Live webinar: Geheimen voor het bouwen van een succesvol B2B2C Vliegwiel voor groei
Bewaar uw plaats nu

Gegevensverwerking

Gegevensverwerking is een primair concept in informatietechnologie en gegevensbeheer, omdat het helpt bij het omzetten van ruwe gegevens in bruikbare informatie door middel van verschillende modellen en technologie.

Het omvat verschillende stappen die gericht zijn op het organiseren, analyseren en interpreteren van gegevens om waardevolle inzichten te verkrijgen en de besluitvorming te ondersteunen.

Wat is gegevensverwerking?

Gegevensverwerking is een reeks stappen die de ruwe gegevens manipuleert, transformeert, organiseert en analyseert om er zinvolle informatie uit te halen met unieke informatie en methoden om de gegevens om te zetten in nuttige en waardevolle informatie om betere beslissingen te nemen. Gegevensverwerking kan een breed scala aan activiteiten omvatten, van basistaken zoals gegevensinvoer en validatie tot meer geavanceerde stappen zoals gegevensanalyse en modellering.

Verhoog de verkoopprestaties met 94% met onze gegamificeerde software voor commissiebeheer  

Wat is de gegevensverwerkingscyclus?

De gegevensverwerkingscyclus zijn de stadia die gegevens doorlopen vanaf de eerste verzameling tot het uiteindelijke gebruik en de verwijdering ervan. Het bevordert verschillende stadia van gegevensverwerking om de ongeorganiseerde gegevens om te zetten in zinvolle informatie. De verschillende stappen die betrokken zijn bij gegevensverwerking zijn de volgende:

  1. Gegevensverzameling
  2. Gegevensinvoer
  3. Gegevensverwerking
  4. Gegevens opslaan
  5. Gegevens analyseren
  6. Datavisualisatie
  7. Interpretatie van gegevens
  8. Besluitvorming
  9. Rapportage
  10. Feedback
  1. Gegevensverzameling: Het verzamelen van gegevens is de eerste fase, waarin de ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen worden gehaald, zoals transacties, enquêtes, interacties via sociale media en vele andere bronnen. De verzamelde gegevens moeten een nauwkeurigheid en kwaliteit hebben die de hele verwerkingscyclus kan doorlopen.
  2. Gegevensinvoer: Zodra de gegevens zijn verzameld, wordt de informatie ingevoerd in het systeem voor verdere verwerking. Dit kan handmatig of via andere alternatieve methoden, die zeker afhankelijk zijn van de bronnen en het volume van de gegevens.
  3. Gegevensverwerking: de ruwe gegevens worden opgeschoond en omgezet in bruikbare informatie, waaronder het identificeren en corrigeren van fouten, dubbele gegevens en ontbrekende waarden. Het transformeren van gegevens omvat het omzetten van gegevens in een gestructureerd formaat, het aggregeren of samenvatten van gegevens en berekeningen ter voorbereiding op verdere evaluatie.
  4. Gegevens opslaan: Verwerkingsgegevens worden opgeslagen in de systemen, datawarehouses of andere opslagsystemen, zodat ze gemakkelijk terug te vinden en integer zijn. De keuze van de opslagtechnologie en -architectuur hangt af van elementen zoals volume, toegangsfrequentie en de specifieke vereisten.
  5. Gegevens analyseren: Gegevensanalyse omvat verschillende statistische of geautomatiseerde technologieën om de gegevens te onderzoeken en patronen en trends te onthullen. Gegevensanalyse kan samengevatte gegevens bevatten en toekomstige bedrijfsanalyses voorspellen.
  6. Datavisualisatie: Na analyse worden inzichten in gegevens vaak visueel gepresenteerd met behulp van grafieken, diagrammen en dashboards, waardoor ingewikkelde gegevens begrijpelijker worden en belanghebbenden de belangrijkste conclusies gemakkelijk kunnen begrijpen.
  7. Gegevensinterpretaties: Gegevensexperts of managers interpreteren de geanalyseerde gegevens om er zinvolle conclusies en inzichten uit te halen en de doelen te bereiken die de juiste besluitvorming sturen.
  8. Besluitvorming: Met behulp van de kennis die is verkregen uit de interpretatie van gegevens, nemen belanghebbenden de juiste beslissingen die helpen bij de activiteiten van de organisatie, de verwerking en het maken van de juiste strategieën die variëren van tactische aanpassingen tot strategische initiatieven.
  9. Rapportage: Het resultaat van de gegevensinterpretaties, belanghebbenden nemen waardevolle beslissingen die worden gedocumenteerd en gecommuniceerd via presentaties, rapporten of interactieve dashboards.
  10. Feedback: Organisaties gebruiken de resultaten van beslissingen en acties op basis van de verwerkte gegevens om hun doeltreffendheid te beoordelen, wat helpt om strategieën te verfijnen, processen te optimaliseren en verdere acties te verbeteren.

