Was ist Datenverarbeitung?

Historisch verließen sich Unternehmen auf manuelle Datenverarbeitung und Taschenrechner, um kleinere Datensätze zu verwalten. Da Unternehmen immer größere Datenmengen generierten, war die Datenverarbeitung unerlässlich.

Aus diesem Bedarf heraus entstand die elektronische Datenverarbeitung,die fortschrittliche Zentraleinheiten (CPUs) und eine Automatisierung mit sich brachte, die menschliche Eingriffe minimierten.

Mit der zunehmenden Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) ist eine effektive Datenverarbeitung entscheidender denn je. Saubere, gut strukturierte Daten bilden die Grundlage für KI-Modelle und ermöglichen es Unternehmen, Workflows zu automatisieren und tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.

Laut einem Bericht des IBM Institute for Business Value aus dem Jahr 2024 sind nur 29 % der Führungskräfte in der Technologiebranche der Meinung, dass ihre Unternehmensdaten die Qualitäts-, Zugangs- und Sicherheitsstandards erfüllen, um die effiziente Skalierung der generativen KI zu unterstützen. Aber ohne hochwertige Verarbeitungssysteme sind KI-gesteuerte Anwendungen anfällig für Ineffizienz, Verzerrungen und unzuverlässige Ausgaben.

Heute ermöglichen maschinelles Lernen (ML), KI und parallele Verarbeitung – oder paralleles Rechnen– die Datenverarbeitung. Mit diesen Fortschritten können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, indem sie Cloud Computing-Dienste wie Microsoft Azure oder IBM Cloud® nutzen.

Obwohl die Methoden der Datenverarbeitung variieren, gibt es etwa sechs Phasen, um Rohdaten systematisch in nutzbare Informationen umzuwandeln:

1. Datenerfassung: Unternehmen sammeln möglicherweise große Datenmengen aus Quellen wie Sensoren aus dem Internet der Dinge (IoT), sozialen Medien oder Drittanbietern. Die Standardisierung der Datenverwaltung in diesem Schritt kann zur Rationalisierung nachfolgender Datenverarbeitung beitragen.
   
   
2. Data Preparation: Dieser Schritt umfasst die Bereinigung, Validierung und Standardisierung von Daten, um qualitativ hochwertige Datensätze zu erhalten. ML-Algorithmen, die durch Python-Skripte angetrieben werden, können Anomalien erkennen, fehlende Werte kennzeichnen und doppelte Datensätze entfernen, die Genauigkeit von Analysen und KI-Modellen verbessern.
   
   
3. Dateneingabe: Nach der Kuratierung werden die Rohdaten in ein Verarbeitungssystem wie Apache Spark durch SQL-Abfragen, Workflows oder Batch-Jobs eingebracht. Indem Sie dem Datenschutz bei der Aufnahme Vorrang einräumen, können Unternehmen die Vorschriften einhalten, insbesondere in stark regulierten Umgebungen.
   
   
4. Analyse: Algorithmen, parallele Verarbeitung oder Multiprocessing können Muster in Big Data aufdecken. Die Integration von KI an dieser Stelle kann dazu beitragen, den Bedarf an manueller Kontrolle zu reduzieren, was wiederum die Datenanalyse beschleunigt.
   
   
5. Datenausgabe: Stakeholder können die Ergebnisse der Datenanalyse mit Hilfe von Grafiken, Dashboards und Berichten visualisieren. Eine schnelle Entscheidungsfindung hängt davon ab, wie einfach Benutzer diese wertvollen Erkenntnisse interpretieren können, insbesondere für Prognosen oder Risikomanagement.
   
   
6. Datenspeicher: Verarbeitete Daten werden für den späteren Zugriff in Data Warehouses, Data Lakes oder Cloud Computing-Repositories gespeichert. Angemessene Datenspeicher-Praktiken, die an Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ausgerichtet sind, können Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften einzuhalten. 

Die Datenverarbeitung hilft Unternehmen, Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.

