Im Jahr 2025 beträgt die Gesamtmenge der weltweit gespeicherten Daten 200 Zettabyte. Zum Kontext: Das reicht, um 1 Billion iPhonesWir verstehen das. Diese Zahlen klingen vielleicht überwältigend. Aber mit großen Datenmengen geht auch große Verantwortung einher.

Der wahre Wert von Daten liegt in ihrer Qualität. Tatsächlich ist eine effektive Datenverarbeitung für Unternehmen entscheidend, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Daher kann das Verständnis der Bedeutung der Datenverarbeitung gemäß Best Practices Unternehmen dabei helfen, neue Wege für Wachstum und Erfolg zu finden.

In diesem Blog diskutieren wir die Datenverarbeitung, ihre verschiedenen Phasen, Arten, Technologien und Anwendungen. Schließlich gehen wir auch darauf ein, wie Astera hilft Unternehmen auf der ganzen Welt, ihre Daten mithilfe robuster Datenverarbeitung in Erkenntnisse umzuwandeln.

Was ist Datenverarbeitung?

Datenverarbeitung ist ein Überbegriff, der sich auf alle Prozesse bezieht, die mit der Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Informationen verbunden sind.

Wer macht es?

Datenwissenschaftler verarbeiten typischerweise Daten. Dazu gehört das Sammeln, Organisieren, Bereinigen, Validieren, Analysieren und Konvertieren in geeignete Formate wie Grafiken oder Dokumente. Im Allgemeinen kann die Datenverarbeitung mit drei Methoden erfolgen: manuell, mechanisch und elektronisch.

Warum machen wir das?

Ziel ist es, den Wert von Informationen zu steigern und die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu verbessern und zeitnahe strategische Entscheidungen zu treffen. Automatisierte Datenverarbeitungslösungen auf Basis von KI- und ML-Technologien spielen dabei eine wichtige Rolle.

Kurz gesagt: Durch die Datenverarbeitung werden große Datenmengen, einschließlich Big Data, in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt, die ein effektives und zeitnahes Management und die Entscheidungsfindung ermöglichen.

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Die sechs Phasen des Datenverarbeitungszyklus

Der Datenverarbeitungszyklus beschreibt die Schritte, die Rohdaten durchlaufen müssen, um sie in wertvolle und zielführende Informationen umzuwandeln. Dieser Prozess umfasst die folgenden sechs Phasen:

1. Datenerhebung

Die Daten stammen aus zuverlässigen Quellen, einschließlich Datenbanken wie z Datenseen und Data Warehouse. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Datenquellen genau, zuverlässig und gut aufgebaut sind, um sicherzustellen, dass die erfassten Daten und gesammelten Informationen von höchster Qualität und Funktionalität sind.

2. Datenaufbereitung

Die im ersten Schritt gesammelten Daten werden anschließend aufbereitet und bereinigt. In dieser Phase, auch „Vorverarbeitung“ genannt, werden die Rohdaten für die Implementierung weiterer Schritte organisiert. Bei der Datenbereinigung oder -vorbereitung werden Fehler beseitigt, Störungen entfernt und fehlerhafte Daten (ungenaue oder falsche Daten) eliminiert, um sie in qualitativ hochwertige Daten umzuwandeln.

3. Dateneingabe

In dieser Phase beginnen Rohdaten, eine informative Form anzunehmen. In dieser Phase werden saubere Daten in ein System oder Ziel (z. B. eine Data-Warehousing-Lösung wie Astera Data Warehouse Builder oder CRM wie Salesforce). Dies geschieht durch die Übersetzung in eine Sprache, die das System verstehen kann, entweder manuell oder über Eingabegeräte, die zum Sammeln eingerichtet sind strukturierte oder unstrukturierte Daten.

4. Datenverarbeitung

In dieser Phase werden Daten zur Interpretation mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und Algorithmen für künstliche Intelligenz verarbeitet. Der tatsächliche Prozess kann je nach Datenquelle (Data Lakes, soziale Netzwerke, verbundene Geräte) und der beabsichtigten Verwendung oder dem Zweck (Ableiten von Mustern und Trends, Ermitteln von Lösungen oder Strategien und Optimierung) unterschiedlich sein.

5. Datenausgabe

In der Datenausgabephase, auch Dateninterpretationsphase genannt, übersetzt der Prozessor die Daten und stellt sie in einem lesbaren Datenformat dar, beispielsweise als Dokumente, Grafiken, Bilder usw. Jetzt können die Daten von allen Mitgliedern der Organisation und nicht nur von Datenwissenschaftlern verwendet werden, um sie bei ihren jeweiligen Datenanalyseprojekten zu unterstützen.

