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Unternehmen in nahezu jeder erdenklichen Branche sehen ihre Daten nicht nur als nützlich, sondern als eines der wichtigsten Vermögenswerte in ihrem Arsenal. Aber wie gewinnt ein Unternehmen Erkenntnisse aus seinen Daten?
Die Antwort auf diese Frage: Datenverarbeitung. Indem man Rohdaten richtig organisiert, werden selbst große Datenmengen entschlüsselbar und nützlich.
Datenverarbeitung ist das Sammeln und Übersetzen von Daten in nutzbare Informationen. In der Regel wird die Datenverarbeitung von einem Data Scientist (oder einem Team von ihnen) durchgeführt; die Arbeit nimmt Rohdaten, bereinigt sie, überprüft sie, analysiert sie und wandelt sie in ein leicht verständliches Format wie Diagramme oder Tabellen um.
Rohdaten, insbesondere wenn sie aus unterschiedlichen Quellen stammen, können schwierig, wenn nicht gar unmöglich zu entschlüsseln sein. Die Datenverarbeitung kann dies erheblich vereinfachen, indem sie die Daten in eine organisierte Struktur bringt, die leichter verständlich ist.
Rohdaten können unter Problemen wie Duplikationen, Fehlern und Inkonsistenzen leiden. Die Datenverarbeitung kann diese Probleme lösen und Ihnen Informationen liefern, die sowohl leichter verständlich als auch vertrauenswürdiger sind.
Sauberere, bessere Daten führen meist zu sichereren Entscheidungsfindungen. Eine effektive Datenverarbeitungslösung hilft, diese sauberen Daten zu erzeugen.
Unverarbeitete Rohdaten können viel Aufwand in der Nutzung erfordern. Die Verarbeitungsübung kann Ihre Daten zugänglicher und nutzreifer machen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für Unternehmen reduziert wird, um ihre Daten für Entscheidungen zu nutzen.
Die Datenverarbeitung erleichtert die Formatierung von Daten auf verschiedene Arten, etwa durch Diagramme, Tabellen und Diagramme. Datenvisualisierung kann helfen, ansonsten komplexe Informationen zu vereinfachen und Entscheidungsträgern zu ermöglichen, Daten schneller und einfacher zu verstehen.
Rohdaten können Trends oder zyklisches Verhalten verschleiern. Die Datenverarbeitung kann helfen, schwer zu erkennende Muster aufzudecken, was Entscheidungsträgern helfen kann, Anzeichen bevorstehender Trends zu erkennen.
Da die Anforderungen je nach Unternehmen unterschiedlich sein können, werden verschiedene Formen der Datenverarbeitung entwickelt, um unterschiedliche Bedürfnisse zu erfüllen. Sie müssen die Art der Datenverarbeitung wählen, die am besten zu Ihren Anforderungen passt.
Es ist nicht schwer, sich ein Szenario vorzustellen, in dem all diese Arten der Datenverarbeitung für verschiedene Szenarien innerhalb desselben Unternehmens verwendet würden. Betrachten Sie eine Fluggesellschaft:
Die Fluggesellschaft muss möglicherweise Multiprocessing für ihre Wettervorhersagebedürfnisse nutzen
Die Fluggesellschaft muss ihre Ticketverkäufe ständig aktualisieren, um zu verhindern, dass Agenten versehentlich Doppelsitze buchen. Dies erfordert eine Echtzeitverarbeitung.
Wenn die Fluggesellschaft an Flughäfen in mehreren Märkten operiert, erscheint die Zentralisierung ihrer Datenverarbeitung entmutigend. Eine effektive verteilte Datenverarbeitungsarchitektur, bei der jede Einrichtung ihren eigenen eigenen Datenverarbeitungsarm hat, könnte jedoch mehrere Vorteile bieten.
Ständige Innovationen in Software und Hardware bringen stetige Verbesserungen in die Datenverarbeitungsbranche. Hier sind vier Wege, wie sich die Datenverarbeitung kontinuierlich weiterentwickelt.
Historisch basierte die Datenverarbeitung darauf, dass ein Unternehmen Zugang zu On-Prem-Hardware und Serverfarmen hatte. Nicht mehr. Da Cloud Computing zu einer praktikablen Lösung geworden ist, ist die Datenverarbeitung für viele Unternehmen einfacher, schneller und erschwinglicher geworden.
The advent of AI is unleashing tremendous change on nearly every industry imaginable, and data processing is one of them.
Data management, quality and accessibility are all more easily achieved via a well-structured AI solution, and even companies with mature data processing solutions in place are discovering whole new levels of quality and efficiency by introducing AI into the data processing ecosystem.
Früher galten leistungsstarke Werkzeuge wie Datenverarbeitung als exklusives Gebiet riesiger Unternehmen mit enormen IT-Budgets. Nicht mehr.
Ähnlich wie Moores Gesetz dazu beigetragen hat, Computer für die breite Masse günstig genug zu machen, hat der Innovationsimpuls in der Datenverarbeitungsbranche dazu beigetragen, Technologien, die zuvor nur den größten Unternehmen zur Verfügung standen, für kleine bis mittelgroße Unternehmen gut erreichbar zu machen.
Diese Organisationen, die ihrer Natur her tendenziell wendiger sind, können nun bewährte Datenverarbeitungslösungen nutzen, um sich gegenüber ihren besser finanzierten, aber langsameren Rivalen einen zusätzlichen Vorteil zu verschaffen.
Die automatisierte Datenverarbeitung hat die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen, revolutioniert und sie von einer lästigen manuellen Aufgabe in einen nahtlosen, effizienten Betrieb verwandelt.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Technologien können Unternehmen Aufgaben wie Dateneingabe, Validierung und Analyse automatisieren und so die Mitarbeiter frei machen, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren. Stellen Sie sich vor, Sie verarbeiten riesige Datensätze in wenigen Minuten, entdecken Trends in Echtzeit und treffen datenbasierte Entscheidungen schneller als je zuvor.
Die automatisierte Datenverarbeitung reduziert nicht nur Fehler, sondern steigert auch die Produktivität und befähigt Unternehmen, in einem wettbewerbsintensiven Umfeld agil zu bleiben. Für jede Organisation, die skalieren möchte, ist Automatisierung kein Luxus mehr – sie ist eine Notwendigkeit.
Der BMC-Ansatz
Während eine Organisation wächst und sich weiterentwickelt, müssen sich ihre IT-Lösungen auf dem Weg anpassen. Unser Ansatz zur Auswahl einer Datenverarbeitungslösung berücksichtigt mehrere Faktoren:
