Uw uitgebreide gids voor gegevensverwerking

In 2025 zal de totale hoeveelheid wereldwijd opgeslagen data 200 zettabyte. Voor de context, dat is genoeg om te vullen 1 biljoen iPhones. We snappen het. Deze getallen klinken misschien overweldigend. Maar met geweldige data komt ook een grote verantwoordelijkheid.

De echte waarde van data ligt in hoe goed het wordt verwerkt. Effectieve dataverwerking is in feite cruciaal voor bedrijven om toegang te krijgen tot waardevolle inzichten en een concurrentievoordeel te behouden.

Als bedrijven het belang van gegevensverwerking volgens best practices begrijpen, kunnen ze nieuwe wegen naar groei en succes vinden.

In deze blog bespreken we dataverwerking, de verschillende fasen, typen, technologieën en toepassingen. Tot slot bespreken we ook hoe Astera helpt ondernemingen over de hele wereld hun gegevens om te zetten in inzichten met behulp van robuuste gegevensverwerking.

Wat is gegevensverwerking?

Gegevensverwerking is een verzamelnaam voor alle processen die betrokken zijn bij het omzetten van ruwe data in waardevolle informatie.

Wie doet het?

Datawetenschappers verwerken doorgaans data, wat het verzamelen, organiseren, opschonen, valideren, analyseren en omzetten ervan in geschikte formaten zoals grafieken of documenten omvat. Over het algemeen kan dataverwerking worden gedaan met behulp van drie methoden, namelijk handmatig, mechanisch en elektronisch.

Waarom het doen?

Het idee is om de waarde van informatie te vergroten en besluitvorming te vergemakkelijken. Dit stelt bedrijven in staat om hun activiteiten te verbeteren en tijdig strategische beslissingen te nemen. Geautomatiseerde gegevensverwerkingsoplossingen die gebruikmaken van AI- en ML-technologieën spelen hierbij een belangrijke rol.

Kortom, door gegevensverwerking worden grote hoeveelheden gegevens, waaronder big data, omgezet in zinvolle inzichten voor effectief en tijdig beheer en besluitvorming.

De zes fasen van de gegevensverwerkingscyclus

De dataverwerkingscyclus schetst de stappen die men moet uitvoeren op ruwe data om deze om te zetten in waardevolle en doelgerichte informatie. Dit proces omvat de volgende zes fasen:

1. Gegevensverzameling

Gegevens worden verzameld uit betrouwbare bronnen, waaronder databases zoals gegevensmeren en data warehousesHet is cruciaal dat de gegevensbronnen nauwkeurig, betrouwbaar en goed opgebouwd zijn om ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens en de verzamelde informatie van superieure kwaliteit en functionaliteit zijn.

2. Gegevensvoorbereiding

De in de eerste fase verzamelde data worden vervolgens voorbereid en opgeschoond. In deze fase, ook wel "pre-processing" genoemd, worden de ruwe data georganiseerd om te helpen bij de implementatie van verdere fasen. Data cleaning of voorbereiding omvat het elimineren van fouten, het verwijderen van ruis en het elimineren van slechte data (onjuiste of incorrecte data) om deze te sorteren in data van hoge kwaliteit.

3. Gegevensinvoer

Dit is de fase waarin ruwe data een informatieve vorm begint aan te nemen. Tijdens deze fase worden schone data ingevoerd in een systeem of bestemming (zoals een datawarehousingoplossing zoals Astera Bouwer van datawarehouses of CRM zoals Salesforce). Dit wordt gedaan door het te vertalen in een taal die het systeem kan begrijpen, handmatig of via invoerapparaten die zijn ingesteld om te verzamelen gestructureerde of ongestructureerde gegevens.

4. Gegevensverwerking

Deze fase omvat het verwerken van gegevens voor interpretatie met behulp van machine learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie-algoritmen. Het feitelijke proces kan verschillen op basis van de gegevensbron (datameren, sociale netwerken, verbonden apparaten) en het beoogde gebruik of doel ervan (patronen en trends afleiden, oplossingen of strategieën bepalen en optimalisatie).

5. Gegevensuitvoer

In de data-uitvoerfase, ook wel de data-interpretatiefase genoemd, vertaalt en presenteert de processor data in een leesbaar dataformaat, zoals documenten, grafieken, afbeeldingen, enz. De data is nu bruikbaar voor alle leden van de organisatie, en niet alleen voor datawetenschappers, om hen te helpen bij hun respectievelijke data-analyseprojecten.