6. Datenspeicherung

In dieser letzten Phase des Zyklus werden die verarbeiteten Daten für die zukünftige Verwendung gespeichert. Dieser Schritt erfolgt, nachdem die für sofortige Implementierungen und Erkenntnisse erforderlichen Informationen verwendet wurden. In dieser Phase speichern Organisationen Daten zu Referenzzwecken oder um Mitgliedern der Organisation einen einfachen und schnellen Zugriff für die zukünftige Verwendung zu ermöglichen.

7 Arten der Datenverarbeitung

Wie bereits erwähnt, ist Datenverarbeitung ein Oberbegriff für zahlreiche Prozesse. Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Methoden zum Einsatz kommen, weshalb weltweit bis zu sieben verschiedene Arten der Datenverarbeitung üblich sind.

Jeder Typ dient einem anderen Zweck und seine Implementierung hängt weitgehend von den verfügbaren Daten und den spezifischen Anforderungen der Organisation ab.

1. Stapelverarbeitung

Das System zerlegt große Datenmengen in kleinere Einheiten/Batches, bevor es sie sammelt und verarbeitet. Dies ermöglicht die reibungslose Verarbeitung großer Datenmengen außerhalb der Spitzenzeiten, optimiert die Ressourcen und minimiert die Auswirkungen auf den täglichen Betrieb.

Ejemplo: Banken verarbeiten nicht dringende Transaktionen und Schecks über Nacht. Dadurch wird sichergestellt, dass Kontostände in einem Durchgang aktualisiert werden, um maximale Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.

2. Echtzeitverarbeitung

Wie der Name schon sagt, wird diese Art der Verarbeitung eingesetzt, wenn Zeit von entscheidender Bedeutung ist. Dabei werden Daten typischerweise verarbeitet und übertragen, sobald das System sie erhält, um eine schnelle Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Ejemplo: Navigationssysteme nutzen Echtzeitverarbeitung, um detaillierte Wegbeschreibungen bereitzustellen und Verkehrsbedingungen sowie Routenänderungen in Echtzeit zu berücksichtigen.

3. Online-Abwicklung

Online-Verarbeitung ermöglicht die interaktive Datenverarbeitung über ein Netzwerk und generiert sofortige Antworten durch kontinuierliche Eingabe und Ausgabe. Diese Art der Datenverarbeitung ermöglicht es Systemen, Benutzeranfragen sofort über das Internet zu bearbeiten und ist daher für E-Commerce und andere Online-Dienste unverzichtbar.

Ejemplo: Banken nutzen die Online-Verarbeitung, um Finanztransaktionen in Echtzeit abzuwickeln, sodass Benutzer Geld überweisen, Rechnungen bezahlen und Kontostände überprüfen können.

4. Parallele Verarbeitung (Multiprocessing)

Bei diesem Typ werden mehrere Verarbeitungseinheiten genutzt, um die Datenverarbeitung untereinander zu verteilen und gleichzeitig eine kohärente Ausführung sicherzustellen. Parallele Verarbeitung ist bei komplexen Aufgaben nützlich, da sie eine effiziente Verarbeitung durch gleichzeitig ausgeführte Aufgaben ermöglicht.

Ejemplo: Smartphones führen mehrere Aufgaben gleichzeitig aus, beispielsweise GPS-Navigation, Video-Streaming und Telefonanrufe.

5. Automatisierte Verarbeitung

Bei dieser Art der Datenverarbeitung kommt Software zum Einsatz, die Routineaufgaben der Datenverarbeitung automatisiert. Die automatisierte Verarbeitung reduziert den manuellen Eingabeaufwand und steigert die Gesamteffizienz.

Ejemplo: Automatisierte Abrechnungssysteme können die Kosten für Kunden automatisch berechnen und abrechnen, um Abrechnungsvorgänge zu optimieren und manuelle Eingaben zu reduzieren.

6. Cloud Computing

Cloud Computing ermöglicht Unternehmen die Nutzung von Rechenressourcen über das Internet und bietet Skalierbarkeit und Flexibilität. Zu diesen Ressourcen können Server, Speicher, Datenbanken und Recheneinheiten gehören, auf die bei Bedarf zugegriffen werden kann, ohne dass zusätzliche IT-Infrastruktur installiert und gewartet werden muss.

Ejemplo: Astera bietet Datenaufbereitung in der Cloud um Unternehmen bei der Durchführung von Datenaufbereitungsaufgaben zu unterstützen, ohne in zusätzliche Ressourcen investieren zu müssen.

7. Verteilte Verarbeitung

Verteilte Verarbeitung, ähnlich wie Multiprocessing, nutzt mehrere Computer oder Geräte, um die Verarbeitungseffizienz zu verbessern. Durch die Nutzung der gemeinsamen Kapazität mehrerer Systeme kann diese Art der Verarbeitung umfangreiche Aufgaben effizient bewältigen.

