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Datenverarbeitung kann manchmal leicht mit Datenmanipulation oder Datenanalyse verwechselt werden, ist aber ein wichtiges Konzept, das nicht übersehen werden sollte. Datenverarbeitung bedeutet das Sammeln und Umwandeln von Daten in brauchbare, hilfreiche und wertvolle Informationen, die für Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Tatsächlich werden die meisten Geschäftsentscheidungen mit Hilfe der Datenverarbeitung getroffen.
Die Datenverarbeitung kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden, aber im Wesentlichen geht es darum, Informationen aus Rohdaten zu extrahieren, um aufschlussreiche Ergebnisse zu erzielen. Ganz gleich, ob Sie sich Ihre Bankdaten ansehen oder versuchen, die effektivsten Marketingstrategien zu finden und zu planen – die Datenverarbeitung kann Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe heben. In diesem Artikel werden wir erörtern, was Datenverarbeitung genau bedeutet und wie Sie als Einzelperson und Ihr Unternehmen davon profitieren können. Fangen wir an!
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Datenverarbeitung ist der Prozess der Erfassung und Umwandlung von Daten in verwertbare Informationen. Sie bezieht sich auf alle Aufgaben, die mit der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Informationen verbunden sind, auf die dann reagiert werden kann. Dies ist ein wichtiger Schritt in jedem Prozess, da er die Entscheidungsfindung erleichtert und den Wert der vorliegenden Informationen erhöht. Diese Daten werden verwendet, um Geschäftsprozesse zu verbessern und strategische Entscheidungen zu treffen.
Bevor Daten verarbeitet werden können, müssen sie zunächst gesammelt werden, was alles von der Eingabe der Daten in die Datenbank bis zum Scannen der Belege an der Verkaufsstelle umfasst. Nach dem Sammeln der Daten ist es wichtig, diese zu organisieren, damit Sie wissen, womit Sie arbeiten müssen und wie Sie die Daten in Zukunft effektiv nutzen können.
Die Datenverarbeitung kann auch das Bereinigen, Überprüfen, Verbessern, Analysieren und Konvertieren verschiedener Datentypen umfassen. Alle Unternehmen nehmen Rohdaten und wandeln sie in verwertbare Informationen um, die für wichtige Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Einige Unternehmen fügen sogar zusätzliche Schritte hinzu, wie die Verschlüsselung von Daten oder deren Formatierung für bestimmte Geräte, um ihren Kunden die Nutzung zu erleichtern.
in unseren Handys, Laptops, Tablets, Autos und sogar in unseren Uhren. Da täglich mehr Daten erzeugt werden, steigt der Bedarf an Unternehmen, all diese Daten zu verarbeiten, um sie sinnvoll zu nutzen. Da Daten in der modernen Gesellschaft allgegenwärtig sind, hat sich ein neues Studienfach entwickelt: die Datenverarbeitung.
Statistiken zufolge sind etwa 90 Prozent der heute erzeugten Daten unstrukturiert. Das macht es für Unternehmen unglaublich schwierig, sie zu verarbeiten und zu analysieren. An dieser Stelle kommen Data Scientists ins Spiel: Sie nehmen Rohdaten aus allen möglichen Quellen und bereinigen Informationen aus Datenbanken, die persönliche Daten wie Namen oder Telefonnummern enthalten. Sie extrahieren bestimmte Informationen aus Dateien, ohne andere Teile zu beeinträchtigen, und machen diese Informationen für diejenigen, die sie benötigen, leicht zugänglich.
Wenn Daten verarbeitet werden müssen, müssen sie für die Analyse aufbereitet oder in einer Weise präsentiert werden, die für die Menschen sinnvoll ist. Im Allgemeinen beinhaltet die Datenverarbeitung die Bereinigung und Formatierung der Daten, damit sie von den Menschen genutzt werden können.
Heutzutage gibt es eine enorme Menge an Daten: Einem Bericht zufolge erzeugen wir jeden Tag mehr als 2,5 Trillionen Bytes an neuen Informationen, und der größte Teil davon bleibt von menschlichen Augen unberührt. Tatsächlich werden laut einem Bericht von Inc. 73 % aller gespeicherten Daten nie analysiert. Da wir uns immer mehr auf digitale Informationen verlassen, brauchen wir Möglichkeiten, um alle digitalen Rohdaten schnell, genau und intelligent zu verarbeiten, da unsere Systeme sonst mit zu vielen fremden Informationen überfrachtet werden.