6. Gegevensopslag

Deze laatste fase van de cyclus omvat het opslaan van de verwerkte data voor toekomstig gebruik. Deze stap vindt plaats nadat de informatie is gebruikt die nodig is voor directe implementaties en inzichten. In deze fase slaan organisaties data op voor referentiedoeleinden of om leden van de organisatie eenvoudig en snel toegang te geven voor toekomstig gebruik.

7 soorten gegevensverwerking

Zoals we eerder bespraken, is dataverwerking een overkoepelende term voor talloze processen. Afhankelijk van het specifieke gebruiksgeval kunnen verschillende methoden worden gebruikt, wat de reden is dat we maar liefst 7 verschillende soorten dataverwerking hebben die wereldwijd veel worden gebruikt.

Elk type dient een ander doel en de implementatie ervan hangt grotendeels af van de beschikbare gegevens en de specifieke behoeften van de organisatie.

1. Batchverwerking

Het systeem splitst een grote hoeveelheid data op in kleinere eenheden/batches voordat het wordt verzameld en verwerkt. Dit zorgt voor een soepele verwerking van grote datavolumes tijdens daluren voor resource-optimalisatie en minimale impact op dagelijkse operaties.

Voorbeeld: Banken verwerken niet-urgente transacties en cheques 's nachts. Dit zorgt ervoor dat rekeningsaldi in één keer worden bijgewerkt voor maximale nauwkeurigheid en efficiëntie.

2. Realtimeverwerking

Zoals de naam al doet vermoeden, wordt dit type verwerking gebruikt wanneer tijd van essentieel belang is. Het omvat doorgaans het verwerken en overdragen van gegevens zodra het systeem deze verkrijgt, om te helpen bij snelle besluitvorming.

Voorbeeld: Navigatiesystemen maken gebruik van realtimeverwerking om stapsgewijze aanwijzingen te geven en in realtime rekening te houden met verkeersomstandigheden en routewijzigingen.

3. Online verwerking

Online verwerking maakt het mogelijk om data interactief te verwerken via een netwerk, wat directe reacties genereert met continue input en output. Dit type dataverwerking stelt systemen in staat om verzoeken van gebruikers direct via internet te verwerken, wat het essentieel maakt voor e-commerce en andere online services.

Voorbeeld: Banken gebruiken onlineverwerking om financiële transacties in realtime te verwerken, waardoor gebruikers geld kunnen overmaken, rekeningen kunnen betalen en rekeningsaldi kunnen controleren.

4. Parallelle verwerking (multiprocessing)

Dit type omvat het gebruik van meerdere verwerkingseenheden om de gegevensverwerking over hen te verdelen, terwijl een coherente uitvoering wordt gegarandeerd. Parallelle verwerking is handig bij het uitvoeren van complexe taken, waardoor verwerking efficiënt kan worden uitgevoerd via gelijktijdige taken.

Voorbeeld: Smartphones voeren meerdere taken tegelijkertijd uit, zoals GPS-navigatie, videostreaming en telefoongesprekken.

5. Geautomatiseerde verwerking

Dit type verwerking maakt gebruik van software die routinematige taken die bij gegevensverwerking horen, kan automatiseren. Geautomatiseerde verwerking kan de noodzaak voor handmatige invoer verminderen en de algehele efficiëntie verhogen.

Voorbeeld: Geautomatiseerde factureringssystemen kunnen automatisch kosten berekenen en in rekening brengen bij klanten. Zo stroomlijnen ze de facturering en beperken ze de handmatige invoer.

6. Cloudcomputing

Met cloud computing kunnen organisaties computerbronnen via internet gebruiken, wat schaalbaarheid en flexibiliteit biedt. Deze bronnen kunnen servers, opslag, databases en verwerkingseenheden omvatten, die indien nodig toegankelijk zijn zonder dat er extra IT-infrastructuur hoeft te worden geïnstalleerd en onderhouden.

Voorbeeld: Astera aanbiedingen Gegevensvoorbereiding in de cloud om organisaties te helpen bij het uitvoeren van gegevensvoorbereidingstaken zonder dat ze in extra middelen hoeven te investeren.

7. Gedistribueerde verwerking

Gedistribueerde verwerking, vergelijkbaar met multiprocessing, maakt gebruik van meerdere computers of apparaten om de verwerkingsefficiëntie te verbeteren. Door de gezamenlijke capaciteit van meerdere systemen te benutten, kan dit type verwerking grootschalige taken efficiënt verwerken.

Voorbeeld: Het distributed processing model wordt gebruikt door video streaming services zoals Netflix om content efficiënt te verwerken en te leveren. Dit wordt gedaan door de video's op meerdere servers op te slaan om snelle toegang en soepele weergave te bieden.