Wat zijn de soorten gegevensverwerking?

De soorten gegevensverwerking omvatten:

  1. Batchverwerking
  2. Real-time verwerking
  3. Online transactieverwerking (OLTP)
  4. Online analytische verwerking (OLAP)
  5. Meervoudige verwerking
  6. Massaal parallelle verwerking (MPP)
  1. Batchverwerking: Batchverwerking omvat het verzamelen en verwerken van grote hoeveelheden gegevens in één keer, meestal in één bewerking of taak, die vaak wordt gebruikt voor routinetaken die geen real-time verwerking vereisen, zoals loonberekeningen, facturering en het genereren van rapporten.
  2. Real-time verwerking: Real-time verwerking omvat het verwerken en analyseren van gegevens op het moment dat ze worden gegenereerd, zonder enige vertraging. Dit type verwerking is geschikt voor omstandigheden waarin onmiddellijke verwerking vereist is, zoals het monitoren van sensorgegevens, financiële handel en online gaming. Voor realtime verwerking zijn vaak efficiënte gegevenspijplijnen en -systemen nodig om gegevens in realtime te verwerken en te reageren op gestroomlijnde gegevens.
  3. Online transactieverwerking (OLTP): OLTP omvat real-time verwerking van individuele transacties, zoals het bijwerken van een database record, het verwerken van een online aankoop of het maken van een reservering, waarbij de nadruk ligt op het handhaven van gegevensintegriteit en het garanderen van nauwkeurige, bijgewerkte informatie.
  4. Online analytische verwerking (OLAP): OLAP omvat het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden gegevens om inzichten te bieden voor besluitvormers en strategische planning. Deze systemen ondersteunen gecompliceerde query's en stellen gebruikers in staat om gegevens via verschillende dimensies te verkennen, waardoor gegevens kunnen worden gevisualiseerd.
  5. Meervoudige verwerking: Multi-processing omvat het gebruik van meerdere processors om gegevensverwerkingstaken tegelijkertijd uit te voeren. Dit type verwerking kan de prestaties verbeteren en berekeningen versnellen, vooral voor taken die geparallelliseerd kunnen worden.
  6. Massaal parallelle verwerking (MPP): Bij MPP wordt een groot aantal processors gebruikt om gegevensverwerkingstaken parallel uit te voeren. Deze systemen zijn ontworpen om complexe analyses uit te voeren op grote datasets die worden gebruikt bij big data analytics.

Wat zijn de voorbeelden van gegevensverwerking?

