Jupyter: Low-Code-Datenauswertung mit Mito
Mito erweitert Jupyter-Notebooks um ein intuitives GUI. Damit lassen sich Daten einfach explorieren und visualisieren.
Durch den Einsatz intuitiver Datenanalysetools können Personen ohne spezialisierte Ausbildung oder langjährige Erfahrung Daten für ihre Anwendungszwecke analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und damit möglichst autark Einblicke zu gewinnen, ist damit nicht nur Experten vorbehalten. Hier setzt die Idee von Citizen Data Scientists an, der auch eine Demokratisierung der Auswertungskompetenzen zugrunde liegt. Diese Demokratisierung ist innerhalb von Unternehmen von großer Bedeutung, um datengetriebene Entscheidungen für unterschiedliche Fachabteilungen zu dezentralisieren und damit zu beschleunigen.
Für Python gibt es zwei Bibliotheken, die mittels Low-Code sowohl Citizen Data Scientists als auch Python-Newbies bei der Datenexploration und -analyse helfen: D-Tale ist eine Python-Bibliothek, deren Zweck die Datenanalyse und -visualisierung ist. Sie bietet eine benutzerfreundliche, interaktive Schnittstelle, die sich auf eine Vielzahl von Datenquellen anwenden lässt. Dieses Tool ermöglicht es zudem, die Struktur des Datensatzes besser zu verstehen, ohne komplexen Code eingeben zu müssen (für eine Vorstellung von D-Tale siehe ix.de/z3gv).