu untersuchen, mehrere Datenquellen nach einem Feld zu durchsuchen und die Transparenz und Kontrolle zu verbessern.

In seiner Suchfunktion zeigt Alation die Hauptbenutzer jeder Datenquelle an, damit ersichtlich ist, von welchen internen Ressourcen weitere Hilfe angefordert werden kann. Alation arbeitet nahtlos mit Tableau zusammen. So lassen sich die Datenquellen mühelos auf dem Datenserver veröffentlichen, und Arbeitsmappen können direkt in Alation erstellt und angezeigt werden.

Durch die Nutzung von Alation und Tableau können sich die Analysten bei GoDaddy auf das konzentrieren, was sie am besten beherrschen – das Untersuchen und Analysieren von Daten.

„Die BI-Analysten haben jetzt endlich Zeit für Analysen“, sagt Sharon. „Endlich können sie das machen, was sie machen wollen und wozu sie ausgebildet wurden. Sie wurden nicht dafür ausgebildet, nach Daten zu suchen und dann die Frage zu stellen: ,Was bedeutet Erfassungsrate eigentlich?‘ Dafür brauchen wir sie nicht.“

Alation lässt sich mit Tableau Server verknüpfen und ergänzt die in Tableau vorhandenen Governance-Funktionen, um Selfservice-Analytics in großem Umfang zu ermöglichen.

1. Projektintegration: Alation unterstützt die Datensicherheitsprozesse in Tableau über Tableau-Projekte. Datenverwalter und Datensicherheitsteams können Alation verwenden, um die Verknüpfung der Tableau-Datenquellen mit den vom Datensicherheitsteam freigegebenen Tableau-Projekten zu veröffentlichen und automatisch zu aktualisieren.
2. Tableau-Tags: Datenverwalter, die Alation zusammen mit Tableau verwenden, können Tags benutzen, um den Datennutzern den Kontext der Datensicherheitsrichtlinien und die Best Practices direkt in Tableau zu kommunizieren. Die Tags werden automatisch zwischen Alation und Tableau Server synchronisiert, damit sie den Tableau-Benutzern sofort als Filterkriterien zur Verfügung stehen, um die Tableau-Arbeitsmappen und -Datenquellen zu finden und verstehen.
3. Fundierte Wirkungsanalyse: Alation vermittelt automatisch ein fundiertes Verständnis der Datenpipeline, die verwendet wird, um den Tableau-Benutzern Daten zu liefern. So ist dafür gesorgt, dass diese Pipeline in Tableau deutlich sichtbar ist, indem Alation die Tableau-Datennutzer per E-Mail benachrichtigt, wenn grundlegende Änderungen an der Quelldatenbank oder Dateistruktur die Genauigkeit ihrer Analyse beeinträchtigen könnte.
4. Alation Data Catalog: Alation ermöglicht den Tableau-Benutzern auch die Suche nach Daten in weit verteilten Big Data-Umgebungen (mithilfe des Alation Data Catalog) sowie das Erstellen von Arbeitsmappen direkt in Alation. Neben Beispielen sämtlicher in den Systemen verfügbaren Datensätze liefert dieser einzelne Referenzpunkt ausführliche Beschreibungen der Daten und ihrer Nutzung. Die Verwaltung des Datenkatalogs erfolgt durch Verwaltungsexperten und Datennutzer.

Wie Alation und Tableau zusammenwirken, um Governance in großem Umfang zu ermöglichen, erfahren Sie in diesem Webinar bzw. in diesem Whitepaper.