Die Analyse komplexer Datensätze gehört zur täglichen Arbeit von Datenjournalist*innen. Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen, die dabei helfen: von Excel für kleinere Datenmengen bis hin zu Data Analysis Notebooks basierend auf Pandas (Python), Tidyverse (R) oder Observable (JavaScript). Eine Technologie, die in der datenjournalistischen Praxis eher seltener zum Einsatz kommt, sind SQL-basierte Datenbank-Management-Systeme (DBMS) wie PostgreSQL, MySQL oder SQLite. Dabei böte SQL, die Structured Query Language (SQL) mit der sich Datenanfragen statt in abstraktem Programmcode als englische Sätze formulieren lassen, die Möglichkeit, Brücken zwischen den verschiedenen Platformen wie R oder Python zu schlagen.

Der ca. 75-minütige Workshop gibt eine Einführung in DuckDB -- ein relativ neues DBMS, welches vor etwa 3 Jahren speziell für den Anwendungsfall der hochperformanten SQL-basierten Datenanalyste konzipiert wurde. DuckDB ist nach eigener Darstellung einfach und platformübergreifend, frei und open source, rasend schnell und voller Features. Anhand eines praktischen Projekts schauen wir uns an, was der Einsatz von DuckDB tatsächlich bringt, wo die Vor- und Nachteile liegen und welches Potential für Anwendungen wie interaktive Datenvisualisierungen vorhanden ist.

Teilnehmer können gerne einen Laptop mitbringen und den Beispielen folgen, spezielle Software muss nicht installiert werden. Erste Vorkenntnisse in SQL sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.