Czy analityk powinien znać SQL, aby dobrze analizować dane u źródła? Nie musi. Z pewnością jest to pomocne, ale wystarczy opanować podstawową logikę tworzenia zapytań oraz zainstalować niezawodną aplikację KNIME, aby poradzić sobie bez znajomości tego języka.

Nie znam SQL i co teraz? Zainstaluję KNIME!

Możliwość skorzystania z informacji pobranych bezpośrednio z bazy danych to dla każdego analityka nie lada gratka. Ma się wtedy pewność, że dane, które przyjmujemy do analizy, nie są w żaden sposób przetworzone, więc możemy korzystać z nich tak, jak sobie tylko wymarzymy. Jest tylko jeden drobiazg – jako analitycy niekoniecznie potrafimy samodzielnie pozyskiwać i przetwarzać dane z baz danych. Wolimy dostać jakiś plik z danymi, aby „poznęcać się” nad nimi w Excelu. Jednak w takim przypadku jesteśmy uzależnieni od innych osób, które dostarczają nam dane – od tych, które przygotowały moduły eksportujące zestawienia, od programistów. I od tego, czy zestawią nam właściwe dane w pożądany sposób.

Pamiętam, jak pewnego razu przyszedłem do programisty z prośbą o wyciągnięcie dla mnie pewnych danych z bazy. On spojrzał na mnie zmęczony, ponieważ to była moja kolejna wizyta u niego tego dnia. Po czym westchnął i powiedział, że w sumie mógłbym się nauczyć SQL. Tak też zrobiłem i już po dwóch dniach potrafiłem konstruować proste zapytania. Z czasem nabrałem w tym biegłości, ale gdybym dziś potrzebował sięgnąć bezpośrednio do bazy, użyłbym KNIME.

I tym podejściem chcę się dzisiaj podzielić. KNIME bowiem pozwala na pobranie i przetworzenie danych bezpośrednio z bazy, bez konieczności formułowania zapytań czy nawet znajomości ich składni. Oczywiście – taka wiedza nie zawadzi, ale w poniższych przykładach odnajdzie się nawet zupełny laik.

Zanim jednak rzucimy się w wir konstruowania zapytań w KNIME, szybkie przypomnienie, czym właściwie jest ta aplikacja. KNIME to darmowe narzędzie służące do przetwarzania danych, wykorzystywane zarówno w biznesie, jak i w badaniach naukowych. Jedną z jego głównych zalet jest to, że cały proces przetwarzania informacji ma postać graficzną, tak zwany workflow. Z kolei poszczególne punkty w tym schemacie to węzły, z angielskiego node. Tworzenie procesu odbywa się za pomocą klikania i przeciągania. Zainteresowanych możliwościami KNIME i szczegółami pracy w nim odsyłam do poprzednich numerów „Informacji Zarządczej”, gdzie opisałem podstawowe zagadnienia związane z tą aplikacją.

Wszystko, czego potrzebujemy do rozpoczęcia prac, to zainstalowany KNIME – można go pobrać za darmo ze strony aplikacji – oraz dane logowania do bazy danych. Jeśli w naszej bazie występuje więcej niż jedna tabela i są między nimi jakieś relacje, powinniśmy je również poznać. Jednak znajomość własnych danych to akurat podstawa pracy analityka.

Zaczynamy od wybrania węzła, który będzie łączył się bezpośrednio z naszą bazą. W bocznym oknie Node Repository wybieramy grupę Database, a w niej podgrupę Connector i to właśnie w niej będziemy szukać odpowiedniego węzła. Najprościej jest wybrać uniwersalny, nazywający się Database Connector – ale oczywiście możemy skorzystać z pewnej liczby węzłów sprofilowanych pod określone typy baz danych.

Przeciągamy wybrany węzeł do obszaru roboczego i klikamy go dwukrotnie. Na Rysunku 1 prezentuję, jak wygląda to w przypadku podłączania się do bazy MySQL za pomocą węzła Database Connector. W rozwijanym polu Database driver wybieramy rodzaj sterownika JDBC, dzięki któremu aplikacja Java może połączyć się z bazą danych. Jeśli korzystamy z węzła przeznaczonego dla określonego typu bazy danych, ten sterownik jest już domyślnie wybrany. Następnie w polu Database URL wpisujemy adres naszej bazy – jak widać, łącznie z jej portem (zamazałem szczegóły dotyczące nazwy bazy i dostawcy hostingu). Jako formę autoryzacji wpisujemy nazwę użytkownika oraz hasło – i gotowe.

