Was ist Datenverarbeitung?

Ohne Datenverarbeitung haben Organisationen keine Chance, die enormen Mengen an Daten, die heute verfügbar sind, zu nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern und wertvolle Erkenntnisse zu Verbraucherbedürfnissen und zur Optimierung ihrer Vertriebsprozesse und Marketingstrategien zu generieren. Kleine wie große Unternehmen tun gut daran, sich mit der Datenverarbeitung zu befassen.

Was ist Datenverarbeitung?

Von Datenverarbeitung spricht man, wenn Daten gesammelt und in nützliche Informationen umgewandelt werden. Der Prozess wird in der Regel von einem Data-Scientist oder einem Team von Data-Scientists durchgeführt. Dabei kommt es auf die richtige Technik an, um das Endprodukt oder die gewünschten Daten nicht zu beeinträchtigen.

Bei der Datenverarbeitung werden Rohdaten in ein besser lesbares Format (Graphen, Dokumente etc.) umgewandelt. Die Daten erhalten so die nötige Form und den erforderlichen Kontext, damit sie von Computern interpretiert und von Mitarbeitern in der gesamten Organisation genutzt werden können.

Die sechs Schritte der Datenverarbeitung

1. Datenerfassung

Die Datenerfassung ist der erste Schritt bei der Datenverarbeitung. Dabei werden Daten aus verfügbaren Quellen wie etwa Data Lakes und Data-Warehouses extrahiert. Diese Datenquellen sollten unbedingt zuverlässig und gut strukturiert sein, sodass die gesammelten Daten (aus denen später wertvolle Informationen gewonnen werden) eine möglichst hohe Qualität aufweisen.

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2. Datenaufbereitung

Nach der Erfassung geht es zur Datenaufbereitung. Bei der Datenaufbereitung – oft auch als Vorverarbeitung bezeichnet – werden die Rohdaten bereinigt und für den nächsten Schritt der Datenverarbeitung organisiert. Dabei werden sie auch sorgfältig auf Fehler überprüft. Ziel ist es, schlechte Daten (redundante, unvollständige oder fehlerhafte Daten) zu beseitigen, sodass nur qualitativ hochwertige Daten übrig bleiben, aus denen möglichst wertvolle Business-Intelligence-Erkenntnisse gewonnen werden können.

3. Dateneingabe

Die bereinigten Daten werden dann in das entsprechende Zielsystem eingegeben (vielleicht ein CRM-System wie Salesforce oder ein Data-Warehouse wie Redshift) und in eine für dieses System verständliche Sprache übersetzt. Die Dateneingabe ist der erste Schritt, bei dem die Rohdaten allmählich die Form nützlicher Informationen annehmen.

4. Verarbeitung

Bei diesem Schritt werden die zuvor in den Computer eingelesenen Daten für die Interpretation verarbeitet. Die Verarbeitung erfolgt mittels Machine-Learning-Algorithmen. Je nach Datenquelle (Data Lakes, soziale Netzwerke, vernetzte Geräte etc.) und beabsichtigter Nutzung (Untersuchung von Advertising-Mustern, medizinische Diagnose auf Basis vernetzter Geräte, Bestimmung der Kundenbedürfnisse etc.) kann der Prozess leicht variieren.

5. Datenausgabe/Interpretation

Die Ausgabe/Interpretation ist der Schritt, in dem die Daten schließlich für Nicht-Data-Scientists in einem lesbaren, verständlichen Format, oft in Form von Graphen, Videos, Bildern, Klartext etc., nutzbar gemacht werden. Die User in Unternehmen oder Organisationen können jetzt die Daten eigenständig für ihre eigenen Datenanalyseprojekte nutzen.

6. Datenspeicherung

Der letzte Schritt der Datenverarbeitung ist die Speicherung. Nachdem alle Daten verarbeitet wurden, werden sie für den künftigen Gebrauch gespeichert. Während einige Informationen vielleicht gleich genutzt werden, kommt ein Großteil davon erst später zum Einsatz. Angemessen gespeicherte Daten sind außerdem unerlässlich, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO sicherzustellen. Werden Daten richtig gespeichert, können User in einer Organisation bei Bedarf schnell und einfach darauf zugreifen.

Die Zukunft der Datenverarbeitung

Die Zukunft der Datenverarbeitung liegt in der Cloud. Cloud-Technologien kombinieren die Vorteile aktueller Methoden zur elektronischen Datenverarbeitung mit einer höheren Geschwindigkeit und Effizienz. Schnellere, hochwertigere Daten bedeuten, dass Organisationen über eine größere Menge an Daten verfügen, um wertvollere Erkenntnisse zu gewinnen.

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Immer mehr Big Data werden in die Cloud verlagert. Für Unternehmen hat das enorme Vorteile. Mithilfe von Big-Data-Cloud-Technologien können Organisationen all ihre Plattformen in einem einfach anpassbaren System zusammenführen. Bei einer Änderung oder Aktualisierung der Software (was in der Big-Data-Welt oft vorkommt) können Cloud-Technologien Altes und Neues nahtlos miteinander verbinden.

Die Vorteile der cloudbasierten Datenverarbeitung stehen nicht nur großen Unternehmen offen. Ganz im Gegenteil: Auch kleine Firmen können enorme Vorteile realisieren. Es gibt erschwingliche Cloud-Plattformen, die flexibel mit dem Unternehmen mitwachsen und erweiterte Funktionen bieten. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Lösungen skalieren, ohne tief in die Tasche greifen zu müssen.

Von der Datenverarbeitung bis zur Analyse

Big Data verändern die Art und Weise, wie Organisationen arbeiten. Mit einer soliden Datenverarbeitungsstrategie können sich kleine wie große Unternehmen wichtige Wettbewerbsvorteile sichern. Auch wenn die sechs klassischen Schritte der Datenverarbeitung gleich geblieben sind, hat die Cloud dennoch die einzelnen Technologien verbessert und somit zu einem Höchstmaß an technischer Reife, Kosteneffizienz und Geschwindigkeit geführt.

Wie geht es weiter? Für Sie ist es an der Zeit, mehr aus Ihren Daten herauszuholen. Nachdem Sie Ihre Informationen verarbeitet haben, können Sie diese effizient zu Business-Intelligence-Zwecken analysieren. Mithilfe der Datenanalyse können Sie schnellere, intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen. Werfen Sie einen Blick auf den Talend Best Practices Report „Operationalizing and Embedding Analytics for Action“ (Talend-Best-Practices-Bericht: intelligente Entscheidungen dank eingebetteter Analysen).

| Zuletzt aktualisiert: January 28th, 2019