Was ist Datenverarbeitung?
Daten sind womöglich der größte einzelne Vermögenswert, den ein Unternehmen besitzt. Daher ist die Datenverarbeitung für den anhaltenden Erfolg und das Wachstum einer jeden Organisation auch überaus wichtig. Durch das Sammeln und „Übersetzen“ von Geschäftsdaten mittels Datenverarbeitung können Unternehmen nicht nur neue Trends und Probleme erkennen, sondern auch neue Möglichkeiten aufdecken.
Was Datenverarbeitung bedeutet
Daten sind überall verfügbar. Sie decken alle Aspekte der betrieblichen Abläufe eines Unternehmens ab, von Kundenpräferenzen über die Leistung von Anbietern bis hin zur Effizienz interner Workflows und Prozesse. Ohne Datenverarbeitung sind Rohdaten jedoch wertlos, da sie keinen Kontext und keine Bedeutung haben. Und im Zeitalter von Big Data nimmt dieses Problem nur noch weiter zu. Das führt schlussendlich dazu, dass datenbasierte Einblicke, die in zukünftige Geschäftsstrategien einfließen und die Effizienz und Rentabilität verbessern könnten, in einer Datenbank versteckt bleiben.
Bei der Datenverarbeitung können enorme Datenmengen mit dem Fachwissen von Data Scientists oder Data Engineers gesammelt, organisiert und gespeichert werden, bevor sie den Stakeholdern des Unternehmens mit Dokumenten, Tabellen oder Diagrammen in einem kohärenten Format präsentiert werden. Durch die Verarbeitung von Daten ist Big Data plötzlich nicht mehr überwältigend oder sogar unergründlich. Stattdessen erhalten Unternehmen ein unglaublich wertvolles Asset zum Verbessern der Entscheidungsfindung.
Die nötigen Schritte für eine effektive Datenverarbeitung
Um Daten erfolgreich verarbeiten zu können, muss ein methodischer Ansatz mit sechs Schritten verfolgt werden. Dieser gestaltet sich wie folgt:
Schritt 1: Datenerfassung
Der wichtigste Teil der Datenverarbeitung ist das Erfassen von Daten aus Quellen, die zuverlässig, genau und von höchster Qualität sind. Solche Daten werden üblicherweise in offiziellen Data Lakes und Data Warehouses gespeichert, damit sie direkt für die Datenverarbeitung zur Verfügung stehen. Wenn Sie für die Erfassung jedoch die falschen Quellen verwenden, greift mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit das GIGO-Prinzip (Garbage In, Garbage Out) und Ihr Datenverarbeitungsvorhaben wird zu einer teuren Angelegenheit.
Schritt 2: Datenbereinigung
Selbst bei der Erfassung hochwertiger Daten kann es Probleme geben, von Fehlern und Duplikaten bis hin zu unvollständigen oder falschen Einträgen. Die Datenbereinigungsphase bietet Ihnen die Möglichkeit, fehlerhafte Daten zu identifizieren und Probleme zu beheben, damit Ihnen für die Datenverarbeitung dann die bestmöglichen Datensätze zur Verfügung stehen.
Schritt 3: Daten-Input
Die bereinigten Daten können nun über eine Vielzahl unterschiedlicher Input-Quellen in eine Datenverarbeitungslösung wie ein CRM- oder ERP-System eingegeben werden. Bei diesem Prozess werden die Daten in ein Format „übersetzt“, das die Lösung nachvollziehen kann.
Schritt 4: Datenverarbeitung
AI- und ML-Algorithmen analysieren und sortieren die Datensätze nach Ihren Kriterien. Der Fokus von Datenverarbeitungskriterien kann auf jedem beliebigen Aspekt des Unternehmensbetriebs liegen, vom Kundenverhalten bis hin zur Verfolgung von Werbe- und Marketingergebnissen.
Schritt 5: Datenausgabe
Die resultierenden Daten werden ausgegeben und stehen bereit, um datenbasierte Erkenntnisse zu identifizieren und zu interpretieren. Diese Erkenntnisse können den Stakeholdern dann in verständlichen Formaten wie Grafiken, Infografiken, Text und mehr präsentiert werden. Denken Sie daran, dass alle Ergebnisse aus der Datenverarbeitung in das System zurückgeleitet und verarbeitet werden können, um weiterhin wertvolle – und aktualisierte – Einblicke zu generieren.
Schritt 6: Datenspeicherung
Mit der Datenverarbeitung geht einher, dass alle Daten gespeichert werden können, damit sie in Zukunft schnell abrufbar sind. Wichtig ist, dass die Daten in Übereinstimmung mit lokalen Datenschutzvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung gespeichert werden. So profitieren Sie nicht nur von den datenbasierten Einblicken und Analysen, sondern können Regulierungsbehörden gegenüber auch nachweisen, dass Ihre Daten jederzeit geschützt sind und Compliance gegeben ist.
Was sind die 4 Arten der Datenverarbeitung?
Unterschiedliche Aufgaben und Anwendungen erfordern oft eine unterschiedliche Verarbeitung von Daten, um Erkenntnisse liefern zu können. Es gibt vier Hauptarten der Datenverarbeitung:
Batchverarbeitung
Die Daten werden in Stapeln erfasst, bevor ihnen eine Verarbeitungszeit zugewiesen wird – in der Regel außerhalb der Spitzenzeiten. Dies ist ein optimaler Ansatz für die Verarbeitung großer Datenmengen in Zusammenhang mit Tagesabschlussberichten und Gehaltsabrechnungssystemen.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Sobald die Daten eingehen, werden sie verarbeitet. Es werden also unmittelbar Ergebnisse geliefert. Normalerweise sind solche Datensätze klein, wie im Fall von Onlinetransaktionen oder Instant Messaging.
Online-Datenverarbeitung
Analytische Onlineverarbeitung
OLAP (Online Analytical Processing) wurde für Business Intelligence und Trendanalysen entwickelt und ist dafür optimiert, Datensätze durch analytische Fragestellungen abzufragen, bevor Erkenntnisse geliefert werden.
Warum Cloud Computing für die Datenverarbeitung so wichtig ist
Schlussendlich hängt alles von Big Data ab – von diesen enormen Mengen an Daten, die sich bei unangemessener Organisation und Strukturierung zu einem Problem statt einer Lösung für Unternehmen entwickeln können. Legacy-Systeme hatten mit diesen gewaltigen Datenvolumen zu kämpfen, doch durch die Einführung des Cloud Computings wurde die Datenverarbeitungslandschaft für immer verändert.
Unternehmen können nun alle ihre verschiedenen Systeme auf einem Cloud-basierten Datenserver zentralisieren, der die enormen Workloads, die Big Data erzeugt, bewältigen kann. So erhalten Ihre Datenexpert:innen die Plattform und die Tools, die sie benötigen, um wichtige Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen. Dabei kommt eine Technologie zum Einsatz, die schneller, skalierbarer und kostengünstiger ist als vorhandene Legacy-Lösungen. Darüber hinaus ermöglicht die Datenverarbeitung die Einführung umfassender DLM-Systeme (Data Lifecycle Management) sowie zuverlässiger Datensicherungsprozesse.
OVHcloud und die Datenverarbeitung
OVHcloud bietet neben einer breiten Palette an Speicherlösungen auch erstklassige Machine-Learning-Lösungen und Datenanalysedienste, mit denen Sie Ihre Datensätze mit minimalem Aufwand verarbeiten und gleichzeitig verwertbare Erkenntnisse für ein besseres Unternehmensmanagement und -wachstum gewinnen können.