Pozostałe 70% artykułu dostępne jest dla zalogowanych użytkowników serwisu.

Jeśli posiadasz aktywną prenumeratę przejdź do LOGOWANIA. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym Czytelnikiem wybierz najkorzystniejszy WARIANT PRENUMERATY.

Zaloguj Zamów prenumeratę Kup dostęp do artykułu

Możesz zobaczyć ten artykuł, jak i wiele innych w naszym portalu Controlling 24. Wystarczy, że klikniesz tutaj.

Ulubione Drukuj

Zobacz również

Jak zaprojektować system alokacji kosztów, który będzie dostarczał wartość dodaną do systemu informacji zarządczej?

Jak zaprojektować system alokacji kosztów, który będzie dostarczał wartość dodaną do systemu informacji zarządczej?

Wpisując w popularnej wyszukiwarce internetowej hasło „alokacja kosztów”, możemy mieć 90-procentową pewność, że artykuł zacznie się od słów opisujących alokację kosztów jako proces identyfikowania i przypisywania kosztów usług niezbędnych do prowadzenia działalności gospodarczej lub innego rodzaju podmiotu. W przeciwieństwie do oceny kosztów – alokacja jest mniej związana z faktyczną kwotą kosztu, a bardziej dotyczy alokacji lub przypisania kosztu do właściwej jednostki w organizacji. Z tej perspektywy alokację kosztów można postrzegać jako narzędzie, które pomaga efektywniej śledzić wszystkie koszty związane z bieżącą operacją, ponieważ każdy koszt jest powiązany z konkretnymi działami lub grupami działów w organizacji. Taka analiza z kolei prowadzi do możliwości weryfikacji procesu i dostarczenia wartości dodanej w zarządzaniu naszym przedsiębiorstwem. Żeby jednak tak się stało, całość musi być spójna, a system alokacji kosztów tak zaplanowany, by był zbieżny z celami organizacji.

Czytaj więcej

Polecenie EXPLAIN w MySQL

Polecenie EXPLAIN w MySQL

Bazując na badaniu StackOverflow Developers Survey 20201, MySQL był w poprzednim roku najpopularniejszym silnikiem bazodanowym. Nawet jeżeli uznamy te wyniki za nie do końca reprezentatywne – w końcu może być grupa programistów, która nie ma czego szukać na platformie StackOverflow i będzie używała np. PostgreSQL – to widzimy, że MySQL ma wielu użytkowników. Oczywiście wynika to z jego popularności w całej rzeszy systemów webowych takich jak Wordpress, Prestashop, Magento czy wiele innych.

Czytaj więcej

Przejdź do

Partnerzy

Reklama

Polityka cookies

Dalsze aktywne korzystanie z Serwisu (przeglądanie treści, zamknięcie komunikatu, kliknięcie w odnośniki na stronie) bez zmian ustawień prywatności, wyrażasz zgodę na przetwarzanie danych osobowych przez EXPLANATOR oraz partnerów w celu realizacji usług, zgodnie z Polityką prywatności. Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.

Usługa Cel użycia Włączone
Pliki cookies niezbędne do funkcjonowania strony Nie możesz wyłączyć tych plików cookies, ponieważ są one niezbędne by strona działała prawidłowo. W ramach tych plików cookies zapisywane są również zdefiniowane przez Ciebie ustawienia cookies. TAK
Pliki cookies analityczne Pliki cookies umożliwiające zbieranie informacji o sposobie korzystania przez użytkownika ze strony internetowej w celu optymalizacji jej funkcjonowania, oraz dostosowania do oczekiwań użytkownika. Informacje zebrane przez te pliki nie identyfikują żadnego konkretnego użytkownika.
Pliki cookies marketingowe Pliki cookies umożliwiające wyświetlanie użytkownikowi treści marketingowych dostosowanych do jego preferencji, oraz kierowanie do niego powiadomień o ofertach marketingowych odpowiadających jego zainteresowaniom, obejmujących informacje dotyczące produktów i usług administratora strony i podmiotów trzecich. Jeśli zdecydujesz się usunąć lub wyłączyć te pliki cookie, reklamy nadal będą wyświetlane, ale mogą one nie być odpowiednie dla Ciebie.