#45 Datengetriebene Entscheidungen und der perfekte Dashboard Stack

Engineering Kiosk - Un pódcast de Wolfgang Gassler, Andy Grunwald - Martes

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Datengetriebene Entscheidungen oder auch "Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast".Entscheidungen treffen und die nächsten Schritte planen ist nicht einfach. Relevante Daten können einem die Entscheidung erleichtern. Doch wie fängt man mit datengetriebenen oder daten-unterstützenden Entscheidungen eigentlich an? Woher weiß man, ob man die richtigen Daten hat? Was wird zur entsprechenden Aufbereitung benötigt und wie kann ich die Daten entsprechend visualisieren?In dieser Episode geben wir einen Einblick in das Feld der datengetriebenen Entscheidungen. Wir beantworten, warum Tortendiagramme blödsinn sind, wie die Architektur aussehen kann, ob das Bauchgefühl überhaupt noch relevant ist und warum man nicht mehr sein eigenes JavaScript Frontend mehr bauen muss.Bonus: Was warmes Bier mit Husten zu tun hat und wie das Oktoberfest unsere Podcast-Statistiken beeinflusst.Feedback (gerne auch als Voice Message)Email: [email protected]: https://twitter.com/EngKioskWhatsApp +49 15678 136776Gerne behandeln wir auch euer Audio Feedback in einer der nächsten Episoden, einfach Audiodatei per Email oder WhatsApp Voice Message an +49 15678 136776LinksWartungsfenster Podcast mit "Make or Buy": https://wartungsfenster.podigee.io/20-make-or-buyEngineering Kiosk #43 Cloud vs. On-Premise: Die Entscheidungshilfe: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/43-cloud-vs-on-premise-die-entscheidungshilfe/Engineering Kiosk #12 Make oder Buy: https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/12-make-oder-buy/ClickHouse Datenbank: https://clickhouse.com/Google BigQuery: https://cloud.google.com/bigquery?hl=deQlikView: https://www.qlik.com/de-deTableau: https://www.tableau.com/de-dePowerBI: https://powerbi.microsoft.com/de-de/Amazon QuickSight: https://aws.amazon.com/de/quicksight/GCP Looker Studio: https://cloud.google.com/looker-studioMetabase: https://github.com/metabase/metabaseApache Superset: https://github.com/apache/supersetRedash: https://github.com/getredash/redashGrafana: https://github.com/grafana/grafanaOpen Podcast: https://openpodcast.dev/Engineering Kiosk Podcasts zum Thema Datenbanken: https://engineeringkiosk.dev/tag/datenbanken/@EngKiosk Tweet mit Metabase Statistiken: https://twitter.com/EngKiosk/status/1590373145793396736Sprungmarken(00:00:00) Intro(00:01:00) Cloud vs. On-Premise im Wartungsfenster Podcast(00:04:32) Das heutige Thema: Datengetriebene und Daten unterstützende Entscheidungen(00:05:16) Was verstehen wir unter datengetriebenen Entscheidungen?(00:08:18) Gefälschte Statistiken und die richtige Daten-Visualisierung(00:10:25) Wer hat Zugang zu den Daten und wie sieht die Daten-Transparenz aus?(00:14:05) Muss jeder Mitarbeiter SQL-Abfragen erstellen können?(00:15:55) Die Architektur für datengetriebene Entscheidungen(00:18:53) Pre-Processing, OLAP, OLTP und Datenbank-Normalformen(00:21:46) Was ist Clickhouse und welche Tools gibt es auf dem Markt?(00:22:59) Sind Tortendiagramme Blödsinn?(00:23:46) Die Visualisierung: Wie finde ich heraus, welche Fragen wir eigentlich aus den Daten beantwortet haben wollen?(00:25:53) Wie verwende ich Datenvisualisierung, ohne ein eigenes Team?(00:28:30) Schnelle Dashboards und Performance von Queries(00:29:28) Was ist bei Datenbanken in Bezug auf Analytics optimiert?(00:31:03) Muss man noch sein eigenes Dashboard-Frontend mit JavaScript bauen?(00:36:21) Welche Tipps würdest du Neulingen zur Dashboards-Erstellungen geben?(00:39:17) Ist das Bauchgefühl noch relevant?(00:41:30) Ab wann sind Daten aussagekräftig (statistisch signifikant)?(00:45:51) Welche Firmen sind Vorreiter im Bereich datengetriebene Entscheidungen?(00:47:29) Kann man zu datengetrieben sein?(00:48:21) Woher weiß ich, auf welche Daten ich gucke?(00:50:10) Outro: Podcast-StatistikenHostsWolfgang Gassler (https://twitter.com/schafele)Andy Grunwald (https://twitter.com/andygrunwald)Feedback (gerne auch als Voice Message)Email: [email protected]: https://twitter.com/EngKioskWhatsApp +49 15678 136776

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