Es gibt keine einzige Definition von data processing, die Zweck und Aufbau vollständig und umfassend erklärt. Bei der Recherche im Internet findet man verschiedene Ansätze zum Thema, je nach Blickwinkel. Die Beschreibung fällt anders aus, wenn sie von einem Unternehmen stammt, das Software für diesen Zweck verkauft, als wenn sie von einem Unternehmen kommt, das sich mit Datensicherheit beschäftigt. Oft ist es so, dass jemand bereits data processing betreibt, es aber noch nicht so nennt.
Natürlich gibt es auch Überschneidungen, da einige Phasen und Ziele dieses Prozesses unabhängig von der Umgebung gleich sind. Insgesamt und abgesehen von Details tritt data processing immer dann auf, wenn Daten aus verschiedenen Rohquellen entnommen und in eine lesbare und analysierbare Form gebracht werden. Manchmal wird data processing auch als Teil von information processing verstanden.
Abschließend zu den obigen Überlegungen ein Zitat aus „Data Processing and Information Technology“ von Carl French: Data Processing ist „das Sammeln und Manipulieren von Datenelementen, um sinnvolle Informationen zu erzeugen.“
Warum wird data processing so populär?
Heutzutage sind Daten etwas, das uns ständig umgibt. Wir produzieren selbst riesige Mengen davon – sei es mit unseren Handys, Uhren, Haushaltsgeräten oder jedem anderen Gerät mit Prozessor.
All diese Daten, oder ein Teil davon, können gesammelt und für die spätere Nutzung gespeichert werden. Das kann für machine learning, Analysen, Systemverbesserungen, Sicherheit oder andere Zwecke sein. Da diese Informationen von Natur aus sehr sensibel sein können, etwa personenbezogen oder medizinisch, bringt ihre Verarbeitung viele Herausforderungen auf rechtlicher Ebene mit sich. Deshalb ist es wichtig, verschiedene Arten von data processing zu verstehen – je nach Art der verarbeiteten Informationen.
Wir müssen eine Vielzahl von Datenquellen berücksichtigen, die sich in Größe, Änderungsfrequenz, Zugriffsart, Datenformat/schema und Verarbeitungsweise unterscheiden.
Um einen Überblick zu bekommen, wie oft wir selbst mit data processing in Berührung kommen, sei erwähnt, dass praktisch jede besuchte Website irgendeine Art von data processing durchführt – sei es mit eigenen Algorithmen oder durch Dritte wie z. B. Google.
Es steht außer Frage, dass data processing notwendig und weit verbreitet ist – aber warum? Was gewinnen wir außer Unmengen an verarbeiteten und gespeicherten Daten? Wir können Ihnen helfen, Daten zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Sehen Sie sich unsere data science Services an und erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen von unserem Wissen profitieren kann.
Data processing Tools
Der technologische Stack für data processing kann aus vielen Tools bestehen, die auf verschiedenen Stufen des Prozesses arbeiten, oder es kann eine einzige Anwendung sein, die alle Ebenen vom Rohzustand bis zum Endergebnis abdeckt. Eines der bekanntesten Tools mit End-to-End-Fähigkeit und Benutzerfreundlichkeit ist Power BI von Microsoft. Es bietet viele Konnektoren zu Rohdatenquellen, gute Verarbeitungskapazitäten und sehr intuitive Präsentationsmodule.
Bei der Auswahl von data processing Software, die den Geschäftsanforderungen entspricht, ist eine gute Marktanalyse wichtig, denn die Auswahl ist derzeit überwältigend. Dafür ist es unerlässlich, zunächst die Anforderungen und Erwartungen an die Verarbeitungsergebnisse sowie die zuvor genannten Eingabeparameter zu definieren.
Phasen des data processing
Data processing ist ein Verfahren, das aus mehreren Phasen bestehen kann, von denen einige immer ausgeführt werden, während andere ausgelassen werden können.
Phasen des data processing:
- Collection
Der erste und grundlegendste Schritt ist das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen. Das können Flat Files, relationale Datenbanken, IoT-Geräte, Cloud-Speicher usw. sein. Diese Daten sind oft unstrukturiert, redundant, schlecht formatiert, unvollständig oder beschädigt und daher schwer zu nutzen. Dieser Schritt ist sehr wichtig, da alle weiteren Schritte davon abhängen. Werden die Daten in diesem Schritt zusätzlich beschädigt, ist eine spätere Korrektur oft unmöglich. - Preparation
Nach dem Sammeln müssen die Daten meist bereinigt werden, insbesondere durch Deduplizierung und Qualitätskontrolle. In diesem Schritt werden die meisten Fehler und „Müll“ aus den importierten Daten entfernt. Erst danach können fortgeschrittenere Prozesse starten. - Input storage
Die in der vorherigen Phase vorbereiteten Daten können nun in einen ersten Speicher überführt werden, wo sie weiter analysiert und verarbeitet werden können. Dieser Schritt wird oft übersprungen, aber es ist gute Praxis, bereinigte Daten zu speichern, falls Prozesse erneut ausgeführt werden müssen – so muss man sie nicht erneut bereinigen. - Processing
Der fortschrittlichste und wichtigste Schritt. Die zuvor vorbereiteten Daten können nun von verschiedenen Tools und Prozessen verarbeitet werden. Hier können Algorithmen und machine learning ihr volles Potenzial entfalten. Dies kann auch traditioneller durch data scientists erfolgen, die die Datenverarbeitungsprozeduren beschreiben. Beide Wege müssen zu einem organisierten Ergebnis führen, das für die Analyse bereit ist. - Analyzing
Nach der Verarbeitung liegen die Daten in einer lesbareren Form vor und können z. B. von data scientists weiter analysiert und anschließend in ansprechender und informativer Form, etwa als Diagramme oder Berichte, präsentiert werden. In diesem Schritt zeigt sich der volle Wert des gesamten Prozesses. Auf Basis dieser Ergebnisse können Unternehmen entscheidende Maßnahmen ergreifen oder ihre Prozesse verbessern. - Storage
Diese hochfunktionalen, finalen Daten müssen sicher gespeichert und gleichzeitig leicht zugänglich sein. Derzeit ist Cloud-Speicher natürlich am beliebtesten.
Man könnte fragen: „Warum einen so teuren Prozess implementieren, nur um ein paar Diagramme zu zeigen?“ Diese Frage war vor einigen Jahren vielleicht berechtigt, aber heute bietet der Zugang zu all diesen Informationen und deren Analyse Unternehmen und Regierungen unbegrenzte Möglichkeiten, sich in vielen Bereichen Vorteile zu verschaffen. Besonders da unser Leben und unsere Geschäfte immer mehr online stattfinden – und das wird wohl noch lange so bleiben.
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