Technologieën die worden gebruikt bij gegevensverwerking

Er worden meerdere technologieën gebruikt in de verschillende stadia van dataverwerking. In deze sectie bekijken we de belangrijkste, zoals datawarehouses, Machine Learning (ML)-algoritmen, cloudtechnologie en analyseplatforms.

ML- en AI-algoritmen

Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI), gezamenlijk Deep Learning genoemd, zijn technologieën die de meeste moderne dataverwerkingsoplossingen aandrijven. ML- en AI-algoritmen ontdekken patronen en doen voorspellingen op basis van beschikbare data. Python, SAS en R zijn enkele van de meest gebruikte ML-talen.

Deze algoritmen worden ook gebruikt voor het automatiseren van processen zoals het verzamelen van gegevens, voorbereiding, analyse, detectie van afwijkingen, enzovoort.

Bijvoorbeeld, Astera's oplossing voor data-integratie gebruikt AI-mapping om automatisch relevante velden tussen verschillende bronnen en bestemmingen in een datapijplijn in kaart te brengen. Dit kan veel tijd en moeite besparen, vooral bij complexe workflows.

Cloud Technologies

Cloud computing biedt ongekende schaalbaarheid en flexibiliteit, waardoor organisaties hun gegevensverwerking kunnen opschalen of afschalen, afhankelijk van hun specifieke behoeften.

Dankzij de inzet van cloudtechnologieën zijn analyse- en BI-platformen ook toegankelijk geworden voor kleinere bedrijven. Zij hoeven namelijk geen grote datacenters meer op te zetten om hun gegevens te verwerken.

Databases, datawarehouses en datameren

Databases zijn cruciaal voor het opslaan van gestructureerde data, maar ze doen meer dan alleen opslaan. Naast opslag, stellen databases, datawarehouses en datalakes gebruikers in staat om efficiënt informatie te bevragen, bij te werken en op te halen.

Databases worden doorgaans gebouwd op SQL (Structured Query Language). Populaire voorbeelden van databases zijn: MySQL, SQL Serveren PostgreSQL.

Datawarehouses en data lakes zijn daarentegen opslagsystemen die zijn ontworpen voor grootschalige operaties. Ze zijn ontworpen om verbinding te maken met verschillende bronnen en kunnen worden geoptimaliseerd om grote datasets te bevragen en analyseren. Datawarehouses en data lakes worden doorgaans gebruikt om analytics en business intelligence (BI)-initiatieven te ondersteunen.

Toepassingen van gegevensverwerking

Effectieve gegevensverwerking kan cruciaal zijn in verschillende branches. Het stelt organisaties in staat om weloverwogen beslissingen te nemen, de bedrijfsvoering te stroomlijnen en de algehele efficiëntie te verbeteren. Laten we eens kijken naar enkele domeinen waar gegevensverwerking al cruciaal is of steeds belangrijker wordt.

1. Gezondheidszorg en levenswetenschappen

Zorginstellingen vertrouwen op gegevensverwerking om elektronische gezondheidsdossiers (EPD's) te beheren, verzekeringsclaims te verwerken en medische beeldvorming te analyseren. Ziekenhuizen gebruiken bijvoorbeeld AI-gestuurde gegevensverwerking om afwijkingen in medische scans te detecteren, wat artsen helpt ziekten zoals kanker in een vroeg stadium te diagnosticeren. Daarnaast moeten zorgverleners patiëntgegevens verwerken om behandelplannen te personaliseren en de algehele patiëntenzorg te verbeteren.

2. Financiën en bankieren

De financiële sector is sterk afhankelijk van realtime- en batchgegevensverwerking om frauduleuze transacties te detecteren, kredietrisico's te beoordelen en handelsstrategieën te automatiseren. Fraudedetectiesystemen gebruiken machine learning-algoritmen om transactiepatronen te analyseren en potentiële bedreigingen te identificeren.

Bovendien vertrouwen banken op gegevensverwerking voor nauwkeurige afstemming van rekeningen, goedkeuringen van leningen en voorspellende analyses voor beleggingsstrategieën.

3. Detailhandel en e-commerce

Retailers gebruiken dataverwerking om klantvoorkeuren te analyseren, voorraadbeheer te optimaliseren en marketingcampagnes te personaliseren. Transactiegegevens, klantgedragspatronen en supply chain-logistiek kunnen worden geanalyseerd om de bedrijfsvoering te stroomlijnen.