Bei der Datenverarbeitung handelt es sich um eine Reihe von programmierten Schritten, die mit strukturierten oder unstrukturierten Daten durchgeführt werden. Unstrukturierte Daten wie Textnachrichten und E-Mails können nicht einfach durch ein Datenbanksystem laufen, um wichtige Informationen zu extrahieren, sondern müssen zunächst verarbeitet werden, um ihre Bedeutung zu verstehen.
Datenerhebung
In der ersten Phase der Datenverarbeitung, der Datenerhebung, geht es um die Beschaffung von Rohdaten. Sie sollten aus genauen und zuverlässigen Quellen gesammelt werden.
Datenaufbereitung
Bevor man mit den Daten etwas anfangen kann, müssen sie zunächst aufbereitet oder bereinigt werden. Bei der Datenaufbereitung geht es darum, Rauschen zu entfernen und die Daten so zu formatieren, dass sie für die nachfolgende Analyse sinnvoll sind. Mit anderen Worten, die gesammelten Rohdaten müssen sortiert werden.
Dateneingabe
In diesem Schritt geht es darum, die Rohdaten in ein digital lesbares Format zu bringen. Die Eingabe von Daten in das System hat in der Regel oberste Priorität. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen – manuell oder mit anderen Eingabegeräten, die strukturierte oder unstrukturierte Daten erfassen.
Das wichtigste Kriterium in dieser Phase ist die Genauigkeit und Qualität – sind Sie sicher, dass die eingehenden Daten sauber sind und für eine Analyse geeignet sind?
Datenverarbeitung
In dieser Phase werden die Daten für die Interpretation verarbeitet. Die Rohdaten werden mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verarbeitet.
Datenausgabe
Schließlich werden die Daten übertragen und in einem lesbaren Format für den Benutzer dargestellt, z. B. als Dokumente, Diagramme, Dateien usw.
Datenspeicherung
Die letzte Phase der Datenverarbeitung ist die Speicherung der verarbeiteten Daten. Nachdem die Daten übertragen und angezeigt wurden, werden sie für die künftige Verwendung und als Referenz gespeichert.
Es gibt mehrere Arten von Datenverarbeitungsprozessen, aus denen Sie je nach Ihrer individuellen Situation wählen können. Wenn Sie jedoch die Grundlagen jedes einzelnen Prozesses kennen, können Sie leichter entscheiden, welcher Prozess oder welche Prozesse für Ihre speziellen Bedürfnisse am besten geeignet sind.
Stapelverarbeitung bedeutet die Verarbeitung von Daten in Stapeln. Dabei werden große Datenmengen in einer einzigen Einheit verarbeitet, etwa einmal pro Tag oder einmal pro Monat.
Die Stapelverarbeitung eignet sich hervorragend für Berichte und Dashboards, da sie einfach einzurichten ist und es ermöglicht, aus großen Mengen von Rohdaten historische Trends in Echtzeit zu ermitteln. Zum Beispiel bei der Erstellung von Stromrechnungen am Ende des Monats.
Die Echtzeitverarbeitung wird für die Analyse der eingehenden Daten verwendet und beinhaltet in der Regel eine sofortige Reaktion auf ein auslösendes Ereignis. Sie verarbeitet und überträgt Daten, sobald sie anfallen. Sie hilft bei der schnellen Entscheidungsfindung.
Wenn das Unternehmen beispielsweise eine Anfrage von einem Kunden zu einer Bestellung erhält, sollte es in der Lage sein, diese Anfrage sofort zu beantworten, indem es relevante Details über die Bestellung (z. B. die Zahlungsmethode) aus vorhandenen Datensätzen abruft. Mit anderen Worten: Sie wollen nicht bis morgen oder nächste Woche warten, um den Anruf des Kunden zu beantworten. Die Echtzeitverarbeitung tut genau das – sie aktualisiert die Informationen in Ihrer Datenbank fast sofort, wenn neue Daten eintreffen.
Bei dieser Form der Datenverarbeitung können Unternehmen ihre Rohdaten hochladen und die verarbeiteten Ergebnisse online erhalten. Die Online-Verarbeitung ist schnell und einfach.
Der Grundgedanke hinter der Online-Verarbeitung ist, dass die Daten über eine Schnittstelle, wie z. B. einen Webbrowser, ein Telefon usw., jederzeit eingegeben werden können, wenn es für die Benutzer bequem ist.
