Datenverarbeitung

Die Datenverarbeitung ist ein grundlegendes Konzept in der Informationstechnologie und im Datenmanagement, da sie dazu beiträgt, Rohdaten durch verschiedene Modelle und Technologien in verwertbare Informationen umzuwandeln.

Sie umfasst verschiedene Phasen, die darauf abzielen, Daten zu organisieren, zu analysieren und zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Was ist Datenverarbeitung?

Bei der Datenverarbeitung handelt es sich um eine Reihe von Schritten, bei denen die Rohdaten manipuliert, umgewandelt, organisiert und analysiert werden, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, die einzigartige Informationen und Methoden beinhalten, um die Daten in nützliche und wertvolle Informationen umzuwandeln und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Datenverarbeitung kann ein breites Spektrum an Aktivitäten umfassen, von grundlegenden Aufgaben wie Dateneingabe und -validierung bis hin zu fortgeschritteneren Schritten wie Datenanalyse und Modellierung.

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Was ist der Datenverarbeitungszyklus?

Der Datenverarbeitungszyklus umfasst die Phasen, die Daten von der anfänglichen Erfassung bis zu ihrer endgültigen Verwendung und Entsorgung durchlaufen. Er fördert verschiedene Phasen der Datenverarbeitung, um die unorganisierten Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Die verschiedenen Schritte der Datenverarbeitung sind wie folgt:

Datenerhebung
Dateneingabe
Datenverarbeitung
Speichern von Daten
Analyse der Daten
Visualisierung von Daten
Interpretationen der Daten
Entscheidungsfindung
Berichterstattung
Rückmeldung

Datenerhebung: Die Datenerfassung ist die erste Phase, in der die unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionen, Umfragen, Interaktionen in sozialen Medien und vielen anderen Quellen gewonnen werden. Die gesammelten Daten müssen eine Genauigkeit und Qualität aufweisen, die sich durch den gesamten Verarbeitungszyklus ziehen kann.
Dateneingabe: Nach der Datenerfassung werden die Informationen zur weiteren Verarbeitung in das System eingegeben. Dies kann manuell oder mit anderen alternativen Methoden erfolgen, die natürlich von den Quellen und dem Umfang der Daten abhängen.
Datenverarbeitung: Die Rohdaten werden gesäubert und in nützliche Informationen umgewandelt, was die Identifizierung und Korrektur von Fehlern, doppelten Daten und fehlenden Werten beinhaltet. Die Datenumwandlung umfasst die Konvertierung von Daten in ein strukturiertes Format, die Aggregation oder Zusammenfassung von Daten sowie Berechnungen zur Vorbereitung einer weiteren Auswertung.
Speicherung von Daten: Die Verarbeitungsdaten werden in den Systemen, Datenlagern oder anderen Speichersystemen gespeichert, um einen einfachen Abruf und die Integrität der Daten zu gewährleisten. Die Wahl der Speichertechnologie und -architektur hängt von Elementen wie Volumen, Zugriffshäufigkeit und den spezifischen Anforderungen ab.
Datenanalyse: Die Datenanalyse umfasst verschiedene statistische oder computergestützte Technologien zur Untersuchung der Daten und zur Aufdeckung von Mustern und Trends. Die Datenanalyse kann zusammengefasste Daten und Prognosen für zukünftige Geschäftsanalysen beinhalten.
Datenvisualisierung: Nach der Analyse werden die Datenerkenntnisse oft mit Hilfe von Diagrammen, Grafiken und Dashboards visuell dargestellt, was komplizierte Daten verständlicher macht und es den Beteiligten ermöglicht, die wichtigsten Erkenntnisse leicht zu erfassen.
Dateninterpretationen: Datenexperten oder Manager interpretieren die analysierten Daten, um aussagekräftige Schlussfolgerungen und Erkenntnisse zu gewinnen und die Ziele zu erreichen, die eine angemessene Entscheidungsfindung ermöglichen.
Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage der aus der Datenauswertung gewonnenen Erkenntnisse treffen die Beteiligten die richtigen Entscheidungen, die den Betrieb des Unternehmens unterstützen, und entwickeln die richtigen Strategien, die von taktischen Anpassungen bis zu strategischen Initiativen reichen.
Berichterstattung: Die aus den Dateninterpretationen gewonnenen Ergebnisse ermöglichen es den Beteiligten, wertvolle Entscheidungen zu treffen, die durch Präsentationen, Berichte oder interaktive Dashboards dokumentiert und vermittelt werden.
Rückmeldung: Unternehmen nutzen die Ergebnisse von Entscheidungen und Maßnahmen, die auf der Grundlage der verarbeiteten Daten getroffen wurden, um deren Wirksamkeit zu bewerten, wodurch Strategien verfeinert, Prozesse optimiert und weitere Maßnahmen verbessert werden können.

Welche Arten der Datenverarbeitung gibt es?