Da Unternehmen immer mehr Daten sammeln, können effektive Verarbeitungssysteme dazu beitragen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Abläufe zu rationalisieren. Sie können auch dazu beitragen, dass die Daten genau, sicher und für fortschrittliche KI-Anwendungen bereit sind.

KI- und ML-Tools analysieren Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, Preisstrategien zu optimieren, Markttrends vorherzusagen und die operative Planung zu verbessern. Tools zur Datenvisualisierung wie Diagramme und Dashboards erleichtern den Zugang zu komplexen Erkenntnissen und verwandeln Rohdaten in verwertbare Informationen für die Stakeholder.

Kostengünstige Datenaufbereitung und -analyse kann Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu optimieren, von der Aggregation von Marketing-Performance-Daten bis hin zur Verbesserung der Bestandsprognose.

Allgemeiner ausgedrückt: Echtzeit-Datenpipelines, die auf Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und AWS aufgebaut sind, ermöglichen es Unternehmen, die Verarbeitungsleistung nach Bedarf zu skalieren. Diese Fähigkeit trägt dazu bei, dass große Datenmengen schnell und effizient analysiert werden können.

Eine robuste Datenverarbeitung hilft Unternehmen, sensible Informationen zu schützen und Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten. Sicherheitsorientierte Datenspeicherlösungen wie Data Warehouses und Data Lakes tragen zur Risikominderung bei, indem sie die Kontrolle darüber behalten, wie Daten gespeichert, abgerufen und aufbewahrt werden. Automatisierte Verarbeitungssysteme können in Governance-Frameworks integriert werden und Richtlinien durchsetzen, um eine konsistente und konforme Datenverarbeitung zu gewährleisten. 

Hochwertige, strukturierte Daten sind für generative KI -Modelle (Gen AI) und andere KI-gestützte Anwendungen unerlässlich. Data Scientists verlassen sich auf fortschrittliche Verarbeitungssysteme, um Daten zu bereinigen, zu klassifizieren und anzureichern. Diese Vorbereitung trägt dazu bei, dass die Daten für das KI-Training richtig formatiert sind.

Durch den Einsatz von KI-gestützter Automatisierung können Unternehmen auch die Datenaufbereitung beschleunigen und die Leistung von ML-Lösungen und Lösungen der generativen KI verbessern. 

Fortschritte bei den Verarbeitungssystemen haben die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen analysieren und verwalten, neu definiert. 

Die frühe Datenverarbeitung basierte auf manueller Eingabe, einfachen Rechnern und stapelbasierter Datenverarbeitung, was häufig zu Ineffizienzen und einer uneinheitlichen Datenqualität führte. Im Laufe der Zeit haben Innovationen wie SQL-Datenbanken, Cloud Computing und ML-Algorithmen Unternehmen dazu inspiriert, die Verarbeitung von Daten zu optimieren. 

Zu den wichtigsten Datenverarbeitungstechnologien gehören heute:

Cloudbasierte Verarbeitungssysteme bieten skalierbare Rechenleistung, sodass Unternehmen große Datenmengen ohne hohe Infrastrukturinvestitionen verwalten können. Frameworks wie Apache Hadoop und Spark verarbeiten Echtzeitdaten und ermöglichen es Unternehmen, alles zu optimieren, von Prognosen für die Lieferkette bis hin zu personalisierten Erfahrungen. 

Der Aufstieg von Algorithmen für maschinelles Lernen hat die Datenverarbeitung verändert. KI-gestützte Tools wie TensorFlow rationalisieren die Datenaufbereitung, verbessern die prädiktive Modellierung und automatisieren die Datenanalyse in großem Maßstab. Echtzeit-Frameworks wie Apache Kafka optimieren Datenpipelines und verbessern Anwendungen wie Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung und E-Commerce Empfehlungs-Engines.

Um die Latenz zu reduzieren und die Echtzeitdatenanalyse zu verbessern, verarbeitet Edge Computing die Informationen näher an der Quelle. Dies ist besonders wichtig für Branchen, in denen sofortige Entscheidungen erforderlich sind, wie z. B. im Gesundheitswesen, wo in Sekundenbruchteilen viel auf dem Spiel steht.