De voorbeelden van gegevensverwerking zijn als volgt:

  1. E-commerce
  2. Financiën
  3. Productie
  4. Transport en logistiek
  5. Telecommunicatie
  1. E-commerce: Analyseren van klantgedrag en browsen om aanbevelingen en promoties te personaliseren. Rapporten genereren over verkopen, voorraadniveaus en klantdemografie.
  2. Financiën: Verwerken van financiële transacties met creditcardbetalingen, online bankoverschrijvingen en aandelenhandel. Frauduleuze transactiepatronen en anomalieën in realtime detecteren.
  3. Productie: Bewaking en controle van productieprocessen met behulp van sensorgegevens voor kwaliteitscontrole en efficiëntieverbetering. Optimalisatie van de toeleveringsketen door het analyseren van voorraadniveaus, vraagpatronen en productieschema's.
  4. Transport en logistiek: Real-time traceren van voertuiglocaties en routinematige GPS-gegevens en het optimaliseren van leveringsroutes en -schema's om het brandstofverbruik en de levertijd te minimaliseren.
  5. Telecommunicatie: Het verwerken van gespreksgegevens voor factureringsdoeleinden en het analyseren van gesprekspatronen voor netwerkoptimalisatie en real-time analyse van netwerkgegevens om netwerkuitval en congestie te detecteren en te voorkomen.

Wat zijn de methoden voor gegevensverwerking?

De methoden voor gegevensverwerking zijn als volgt:

  1. Handmatige gegevensinvoer
  2. Mechanische gegevensverwerking
  3. Elektronische gegevensverwerking
  1. Handmatige gegevensinvoer: Gegevens worden handmatig in een systeem ingevoerd door mensen, omdat de methode wordt gebruikt om kleine hoeveelheden gegevens te verwerken of wanneer gegevens door mensen moeten worden geverifieerd en geïnterpreteerd.
  2. Mechanische gegevensverwerking: Gegevens worden mechanisch ingevoerd met behulp van apparaten en machines. Dit kunnen eenvoudige apparaten zijn zoals typemachines, rekenmachines of andere apparaten. Eenvoudige gegevensverwerking maakt eenvoudige handelingen mogelijk en minimaliseert fouten dan handmatige gegevensverwerking.
  3. Elektronische gegevensverwerking: Bij elektronische gegevensverwerking vinden moderne technologieën plaats via software en programma's voor gegevensverwerking. Er wordt een reeks instructies gegeven aan de software om de gegevens te verwerken en output te leveren, aangezien deze methode duur is, maar ook betere resultaten en betrouwbaarheid biedt voor de uitkomst van de gegevens.

Enquêtes onder werknemers:

Dit zijn korte enquêtes die regelmatig kunnen worden verstuurd om snel na te gaan hoe uw werknemers over een onderwerp denken. De enquête bevat minder vragen (niet meer dan 10) om snel informatie te krijgen. Ze kunnen op regelmatige tijdstippen (maandelijks/wekelijks/kwartaallijk) worden afgenomen.

Eén-op-één vergaderingen:

Periodieke bijeenkomsten van een uur voor een informeel gesprek met elk teamlid is een uitstekende manier om een goed beeld te krijgen van wat er bij hen leeft. Omdat het een veilig en privégesprek is, helpt het u om betere details over een kwestie te krijgen.

eNPS:

eNPS (employee Net Promoter score) is een van de eenvoudigste maar doeltreffende manieren om de mening van uw werknemers over uw bedrijf te beoordelen. Het bevat een intrigerende vraag die de loyaliteit meet. Een voorbeeld van eNPS-vragen zijn: Hoe waarschijnlijk is het dat u ons bedrijf bij anderen aanbeveelt? Werknemers beantwoorden de eNPS-enquête op een schaal van 1-10, waarbij 10 betekent dat het 'zeer waarschijnlijk' is dat zij het bedrijf zullen aanbevelen en 1 betekent dat het 'zeer onwaarschijnlijk' is dat zij het bedrijf zullen aanbevelen.

Op basis van de antwoorden kunnen de werknemers in drie verschillende categorieën worden ingedeeld:

  • Promoters
    Werknemers die positief hebben gereageerd of akkoord zijn gegaan.
  • Detractors
    Medewerkers die negatief hebben gereageerd of het er niet mee eens zijn.
  • Passieven
    Werknemers die neutraal zijn gebleven met hun antwoorden.

Vergelijkbare blogs

Snelle links

Woordenlijsten