Wenn Sie beispielsweise einen Kugelschreiber in einem Supermarkt kaufen, wird der Barcode für die Bezahlung und die Rechnung gescannt und der Artikel im Inventarsystem des Supermarkts als verkauft markiert. Er wird auch in den Kosten- und Umsatz Berichten aktualisiert. Sobald die Zahlung erfolgt ist, können Sie Ihre Ergebnisse in Echtzeit erhalten.
Im Allgemeinen verarbeiten die meisten Online-Verarbeiter Ihre Daten auf Abruf.
Multiprocessing bezieht sich auf ein Computersystem mit mehr als einem Prozessor. Es hat zwei oder mehr Mikroprozessoren. Der Zweck eines Multiprozessor Systems besteht darin, die Datenverarbeitung auf mehrere Prozessoren zu verteilen, so dass diese verschiedene Teile eines einzigen Programms gleichzeitig (statt sequentiell) ausführen können.
Dieser Ansatz ermöglicht eine schnellere Ausführung datenintensiver Anwendungen. Beispiele hierfür sind Aufgaben im Finanzdienstleistungsbereich, wissenschaftliche und technische Berechnungen, Videobearbeitung und Audiobearbeitung Systeme.
Eines der Hauptmerkmale des Time-Sharing ist, dass es vielen Benutzern gleichzeitig den Zugriff auf ein Computersystem ermöglicht. Während bei der Stapelverarbeitung nur ein Benutzer Änderungen vornehmen kann und dann ein weiterer Stapelauftrag ausgeführt wird, können beim Time-Sharing mehrere Benutzer gleichzeitig Aufträge mit der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) ausführen
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Wenn Sie Daten analysieren, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie sie für verschiedene Zwecke wie Data Mining und Entscheidungsfindung nutzen. Dies kann zu einer höheren Produktivität im Unternehmen und zu besseren Gewinnen führen.
Die Aufbereitung von Daten für die Analyse hilft Ihnen, Trends und Muster in den Daten zu erkennen, die sonst nur schwer zu identifizieren wären. Ein bereinigter Datensatz lässt sich leichter analysieren und überprüfen, so dass Sie bessere Schlussfolgerungen aus der Analyse ziehen können.
Anhand genauer und zuverlässiger Daten können Unternehmen Trends erkennen, wie die Produkte oder Dienstleistungen ihres Unternehmens im Vergleich zu den Waren oder Dienstleistungen der Konkurrenz verkauft werden.
Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen können, müssen Sie über saubere und konsistente Daten verfügen. Wenn die Datenqualität nicht gut genug ist, kann die Analyse mehr Zeit und Geld kosten als nötig.
Die Daten werden in einem geeigneten Format gespeichert. Auf diese Weise können Sie die Daten auch verteilen, problemlos Berichte erstellen und verwalten. Die Daten stehen dann für Berichte und Analysen zur Verfügung.
Daher ist die Datenverarbeitung in jedem Unternehmen sehr wichtig. Eine gute Übersicht über Ihre Geschäftsdaten ist ein weiterer Punkt, der Ihnen hilft, die Leistung, die Finanzen und sogar die Zukunftsprognosen streng zu kontrollieren, um in jedem Unternehmen zu glänzen.
Die Datenverarbeitung ist seit den Anfängen der Wissenschaft ein Teil von ihr. Aber erst in jüngster Zeit kam die Technologie auf und öffnete uns einige echte Türen. Jetzt können wir Daten auf eine Weise verarbeiten, die früher nicht möglich war. Mit Hilfe von Datenverarbeitungssystemen können wir Hindernisse überwinden, die früher als unmöglich galten. Ohne sie würde der Fortschritt erheblich behindert werden. Mit diesen Systemen haben wir Zugang zu Informationen auf eine Art und Weise, die unsere Interaktion mit der Gesellschaft als Ganzes völlig verändert.
Sie wissen es vielleicht nicht, aber die Datenverarbeitung steht hinter vielen der revolutionärsten technologischen Fortschritte von heute. Automatisierter Aktienhandel, virtuelle Realität – all diese Innovationen und mehr wären ohne eine robuste Methode zur Speicherung und Analyse von Big Data nicht möglich.
Heute nutzen Unternehmen aller Art und Größe die cloudbasierte Datenverarbeitung, um Informationen schnell und effektiv in Echtzeit zu verarbeiten. Auf diese Weise können sie wichtige Kennzahlen genau messen und bessere Geschäftsentscheidungen in einem Bruchteil der Zeit treffen, was früher unmöglich war.
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