Vad är databehandling?

Och utan databehandling begränsar företag sin tillgång till just de data som kan förbättra deras konkurrensfördelar och ge kritiska affärsinsikter. Därför är det avgörande för alla företag att förstå nödvändigheten av att behandla all sin data, och hur man gör det.

Vad är databehandling?

Databehandling sker när data samlas in och omvandlas till användbar information. Vanligtvis utförs det av en datavetare eller ett team av datavetare, och det är viktigt att databehandlingen görs på rätt sätt för att inte påverka slutprodukten, eller dataoutputet, negativt.

Databehandling börjar med data i rå form och omvandlar den till ett mer läsbart format (grafer, dokument osv.).), vilket ger den den form och det sammanhang som krävs för att den ska kunna tolkas av datorer och användas av anställda i hela organisationen.

Sex stadier av databehandling

Datainsamling

Datainsamling är det första steget i databehandlingen. Data hämtas från tillgängliga källor, inklusive datasjöar och datalager. Det är viktigt att de tillgängliga datakällorna är pålitliga och välbyggda så att de data som samlas in (och senare används som information) är av högsta möjliga kvalitet.

Databearbetning

När data har samlats in går de sedan in i databearbetningsfasen. Dataförberedelse, som ofta kallas ”förbehandling”, är det skede där rådata rensas och organiseras för det följande skedet av databehandling. Under beredningen kontrolleras rådata noggrant för eventuella fel. Syftet med det här steget är att eliminera dåliga data (överflödiga, ofullständiga eller felaktiga data) och börja skapa högkvalitativa data för bästa möjliga business intelligence.

Datainmatning

Den rena datan matas sedan in i sin destination (kanske ett CRM som Salesforce eller ett datalager som Redshift), och översätts till ett språk som den kan förstå. Datainmatning är det första steget där rådata börjar ta formen av användbar information.

Bearbetning

Under det här steget bearbetas faktiskt de data som matades in till datorn i det föregående steget för att tolkas. Behandlingen sker med hjälp av algoritmer för maskininlärning, även om själva processen kan variera något beroende på vilken datakälla som behandlas (datasjöar, sociala nätverk, uppkopplade enheter etc.) och dess avsedda användning (undersökning av annonseringsmönster, medicinsk diagnostik från uppkopplade enheter, fastställande av kundernas behov etc.).

Utmatning/tolkning av data

Utmatnings-/tolkningsstadiet är det skede där data slutligen blir användbara för icke- datavetare. De är översatta, läsbara och ofta i form av grafer, videor, bilder, vanlig text etc.). Medlemmarna i företaget eller institutionen kan nu börja använda uppgifterna själva för sina egna dataanalysprojekt.

Datalagring

Det sista steget i databehandlingen är lagring. När alla data har bearbetats lagras de sedan för framtida användning. Även om en del information kan användas omedelbart, kommer mycket av den att tjäna ett syfte senare. Dessutom är korrekt lagrade uppgifter en nödvändighet för att följa dataskyddslagstiftning som GDPR. När data lagras på rätt sätt kan medlemmarna i organisationen snabbt och enkelt få tillgång till dem när de behövs.

Framtiden för databehandling

Framtiden för databehandling ligger i molnet. Molntekniken bygger på bekvämligheten hos nuvarande elektroniska databehandlingsmetoder och ökar dess snabbhet och effektivitet. Snabbare data av högre kvalitet innebär mer data för varje organisation att utnyttja och fler värdefulla insikter att utvinna.

I takt med att stora datamängder migrerar till molnet inser företagen stora fördelar. Molnteknik för stora data gör det möjligt för företag att kombinera alla sina plattformar i ett enkelt anpassningsbart system. När programvaran ändras och uppdateras (vilket den ofta gör i världen av stora data) integrerar molntekniken sömlöst det nya med det gamla.

Fördelarna med databehandling i molnet är inte på något sätt begränsade till stora företag. Faktum är att små företag själva kan skörda stora fördelar. Molnplattformar kan vara billiga och erbjuder flexibiliteten att växa och utöka kapaciteten i takt med att företaget växer. Det ger företagen möjlighet att skala utan en rejäl prislapp.

Från databehandling till analys

Big data förändrar hur vi alla gör affärer. I dag är det viktigt att ha en tydlig och effektiv strategi för databehandling för att förbli flexibel och konkurrenskraftig. De sex stegen för databehandling kommer inte att förändras, men molnet har drivit enorma framsteg inom tekniken som ger de mest avancerade, kostnadseffektiva och snabbaste databehandlingsmetoderna hittills.

Var en mästare på databehandling.

Ladda ner en kostnadsfri testversion av Talend Cloud Integration Platform idag.

Ladda ner en kostnadsfri testversion av Talend Cloud Integration Platform

.