Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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Was ist Datenverarbeitung? Definition und Phasen
Eine effektive Datenverarbeitung ist für Unternehmen ein entscheidender Aspekt, um Zugang zu wertvollen Erkenntnissen zu erhalten und einen Wettbewerbsvorteil zu wahren. Daher kann das Verständnis der Bedeutung der Datenverarbeitung gemäß Best Practices dazu beitragen, neue Wachstums- und Erfolgschancen zu erschließen.
Was ist Datenverarbeitung?
Bei der Datenverarbeitung geht es darum, Rohdaten in wertvolle Informationen für Unternehmen umzuwandeln. Im Allgemeinen verarbeiten Datenwissenschaftler Daten, was das Sammeln, Organisieren, Bereinigen, Überprüfen, Analysieren und Konvertieren dieser Daten in lesbare Formate wie Grafiken oder Dokumente umfasst. Die Datenverarbeitung kann mit drei Methoden erfolgen: manuell, mechanisch und elektronisch.
Ziel ist es, den Informationswert zu steigern und die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Abläufe zu verbessern und rechtzeitig strategische Entscheidungen zu treffen. Dabei spielen automatisierte Datenverarbeitungslösungen, etwa die Programmierung von Computersoftware, eine wesentliche Rolle. Es kann dabei helfen, große Datenmengen, einschließlich Big Data, in aussagekräftige Erkenntnisse für das Qualitätsmanagement und die Entscheidungsfindung umzuwandeln.
Sechs Phasen des Datenverarbeitungszyklus
Der Datenverarbeitungszyklus beschreibt die Schritte, die man an Rohdaten durchführen muss, um sie in sie umzuwandeln wertvolle und zielgerichtete Informationen. Dieser Prozess umfasst die folgenden sechs Phasen:
Datensammlung
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 gesammelten Daten und Informationen von höchster Qualität und Funktionalität sind.
Datenaufbereitung
Die im ersten Schritt erfassten Daten werden anschließend aufbereitet und bereinigt. In dieser Phase, die auch als „Vorverarbeitung“ bezeichnet wird, werden die Rohdaten organisiert, um die Implementierung weiterer Phasen zu unterstützen. Datenbereinigung bzw Datenaufbereitung Dazu gehört die Eliminierung von Fehlern, die Beseitigung von Rauschen und die Eliminierung fehlerhafter Daten (ungenaue oder falsche Daten), um sie in qualitativ hochwertige Daten umzuwandeln.
Data Input
Dies ist die Phase, in der Rohdaten beginnen, eine informative Form anzunehmen. In dieser Phase werden saubere Daten in ein System oder Ziel eingegeben (z. B. ein Data Warehouse). 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.
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.
Datenausgabe
In der Datenausgabephase, auch Dateninterpretationsphase genannt, übersetzt der Prozessor Daten und präsentiert sie in einem lesbaren Datenformat wie Dokumenten, Grafiken, Bildern usw. Jetzt können die Daten von allen Mitgliedern der Organisation und nicht nur von Daten verwendet werden Wissenschaftler, um sie bei ihren jeweiligen Datenanalyseprojekten zu unterstützen.
Datenspeicher
In dieser letzten Phase des Zyklus werden die verarbeiteten Daten für die zukünftige Verwendung gespeichert. Dieser Schritt erfolgt nach Nutzung der für sofortige Umsetzungen und Erkenntnisse erforderlichen Informationen. In dieser Phase speichern Organisationen Daten zu Referenzzwecken oder um den Mitgliedern der Organisation einen einfachen und schnellen Zugriff für die zukünftige Verwendung zu ermöglichen.
Typen
Die folgenden Arten werden anhand der Datenquelle und der vom Auftragsverarbeiter durchgeführten Schritte unterschieden. Jeder Typ dient einem anderen Zweck und seine Implementierung hängt stark von den verfügbaren Rohdaten ab.
- Stapelverarbeitung: Das System zerlegt große Datenmengen in kleinere Einheiten/Batches, bevor es sie erfasst und verarbeitet.
- Echtzeitverarbeitung: Dabei geht es in der Regel um die Verarbeitung und Übertragung von Daten, sobald das System sie erhält, um eine schnelle Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Online-Abwicklung: Dabei handelt es sich um eine automatische Datenverarbeitung, indem diese automatisch über eine Schnittstelle eingegeben werden, sobald sie verfügbar sind.
- Mehrfachverarbeitung: Aufteilung eines Computersystems in kleinere Prozessoren, um die Datenverarbeitung auf diese zu verteilen und gleichzeitig eine kohärente Ausführung sicherzustellen. Dateningenieure bezeichnen dies auch als Parallelverarbeitung.
- Time-Sharing: Ermöglichen, dass mehrere Benutzer gleichzeitig auf das Computersystem zugreifen, um den Prozess auszuführen.
Die Zukunft der Verarbeitung
Die Zukunft dieser Innovation dreht sich um das Konzept der Cloud. Die Cloud-Technologie ermöglicht elektronische Datenverarbeitungsmethoden, die deren Geschwindigkeit, Effizienz und Effektivität beschleunigen. Daher trägt es zu zeitnahen, qualitativ hochwertigeren Analysen bei. Dies bedeutet, dass jedes Unternehmen nun mehr Daten nutzen kann und die Anzahl der gewonnenen wertvollen Erkenntnisse steigt.
Cloud Computing bietet Unternehmen eine nahtlose Möglichkeit, diese Phasen nicht nur umzusetzen, sondern durch die Integration auch zu verbessern innovative Änderungen und Updates. Big-Data-Cloud-Technologien ermöglichen es Unternehmen, alle ihre Plattformen in einem leicht anpassbaren System zu kombinieren.
Nicht nur Großkonzerne profitieren von der Cloud-Technologie. Tatsächlich können kleine Unternehmen selbst große Vorteile daraus ziehen. Es bietet Unternehmen eine enorme Skalierbarkeit, ohne dass dafür hohe Preise anfallen.
Genau die IT-Innovationen, die Big Data und die damit verbundenen Herausforderungen hervorgebracht haben, haben uns auch die Lösungen geliefert. Die Cloud kann große Arbeitslasten bewältigen, die ein wesentliches Merkmal von Big-Data-Operationen sind.
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Die automatisierte Datenverarbeitung ist der Weg in die Zukunft, da ihr manuelles Gegenstück aufgrund technologischer Innovationen überflüssig geworden ist. Es ermöglicht nachhaltige Lösungen mit geringerer Fehlerwahrscheinlichkeit, geringerer Ausführungszeit und weniger Investitionen.
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