Een e-commerceplatform kan bijvoorbeeld gegevensverwerking gebruiken voor aanbevelingsengines, waarbij producten dynamisch worden weergegeven op basis van de browsegeschiedenis en het aankoopgedrag van een klant.

4. Productie- en toeleveringsketenbeheer

Fabrikanten maken gebruik van dataverwerking om productielijnen te optimaliseren, vraag te voorspellen en apparatuurstoringen te voorkomen. Door voorspellend onderhoud aangestuurd door machine learning kunnen bedrijven sensordata van machines analyseren en mogelijke problemen preventief aanpakken voordat ze downtime veroorzaken.

Daarnaast helpen realtime data-analyses bedrijven bij het optimaliseren van de logistieke toeleveringsketen door voorraadbehoeften te voorspellen en verspilling te verminderen.

5. Overheid en publieke sector

Overheden wereldwijd maken gebruik van dataverwerking voor effectieve beleidsvorming, openbaar bestuur en dienstverlening. Van bevolkingsstatistieken en censusdata-analyse tot openbare veiligheid en infrastructuurbeheer, dataverwerking maakt geïnformeerde besluitvorming en efficiënte toewijzing van middelen mogelijk.

Rechtshandhavingsinstanties kunnen realtime data-analyse ook gebruiken voor het voorspellen en voorkomen van criminaliteit.

6. Telecommunicatie & Media

Telecommunicatiebedrijven gebruiken gegevensverwerking voor netwerkoptimalisatie, facturering en klantanalyses. Contentproviders en streamingplatforms gebruiken het om gepersonaliseerde content aan te bevelen op basis van gebruikersvoorkeuren en kijkgeschiedenis.

7. Onderwijs en onderzoek

Onderwijsinstellingen gebruiken dataverwerking om de prestaties van studenten te analyseren, het curriculumontwerp aan te passen en administratieve processen te verbeteren. Universiteiten gebruiken ook data-analyse om de voortgang van studenten te volgen, leerachterstanden te identificeren en hun onderwijsaanbod te verbeteren.

8. Transport en logistiek

Logistieke bedrijven vertrouwen op realtime dataverwerking voor vlootbeheer, route-optimalisatie en vraagvoorspelling. Dit zorgt voor tijdige leveringen, kostenbesparingen en verbeterde klanttevredenheid. Luchtvaartmaatschappijen gebruiken bijvoorbeeld dataverwerking om vluchtroutes te optimaliseren, brandstofefficiëntie te verbeteren en passagierservaringen te verbeteren.

De toekomst van gegevensverwerking

Dataverwerking ondergaat een revolutie, dankzij het snelle tempo waarin AI-technologieën evolueren. Combineer dit met de schaalbaarheid van cloud computing en de grenzen van hoeveel en in welke mate data verwerkt kan worden, worden verlegd.

Dit betekent niet alleen dat organisaties, groot en klein, gegevensverwerking kunnen inzetten om betere beslissingen te nemen, maar ook dat dit veel kosteneffectiever en efficiënter is.

Deze technologische vooruitgang betekent ook dat dataverwerkingsoplossingen veel geavanceerder worden. Bijvoorbeeld, functies zoals automatisering van repetitieve taken, zelf-aanpassende datapijplijnen, datavoorbereiding in de cloud, etc., geven datagebruikers over de hele wereld meer macht.

Dat is waar Astera van pas komt.

Begin uw dataverwerkingsreis met Astera

Geautomatiseerde gegevensverwerking is de weg vooruit, aangezien de handmatige tegenhanger overbodig is geworden. Het zorgt voor duurzame oplossingen met een kleinere kans op fouten, minimale uitvoeringstijd en lagere investeringen.

Bedrijven vertrouwen tegenwoordig steeds meer op kwaliteitsgegevens en deze behoefte zal alleen maar toenemen. Gegevensautomatisering stroomlijnt bedrijfsactiviteiten door repetitieve handmatige taken te verwijderen, zodat u zich kunt richten op bedrijfsgroei. Geautomatiseerde gegevensverwerking helpt zakelijke gebruikers om snel en in realtime cruciale zakelijke beslissingen te nemen.

Astera maakt gebruik van technologie die nauwkeurig en efficiënt data voorbereidt, opschoont, valideert en opslaat. Het maakt snellere innovatie en de beschikbaarheid van betrouwbare data bij elke stap mogelijk. Onze data-integratieoplossing maakt data-automatisering mogelijk via taakplanning, AI-gestuurde mapping, geautomatiseerde datapijplijnen en nog veel meer.

Boek vandaag nog een persoonlijke demo om te zien wat Astera voor uw organisatie kan betekenen.