Wat is gegevensverwerking?
Gegevens zijn misschien wel het allerbelangrijkste bezit van een bedrijf. Daarom is het verwerken van gegevens zo cruciaal voor continu succes en groei van iedere organisatie. Door bedrijfsgegevens te verzamelen en te 'vertalen' met behulp van gegevensverwerking (“data processing”), kunnen organisaties opkomende trends identificeren, problemen herkennen en nieuwe kansen ontdekken.
Wat gegevensverwerking betekent
Gegevens zijn overal aanwezig en hebben betrekking op alle aspecten van de werking van een bedrijf, van klantvoorkeuren en leveranciersprestaties tot de efficiëntie van interne workflows en processen. Zonder gegevensverwerking zijn onbewerkte data echter niets waard, omdat ze geen context of betekenis hebben. In dit tijdperk van Big Data neemt dat probleem alleen maar toe. Het nettoresultaat? Alle uit data afkomstige inzichten die toekomstige bedrijfsstrategieën zouden kunnen ondersteunen en de efficiëntie en winstgevendheid zouden kunnen verbeteren, zitten verstopt in een database.
Gegevensverwerking kan grote hoeveelheden gegevens opslokken en met de expertise van datascientists of data-engineers ook verzamelen, organiseren en opslaan, voordat ze op een coherente manier aan stakeholders van het bedrijf worden gepresenteerd door middel van documenten, tabellen of grafieken. Door gegevens te verwerken, wordt Big Data plots niet meer overweldigend of zelfs onpeilbaar. In plaats daarvan wordt het omgevormd tot een waardevol bezit dat de besluitvorming van bedrijven in hoge mate faciliteert.
Effectief beginnen met het verwerken van gegevens
Het succesvol verwerken van data is mogelijk door te kiezen voor een methodische aanpak in zes stappen. Dit zijn de elementen ervan:
Stap 1: Verzamelen van gegevens
Het belangrijkste onderdeel van het verwerken van gegevens is dat u gegevens verzamelt uit bronnen die betrouwbaar, nauwkeurig en van de hoogste kwaliteit zijn. Dergelijke gegevens zijn vaak opgeslagen in officiële datalakes en datawarehouses, klaar om aan het gegevensverwerkingstraject te beginnen. Als u zich echter vergist in de bronnen voor uw te verwerken gegevens, dan is het oude gezegde ‘garbage in, garbage out’ een dure – en waarschijnlijke – uitkomst van iedere poging tot gegevensverwerking.
Stap 2: Gegevens opschonen
Zelfs bij verzamelde gegevens van hoge kwaliteit kunnen er meerdere problemen optreden, van fouten en dubbele vermeldingen tot onvolledige of onjuiste gegevens. De opschoningsfase van gegevens biedt u de mogelijkheid om afwijkende gegevens te identificeren en eventuele problemen op te lossen, zodat u de best mogelijke datasets tot uw beschikking heeft voor gegevensverwerking.
Stap 3: Gegevensinvoer
De opgeschoonde gegevens kunnen nu door middel van een aantal verschillende invoerbronnen in een gegevensverwerkingsoplossing zoals een oplossing voor klantrelatiebeheer (CRM) of voor enterprise-resourceplanning (ERP) worden ingevoerd. Via dit proces kan men de gegevens ‘vertalen’ naar een formaat dat de oplossing kan begrijpen.
Stap 4: Gegevensverwerking
Artificiële intelligentie en machine learning-algoritmen verwerken de gegevens en ze sorteren en organiseren de datasets op basis van uw criteria. Criteria voor gegevensverwerking kunnen met elk aspect van de werking van een bedrijf te maken hebben, van klantgedrag tot het bijhouden van reclame- en marketingresultaten.
Stap 5: Gegevensuitvoer
Dankzij de uitvoer van de resulterende gegevens kunnen mensen die geen data-analist zijn, de bevindingen van de gegevens benoemen en interpreteren. Deze inzichten kunnen vervolgens in een begrijpelijke opmaak aan stakeholders worden gepresenteerd, zoals grafieken, infographics, tekst en andere. Vergeet niet dat alle uitvoer van de gegevensverwerking teruggevoerd kan worden in het systeem en ook weer verwerkt kan worden om uiterst waardevolle – en bijgewerkte – informatie op te blijven leveren.
Stap 6: Dataopslag
Het verwerken van gegevens betekent ook dat allerlei gegevens opgeslagen kunnen worden, zodat deze snel kunnen worden opgehaald voor toekomstig gebruik. Het is belangrijk dat gegevens in overeenstemming met alle lokale regelgevingen voor gegevensbescherming worden opgeslagen, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming. Dit zorgt ervoor dat u niet alleen profiteert van de inzichten en analyses van de gegevens – maar ook dat u aan regelgevende instanties kunt aantonen dat uw gegevens te allen tijde beschermd en compliant zijn.
Wat zijn de 4 soorten gegevensverwerking?
Gegevens moeten voor verschillende taken en toepassingen vaak op verschillende manieren worden verwerkt om inzichten te verkrijgen. Er zijn vier hoofdcategorieën gegevensverwerking:
Gegevensverwerking in batches
Gegevens worden in batches gegroepeerd. Daarna wordt een tijd toegewezen waarop ze worden verwerkt, meestal buiten piekuren. Dit is een optimale aanpak voor de verwerking van grote hoeveelheden gegevens met betrekking tot eindedagsrapportages en salarissystemen.
Realtime gegevensverwerking
Zodra gegevens ontvangen zijn, worden ze verwerkt en leveren ze direct resultaten op. Dergelijke datasets zijn meestal klein, zoals datasets die worden gegenereerd door online transacties en instant messaging.
Online gegevensverwerking
Online Analytical Data Processing
Online Analytical Processing (OLAP) is gericht op business intelligence en trendanalyse. Het is geoptimaliseerd om datasets te ‘ondervragen’ door middel van analytische vraagstellingen en daarna inzichten te rapporteren.
Waarom cloud computing essentieel is voor gegevensverwerking
Het komt allemaal neer op Big Data – die enorme volumes gegevens die, als ze niet goed georganiseerd en ingedeeld worden, een probleem kunnen worden voor een bedrijf in plaats van een oplossing. Terwijl oudere systemen moeite hebben met het managen van zulke enorme datasets, heeft de opkomst van cloud computing het landschap van gegevensverwerking voorgoed veranderd.
Ondernemingen kunnen nu al hun uiteenlopende systemen centraliseren op een op de cloud gebaseerde dataserver, die in staat is om de enorme workloads van Big Data te managen. Hierdoor hebben uw dataexperts het platform en de tools die ze nodig hebben om essentiële informatie en inzichten te verzamelen met een technologie die sneller, schaalbaarder en minder kostbaar is dan bestaande, verouderde oplossingen. Door gegevens te verwerken kunt u ook uitgebreide systemen voor levenscyclusmanagement van gegevens introduceren, evenals robuuste back-upprocessen voor uw gegevens.
OVHcloud en gegevensverwerking
OVHcloud levert behalve een breed scala aan opslagoplossingen ook de allerbeste machine learning-oplossingen. Bovendien bieden we data analytics-services die ontworpen zijn om uw datasets met minimale inspanning te verwerken. Dit alles helpt u ook om actiegerichte inzichten te creëren voor beter bedrijfsmanagement en groei.
