Was ist Datenverarbeitung?

May 7, 2025

Es gibt keine Definition von Datenverarbeitung, die ihren Zweck und ihre Konstruktion vollständig und gründlich erklärt. Beim Stöbern im Internet findet man je nach Sichtweise unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema. Die Beschreibung wird unterschiedlich sein, wenn sie von einem Unternehmen erstellt wird, das Software für diesen Job verkauft, oder wenn sie von einem Unternehmen gemacht wird, das sich mit Datensicherheit befasst. Oft ist es so, dass jemand tatsächlich schon mit der Datenverarbeitung beschäftigt ist, es aber noch nicht so nennt.

Natürlich gibt es auch Teile, in denen sich Definitionen treffen, da einige der Phasen und Zwecke dieses Prozesses unabhängig von der Umgebung, in der sie verwendet werden, dieselben sind. Aber insgesamt und abgesehen von den Einzelheiten entsteht Datenverarbeitung, wenn Daten aus verschiedenen Rohquellen entnommen und in eine lesbare und analysierbare Form gebracht werden. Manchmal wird Datenverarbeitung auch als Teil der Informationsverarbeitung verstanden.

Zum Abschluss der obigen Überlegungen mit einem Zitat aus Datenverarbeitung und Informationstechnologie von Carl French: Datenverarbeitung ist „die Kollektion und Manipulation von Daten, um aussagekräftige Informationen zu erhalten.“

Warum wird Datenverarbeitung so beliebt?

Heutzutage sind Daten etwas, das uns ständig umgibt. Wir produzieren große Mengen davon selbst, sei es mit unseren Telefonen, Uhren, Haushaltsgeräten oder anderen Geräten, in denen sich eine Prozessoreinheit befindet.

All diese Daten oder ein Teil davon können gesammelt und für die zukünftige Verwendung gespeichert werden. Dies kann für maschinelles Lernen, Analysieren, Systemverbesserung, Sicherheit oder jede andere Verwendung sein, die uns einfällt. Da es sich bei diesen Informationen naturgemäß um hochsensible Informationen handeln kann, etwa um personenbezogene oder medizinische Daten, stellt ihre Verarbeitung viele rechtliche und regulatorische Herausforderungen dar. Aus diesem Grund ist es wichtig, die verschiedenen Arten der Datenverarbeitung zu verstehen, wenn es um die Art der Informationen geht, an denen gearbeitet wird.

Wir müssen eine Vielzahl von Datenquellen berücksichtigen, die sich nach Größe, Änderungshäufigkeit, Zugriffstyp, Datenformat/Schema und Art der Verarbeitung unterscheiden.

Um einen Überblick darüber zu bekommen, wie oft wir selbst auf Datenverarbeitung stoßen, ist es wichtig zu erwähnen, dass praktisch jede Website, die besucht wird, irgendeine Art von Datenverarbeitung durchführt, sei es durch eigene Algorithmen oder durch Dritte, wie zum Beispiel Google.

Es ist unbestreitbar, dass die Datenverarbeitung in großem Umfang benötigt und durchgeführt wird, aber warum? Was haben wir davon, abgesehen davon, dass jede Menge Daten verarbeitet und gespeichert werden?

Wir können Ihnen helfen, Daten zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Schauen Sie sich unsere an Data-Science-Dienste und finden Sie heraus, wie Ihr Unternehmen von unserem Wissen profitieren kann

Tools zur Datenverarbeitung

Der technologische Stack für die Datenverarbeitung kann auf vielen Tools basieren, die in verschiedenen Verarbeitungsphasen arbeiten, oder es kann nur eine Anwendung sein, die sich um alle Ebenen von der Rohverarbeitung bis zur Endverarbeitung kümmert. Wahrscheinlich ist Power BI von Microsoft eines der bekanntesten Tools in Bezug auf die durchgängige Funktionalität und die Benutzerfreundlichkeit für den Endbenutzer bei der Datenverarbeitung. Es hat viele Konnektoren zu Rohdatenquellen, gute Verarbeitungsmöglichkeiten und sehr intuitive Präsentationsmodule.

Wenn es jedoch darum geht, eine Datenverarbeitungssoftware auszuwählen, die die Geschäftsanforderungen erfüllt, ist es wichtig, eine gute Marktforschung durchzuführen, da derzeit die Auswahl für eine solche Lösung überwältigend ist. Dazu ist es unumgänglich, zunächst die Bedürfnisse und Erwartungen an die Verarbeitungsergebnisse sowie die bereits erwähnten Eingabeparameter zu definieren.

