Was ist Datenverarbeitung?

Ohne Datenverarbeitung haben Unternehmen nur eingeschränkten Zugriff auf die Daten, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und wichtige Geschäftseinblicke liefern können. Deshalb ist es für alle Unternehmen wichtig, die Notwendigkeit der Datenverarbeitung zu verstehen und zu wissen, wie sie dabei vorgehen müssen.

Was ist Datenverarbeitung?

Die Datenverarbeitung findet statt, wenn Daten gesammelt und in verwertbare Informationen umgewandelt werden. Sie wird in der Regel von einem Datenwissenschaftler oder einem Team von Datenwissenschaftlern durchgeführt. Es ist wichtig, dass die Datenverarbeitung korrekt durchgeführt wird, um das Endprodukt bzw. den Datenoutput nicht negativ zu beeinflussen.

Die Datenverarbeitung beginnt mit den Daten in ihrer Rohform und wandelt sie in ein lesbareres Format um (Diagramme, Dokumente usw.) und gibt ihnen die Form und den Kontext, die notwendig sind, um von Computern interpretiert und von Mitarbeitern im gesamten Unternehmen genutzt zu werden.

Sechs Stufen der Datenverarbeitung

Datenerfassung

Das Sammeln von Daten ist der erste Schritt der Datenverarbeitung. Die Daten werden aus verfügbaren Quellen, einschließlich Data Lakes und Data Warehouses, gezogen. Es ist wichtig, dass die verfügbaren Datenquellen vertrauenswürdig und gut aufgebaut sind, damit die gesammelten Daten (die später als Informationen verwendet werden) von höchstmöglicher Qualität sind.

Datenaufbereitung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, kommen sie in die Phase der Datenaufbereitung. Die Datenaufbereitung, oft auch als „Vorverarbeitung“ bezeichnet, ist die Phase, in der die Rohdaten bereinigt und für die folgende Phase der Datenverarbeitung organisiert werden. Während der Aufbereitung werden die Rohdaten sorgfältig auf Fehler überprüft. Der Zweck dieses Schritts besteht darin, schlechte Daten (redundante, unvollständige oder falsche Daten) zu eliminieren und qualitativ hochwertige Daten für die beste Business Intelligence zu erstellen.

Dateneingabe

Die bereinigten Daten werden dann in ihr Ziel eingegeben (vielleicht ein CRM wie Salesforce oder ein Data Warehouse wie Redshift) und in eine Sprache übersetzt, die sie verstehen können. Die Dateneingabe ist die erste Phase, in der die Rohdaten die Form von verwertbaren Informationen annehmen.

Verarbeitung

In dieser Phase werden die Daten, die in der vorherigen Phase in den Computer eingegeben wurden, tatsächlich zur Interpretation verarbeitet. Die Verarbeitung erfolgt mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, wobei der Prozess selbst je nach Quelle der zu verarbeitenden Daten (Data Lakes, soziale Netzwerke, vernetzte Geräte usw.) und deren Verwendungszweck (Untersuchung von Werbemustern, medizinische Diagnose aus vernetzten Geräten, Ermittlung von Kundenbedürfnissen usw.) leicht variieren kann.

Datenausgabe/Interpretation

Die Ausgabe/Interpretation ist die Phase, in der die Daten schließlich für Nicht-Datenwissenschaftler nutzbar sind. Sie werden übersetzt, lesbar und oft in Form von Diagrammen, Videos, Bildern, einfachem Text usw.). Die Mitglieder des Unternehmens oder der Einrichtung können nun damit beginnen, die Daten für ihre eigenen Datenanalyseprojekte selbst zu nutzen.

Datenspeicherung

Die letzte Phase der Datenverarbeitung ist die Speicherung. Nachdem alle Daten verarbeitet wurden, werden sie für die zukünftige Verwendung gespeichert. Während einige Informationen sofort verwendet werden können, werden viele von ihnen später noch einen Zweck erfüllen. Außerdem sind ordnungsgemäß gespeicherte Daten eine Notwendigkeit für die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO. Wenn Daten ordnungsgemäß gespeichert werden, können die Mitglieder des Unternehmens bei Bedarf schnell und einfach auf sie zugreifen.

Die Zukunft der Datenverarbeitung

Die Zukunft der Datenverarbeitung liegt in der Cloud. Die Cloud-Technologie baut auf den Annehmlichkeiten der derzeitigen elektronischen Datenverarbeitungsmethoden auf und beschleunigt deren Geschwindigkeit und Effektivität. Schnellere und qualitativ hochwertigere Daten bedeuten für jedes Unternehmen mehr Daten, die es nutzen kann, und mehr wertvolle Erkenntnisse, die es gewinnen kann.

Durch die Migration von Big Data in die Cloud können Unternehmen enorme Vorteile erzielen. Big-Data-Cloud-Technologien ermöglichen es Unternehmen, alle ihre Plattformen in einem einzigen, leicht anpassbaren System zu kombinieren. Wenn sich die Software ändert und aktualisiert wird (was in der Welt der Big Data häufig der Fall ist), kann die Cloud-Technologie das Neue nahtlos in das Alte integrieren.

Die Vorteile der Cloud-Datenverarbeitung sind keineswegs auf große Unternehmen beschränkt. Tatsächlich können auch kleine Unternehmen große Vorteile daraus ziehen. Cloud-Plattformen können kostengünstig sein und bieten die Flexibilität, mit dem Unternehmenswachstum zu wachsen und die Funktionen zu erweitern. Sie geben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Kapazitäten zu erweitern, ohne dass dies mit hohen Kosten verbunden ist.

Von der Datenverarbeitung bis zur Analyse

Big Data verändert die Art und Weise, wie wir alle unsere Geschäfte tätigen. Um flexibel und wettbewerbsfähig zu bleiben, bedarf es heute einer klaren, effektiven Strategie für die Datenverarbeitung. Während sich die sechs Schritte der Datenverarbeitung nicht ändern werden, hat die Cloud enorme technologische Fortschritte ermöglicht, die die fortschrittlichsten, kosteneffektivsten und schnellsten Datenverarbeitungsmethoden liefern, die es bisher gab.

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