Zu den Arten der Datenverarbeitung gehören:

Stapelverarbeitung
Verarbeitung in Echtzeit
Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP)
Analytische Online-Verarbeitung (OLAP)
Multi-Processing
Massiv parallele Verarbeitung (MPP)

Batch-Verarbeitung: Die Stapelverarbeitung umfasst die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen auf einmal, in der Regel in einem einzigen Vorgang oder Job, der häufig für Routineaufgaben verwendet wird, die keine Echtzeitverarbeitung erfordern, wie z. B. Gehaltsabrechnungen, Rechnungsstellung und Erstellung von Berichten.
Echtzeit-Verarbeitung: Die Echtzeitverarbeitung umfasst die Verarbeitung und Analyse von Daten, sobald sie generiert werden, ohne jegliche Verzögerung. Diese Art der Verarbeitung eignet sich für Situationen, in denen eine sofortige Verarbeitung erforderlich ist, wie z. B. die Überwachung von Sensordaten, Finanzhandel und Online-Spiele. Für die Echtzeitverarbeitung sind oft effiziente Datenpipelines und Systeme erforderlich, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und darauf zu reagieren.
Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP): OLTP umfasst die Echtzeitverarbeitung einzelner Transaktionen, wie z. B. die Aktualisierung eines Datenbankeintrags, die Bearbeitung eines Online-Kaufs oder einer Reservierung, wobei der Schwerpunkt auf der Wahrung der Datenintegrität und der Sicherstellung genauer, aktualisierter Informationen liegt.
Online-Analytische Verarbeitung (OLAP): OLAP umfasst die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um Entscheidungsträgern und der strategischen Planung Einblicke zu gewähren. Diese Systeme unterstützen komplizierte Abfragen und ermöglichen es den Nutzern, Daten anhand verschiedener Dimensionen zu untersuchen und zu visualisieren.
Multi-Processing: Beim Multiprocessing werden mehrere Prozessoren eingesetzt, um Datenverarbeitungsaufgaben gleichzeitig durchzuführen. Diese Art der Verarbeitung kann die Leistung verbessern und die Berechnungen beschleunigen, insbesondere bei Aufgaben, die parallelisiert werden können.
Massiv parallele Verarbeitung (MPP): Bei der MPP wird eine große Anzahl von Prozessoren eingesetzt, um Datenverarbeitungsaufgaben parallel durchzuführen. Diese Systeme wurden entwickelt, um komplexe analytische Aufgaben für große Datensätze zu bewältigen, die in der Big-Data-Analytik verwendet werden.

Welche Beispiele gibt es für die Datenverarbeitung?

Beispiele für die Datenverarbeitung sind folgende:

Elektronischer Geschäftsverkehr
Finanzen
Herstellung
Transporte und Logistik
Telekommunikation

Elektronischer Handel: Analysieren Sie das Kundenverhalten und das Browsing, um Empfehlungen und Werbeaktionen zu personalisieren. Erstellung von Berichten über Verkäufe, Lagerbestände und demografische Daten der Kunden.
Finanzen: Abwicklung von Finanztransaktionen wie Kreditkartenzahlungen, Online-Banking-Überweisungen und Aktienhandel. Erkennung von betrügerischen Transaktionsmustern und Anomalien in Echtzeit.
Fertigung: Überwachung und Steuerung von Fertigungsprozessen mithilfe von Sensordaten zur Qualitätskontrolle und Effizienzsteigerung. Optimierung der Lieferkette durch Analyse von Lagerbeständen, Nachfragemustern und Produktionsplänen.
Transporte und Logistik: Echtzeitverfolgung von Fahrzeugstandorten und routinemäßigen GPS-Daten sowie Optimierung von Lieferrouten und -plänen zur Minimierung des Kraftstoffverbrauchs und der Lieferzeiten.
Telekommunikation: Verarbeitung von Anrufdatensätzen zu Abrechnungszwecken und Analyse von Anrufmustern zur Netzoptimierung und Echtzeitanalyse von Netzdaten zur Erkennung und Vermeidung von Netzausfällen und -überlastungen.

Was sind die Methoden der Datenverarbeitung?

Die Methoden der Datenverarbeitung sind wie folgt:

Manuelle Dateneingabe
Mechanische Datenverarbeitung
Elektronische Datenverarbeitung

Manuelle Dateneingabe: Die Daten werden von Menschen manuell in ein System eingegeben, wenn es sich um kleine Datenmengen handelt oder wenn die Daten von Menschen überprüft und interpretiert werden müssen.
Mechanische Datenverarbeitung: Die Dateneingabe erfolgt maschinell durch den Einsatz von Geräten und Maschinen. Dabei kann es sich um einfache Geräte wie Schreibmaschinen, Taschenrechner oder andere Geräte handeln. Die einfache Datenverarbeitung ermöglicht eine einfache Bedienung und minimiert Fehler im Vergleich zur manuellen Datenverarbeitung.
Elektronische Datenverarbeitung: Bei der elektronischen Datenverarbeitung werden moderne Technologien über Datenverarbeitungssoftware und Programme eingesetzt. Der Software wird eine Reihe von Anweisungen gegeben, um die Daten zu verarbeiten und die Ergebnisse auszugeben, da diese Methode zwar kostspielig ist, aber auch bessere Ergebnisse und eine höhere Zuverlässigkeit der Datenergebnisse liefert.

Umfragen zum Puls der Mitarbeiter:

Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).

Treffen unter vier Augen:

Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.

eNPS:

Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen werden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen werden.

Anhand der Antworten können die Arbeitnehmer in drei verschiedene Kategorien eingeteilt werden:

Projektträger
Mitarbeiter, die positiv geantwortet oder zugestimmt haben.
Kritiker
Mitarbeiter, die sich negativ geäußert haben oder nicht einverstanden waren.
Passive
Mitarbeiter, die mit ihren Antworten neutral geblieben sind.