Stufen der Datenverarbeitung

Die Datenverarbeitung ist ein Vorgang, der aus mehreren Schritten bestehen kann, von denen einige immer ausgeführt werden, während andere weggelassen werden können.

Stufen der Datenverarbeitung:

Sammlung

Der erste grundlegende Schritt auf dem Weg zur Verarbeitung von Daten ist das Sammeln aus verschiedenen Quellen. Das können Flatfiles, relationale Datenbanken, IoT-Geräte, Cloud-Speicher usw. sein. Diese Daten sind oft unstrukturiert, redundant, schlecht geformt, unvollständig oder beschädigt und daher sehr schwer zu verwenden. Diese Phase ist sehr wichtig, da alle anderen Schritte davon abhängen. Wenn die gesammelten Daten während dieses Teils des Prozesses zusätzlich beschädigt werden, ist es möglicherweise unmöglich, diese in den folgenden Schritten zu beheben.

Vorbereitung

Sobald Daten erfasst sind, müssen sie in der Regel bereinigt werden, insbesondere einige Deduplizierungs- und Datenqualitätsprüfungen. Dieser Teil ist dafür verantwortlich, den größten Teil des Mülls und der Fehler aus den importierten Dateien zu entfernen. Danach können fortgeschrittenere Prozesse damit beginnen, daran zu arbeiten.

Eingabespeicher

Die im vorherigen Schritt vorbereiteten Daten können nun in ihren ursprünglichen Speicher übertragen werden, wo sie weiter analysiert und verarbeitet werden können. Dieser Schritt kann oft weggelassen werden, obwohl es sich empfiehlt, bereinigte Informationen zu speichern, falls einige Prozesse erneut ausgeführt werden müssen. Auf diese Weise müssen wir es nicht erneut reinigen.

Bearbeitung

Der fortgeschrittenste und wichtigste Schritt. Daten, die in früheren Schritten vorbereitet wurden, können nun von verschiedenen Tools und Prozessen aufgenommen werden. Hier können Algorithmen und maschinelles Lernen ihr volles Potenzial entfalten. Dieser Teil kann auch auf traditionellere Weise von Datenwissenschaftlern durchgeführt werden, die Verfahren für den Umgang mit Daten beschreiben. Beide Methoden müssen zu einem organisierten Ergebnis führen, das zur Analyse bereit ist.

Analysieren

Nachdem die Daten verarbeitet wurden, sind sie jetzt in besser lesbarer Form als zu Beginn verfügbar, und sie können beispielsweise von Datenwissenschaftlern weiter analysiert und danach in einer für das Auge angenehmen und informativen Form präsentiert werden, wie zum Beispiel Grafiken oder Berichte. In diesem Schritt wird der gesamte Wert des gesamten Prozesses angezeigt. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse können Unternehmen wegweisende Entscheidungen treffen oder ihre Prozesse verbessern.

Aufbewahrung

Diese hochfunktionellen Enddaten müssen sicher gespeichert werden und gleichzeitig leicht zugänglich sein. Derzeit ist der beliebteste Speicher natürlich cloudbasiert.

Man kann sagen: „Warum einen so kostspieligen Prozess implementieren, nur um einige Grafiken zu zeigen?“. Diese Frage mag vor einigen Jahren gültig sein, aber derzeit bietet der Zugang zu all diesen Informationen und die Möglichkeit, sie zu analysieren, Unternehmen und Regierungen unbegrenzte Möglichkeiten, sich in vielen Bereichen einen Vorteil zu verschaffen. Vor allem, wenn man bedenkt, dass der Großteil unseres Lebens und unserer Geschäfte online stattfindet, und das scheint seit langem die aktuelle Richtung zu sein.

Besuchen Sie unseren Blog für ausführlichere Artikel zu Data Science & Advanced Analytics:

[/vc_column_text] [/vc_column] [/vc_row] [vc_row] [vc_column] [vc_single_image image="6563" img_size="full“ onclick="custom_link“ link= „https://dsstream.com/services/data-science-and-advanced-analytics/"][/vc_column][/vc_row]

Share this post

Data Engineering