Ejemplo: Das verteilte Verarbeitungsmodell wird von Video-Streaming-Diensten wie Netflix verwendet, um Inhalte effizient zu verarbeiten und bereitzustellen. Dies geschieht durch die Speicherung der Videos auf mehreren Servern, um einen schnellen Zugriff und eine reibungslose Wiedergabe zu gewährleisten.

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Technologien zur Datenverarbeitung

In den verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung kommen verschiedene Technologien zum Einsatz. In diesem Abschnitt betrachten wir die wichtigsten, wie Data Warehouses, Machine-Learning-Algorithmen (ML), Cloud-Technologie und Analyseplattformen.

ML- und KI-Algorithmen

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI), zusammenfassend als Deep Learning bezeichnet, sind Technologien, die die Grundlage für die meisten modernen Datenverarbeitungslösungen bilden. ML- und KI-Algorithmen erkennen Muster und treffen Vorhersagen auf Basis verfügbarer Daten. Python, SAS und R gehören zu den am häufigsten verwendeten ML-Sprachen.

Diese Algorithmen werden auch zur Automatisierung von Prozessen wie Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse, Anomalieerkennung usw. verwendet.

Zum Beispiel Astera Datenintegrationslösung nutzt KI-Mapping, um relevante Felder automatisch zwischen verschiedenen Quellen und Zielen in einer Datenpipeline abzubilden. Dies kann insbesondere bei komplexen Workflows erheblich Zeit und Aufwand sparen.

Cloud Technologies

Cloud Computing bietet beispiellose Skalierbarkeit und Flexibilität und ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverarbeitung entsprechend ihren spezifischen Anforderungen nach oben oder unten zu skalieren.

Durch die Nutzung von Cloud-Technologien sind Analyse- und BI-Plattformen auch für kleinere Unternehmen zugänglich geworden, da diese zur Verarbeitung ihrer Daten keine großen Rechenzentren mehr einrichten müssen.

Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes

Datenbanken sind für die Speicherung strukturierter Daten unerlässlich, leisten aber mehr als nur deren Speicherung. Neben der Speicherung ermöglichen Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes den Nutzern auch das effiziente Abfragen, Aktualisieren und Abrufen von Informationen.

Datenbanken basieren typischerweise auf SQL (Structured Query Language), und beliebte Beispiele für Datenbanken sind MySQL, SQL Server und PostgreSQL.

Data Warehouses und Data Lakes hingegen sind Speichersysteme für groß angelegte Operationen. Sie sind für die Anbindung verschiedener Quellen konzipiert und können für die Abfrage und Analyse großer Datensätze optimiert werden. Data Warehouses und Data Lakes werden typischerweise zur Unterstützung von Analyse- und Business-Intelligence-Initiativen (BI) eingesetzt.

Anwendungen der Datenverarbeitung

Effektive Datenverarbeitung kann in verschiedenen Branchen entscheidend sein. Sie ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und die Gesamteffizienz zu steigern. Werfen wir einen Blick auf einige Bereiche, in denen Datenverarbeitung bereits heute entscheidend ist oder zunehmend an Bedeutung gewinnt.

1. Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Gesundheitsorganisationen nutzen Datenverarbeitung, um elektronische Patientenakten (EHR), Versicherungsansprüche und medizinische Bildgebung zu verwalten. Krankenhäuser nutzen beispielsweise KI-gestützte Datenverarbeitung, um Anomalien in medizinischen Scans zu erkennen und Ärzten so zu helfen, Krankheiten wie Krebs frühzeitig zu diagnostizieren. Darüber hinaus müssen Gesundheitsdienstleister Patientendaten verarbeiten, um Behandlungspläne zu personalisieren und die Patientenversorgung insgesamt zu verbessern.

2. Finanzen & Bankwesen

Der Finanzsektor ist stark auf Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung angewiesen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen, Kreditrisiken zu bewerten und Handelsstrategien zu automatisieren. Betrugserkennungssysteme nutzen maschinelle Lernalgorithmen, um Transaktionsmuster zu analysieren und potenzielle Bedrohungen zu identifizieren.

Darüber hinaus verlassen sich Banken für einen genauen Kontoabgleich, die Kreditgenehmigung und die prädiktive Analyse ihrer Anlagestrategien auf die Datenverarbeitung.

3. Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhändler nutzen Datenverarbeitung, um Kundenpräferenzen zu analysieren, die Bestandsverwaltung zu optimieren und Marketingkampagnen zu personalisieren. Transaktionsdaten, Kundenverhaltensmuster und die Logistik der Lieferkette können analysiert werden, um Abläufe zu optimieren.

