Datenverarbeitung

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:

1. Datenerhebung
2. Dateneingabe
3. Datenverarbeitung
4. Speichern von Daten
5. Analyse der Daten
6. Visualisierung von Daten
7. Interpretationen der Daten
8. Entscheidungsfindung
9. Berichterstattung
10. Rückmeldung

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.