Beispielsweise kann eine E-Commerce-Plattform die Datenverarbeitung für Empfehlungsmaschinen nutzen, die Produkte basierend auf dem Browserverlauf und Kaufverhalten eines Kunden dynamisch anzeigen.

4. Fertigung und Lieferkettenmanagement

Hersteller nutzen Datenverarbeitung, um Produktionslinien zu optimieren, die Nachfrage zu prognostizieren und Anlagenausfälle zu verhindern. Durch vorausschauende Wartung auf Basis maschinellen Lernens können Unternehmen Sensordaten von Maschinen analysieren und potenzielle Probleme präventiv beheben, bevor sie zu Ausfallzeiten führen.

Darüber hinaus helfen Echtzeit-Datenanalysen Unternehmen dabei, die Logistik ihrer Lieferkette zu optimieren, indem sie den Lagerbestandsbedarf vorhersagen und Abfall reduzieren.

5. Regierung und öffentlicher Sektor

Regierungen weltweit nutzen Datenverarbeitung für eine effektive Politikgestaltung, öffentliche Verwaltung und Leistungserbringung. Von Bevölkerungsstatistiken und Volkszählungsdatenanalysen bis hin zu öffentlicher Sicherheit und Infrastrukturmanagement ermöglicht Datenverarbeitung fundierte Entscheidungen und eine effiziente Ressourcenallokation.

Strafverfolgungsbehörden können Echtzeit-Datenanalysen auch zur Kriminalitätsvorhersage und -prävention nutzen.

6. Telekommunikation und Medien

Telekommunikationsunternehmen nutzen die Datenverarbeitung zur Netzwerkoptimierung, Abrechnung und Kundenanalyse. Content-Anbieter und Streaming-Plattformen nutzen sie, um personalisierte Inhalte basierend auf Nutzerpräferenzen und Wiedergabeverlauf zu empfehlen.

7. Bildung & Forschung

Bildungseinrichtungen nutzen Datenverarbeitung, um die Leistung der Studierenden zu analysieren, Lehrpläne anzupassen und Verwaltungsprozesse zu verbessern. Universitäten nutzen Datenanalysen außerdem, um den Lernfortschritt der Studierenden zu verfolgen, Lernlücken zu identifizieren und ihr Bildungsangebot zu verbessern.

8. Transport & Logistik

Logistikunternehmen setzen auf Echtzeit-Datenverarbeitung für Flottenmanagement, Routenoptimierung und Bedarfsprognosen. Dies gewährleistet pünktliche Lieferungen, Kosteneinsparungen und eine höhere Kundenzufriedenheit. Fluggesellschaften nutzen beispielsweise Datenverarbeitung, um Flugrouten zu optimieren, die Treibstoffeffizienz zu verbessern und das Passagiererlebnis zu verbessern.

Die Zukunft der Datenverarbeitung

Die Datenverarbeitung erlebt dank der rasanten Weiterentwicklung von KI-Technologien eine Revolution. Kombiniert man dies mit der Skalierbarkeit des Cloud Computing, verschieben sich die Grenzen der Datenverarbeitung immer weiter.

Dies bedeutet nicht nur, dass große und kleine Organisationen die Datenverarbeitung für eine bessere Entscheidungsfindung nutzen können, sondern auch, dass dies wesentlich kostengünstiger und effizienter ist.

Diese technologischen Fortschritte führen auch dazu, dass Datenverarbeitungslösungen immer ausgefeilter werden. Funktionen wie die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, selbstanpassende Datenpipelines und die Datenaufbereitung in der Cloud bieten beispielsweise Datennutzern weltweit neue Möglichkeiten.

Das ist wo Astera kommt in.

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Die automatisierte Datenverarbeitung ist der Weg in die Zukunft, da die manuelle Datenverarbeitung überflüssig geworden ist. Sie ermöglicht nachhaltige Lösungen mit reduziertem Fehlerrisiko, minimaler Ausführungszeit und geringeren Investitionen.

Unternehmen sind heute stärker auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, und dieser Bedarf wird weiter steigen. Datenautomatisierung Optimiert Geschäftsabläufe durch den Wegfall repetitiver manueller Aufgaben, sodass Sie sich auf Ihr Unternehmenswachstum konzentrieren können. Die automatisierte Datenverarbeitung unterstützt Geschäftsanwender zudem dabei, wichtige Geschäftsentscheidungen zeitnah und in Echtzeit zu treffen.

Astera nutzt Technologie, die Daten präzise und effizient aufbereitet, bereinigt, validiert und speichert. Sie ermöglicht schnellere Innovationen und die Verfügbarkeit zuverlässiger Daten in jedem Schritt. Unsere Datenintegrationslösung ermöglicht Datenautomatisierung durch Jobplanung, KI-gestütztes Mapping, automatisierte Datenpipelines und vieles mehr.

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