Durch die lokalisierte Datenverarbeitung können außerdem die Kundeninteraktion und die Bestandsverwaltung verbessert werden, indem Verzögerungen minimiert werden.

Quantencomputing ist in der Lage, die Datenverarbeitung zu revolutionieren, indem es komplexe Optimierungsprobleme löst, die herkömmliche Rechenmöglichkeiten übersteigen. Da die Zahl der Anwendungsfälle wächst, hat das Quantencomputing das Potenzial, Bereiche wie Kryptographie, Logistik und groß angelegte Simulationen zu verändern, Erkenntnisse zu beschleunigen und die Zukunft der Datenverarbeitung zu gestalten.

Unternehmen können je nach ihren Betriebs- und Skalierbarkeitsanforderungen unterschiedliche Datenverarbeitungsmethoden verwenden:

• Batchverarbeitung: Diese Methode verarbeitet Rohdaten in geplanten Intervallen und bleibt eine kostengünstige Option für sich wiederholende Workloads mit minimalem menschlichen Eingriff. Die Stapelverarbeitung eignet sich am besten für die Zusammenfassung von Transaktionen oder Routineaufgaben wie der Gehaltsabrechnung.
  
  
• Verarbeitung in Echtzeit: Die Verarbeitung in Echtzeit ist für zeitkritische Anwendungen wie die Überwachung des Gesundheitswesens oder die Betrugserkennung von entscheidender Bedeutung, bei denen die Datenausgabe sofort erforderlich ist. Automatische Datenvalidierung, maschinelles Lernen und Tools mit geringer Latenz können Unternehmen dabei unterstützen, auf Ereignisse zu reagieren, sobald sie eintreten.
  
  
• Multiprocessing: Multiprocessing verteilt Datenverarbeitung auf mehrere CPUs, um Big Data effizient zu verarbeiten. Dieser Ansatz ist wertvoll für Data Engineers, die komplexe Analyse parallel ausführen, wodurch die Gesamtverarbeitungszeit reduziert wird.
  
  
• Manuelle Datenverarbeitung: Wie der Name schon sagt, umfasst die manuelle Datenverarbeitung menschliches Eingreifen. Auch wenn diese Methode langsamer ist, kann sie in regulatorischen Kontexten oder in Fällen, in denen ein präzises menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist, um Fehler zu vermeiden, wie z. B. bei speziellen Audits oder kritischen Dateneingabeaktivitäten, notwendig sein.
  
  
• Online-Verarbeitung: Die Online-Verarbeitung unterstützt kontinuierliche Echtzeit-Dateninteraktionen in Umgebungen wie Social Media oder E-Commerce. Durch die ständige Aktualisierung von Datensätzen kann die Online-Verarbeitung Benutzerverhaltensanalyse mit dynamischen Systemreaktionen abgleichen und ML-Algorithmen bereitstellen, um die Erfahrung in Echtzeit zu verfeinern.

Unternehmen stehen bei der Verwaltung großer Datenmengen vor mehreren Herausforderungen, darunter: 

• Qualitätsprobleme
• Skalierbarkeitsbeschränkungen
• Komplexität der Integration 
• Einhaltung von Vorschriften

Eine unzureichende Datenbereinigung oder -validierung kann zu Ungenauigkeiten führen, wie z. B. unbeabsichtigte Redundanzen, unvollständige Felder und inkonsistente Formate. Diese Probleme können wertvolle Erkenntnisse schmälern, die Prognosebemühungen untergraben und schwerwiegende Auswirkungen auf Unternehmen haben.

Denken Sie daran, dass Unity Software aufgrund einer „selbstverschuldeten Wunde“, die durch „schlechte proprietäre Kundendaten“ verursacht wurde, rund 5 Mrd. USD an Marktkapitalisierung verloren hat. Durch die Einhaltung strenger Datenqualitätsstandards und die Reduzierung der manuellen Überwachung können Unternehmen die Zuverlässigkeit erhöhen und ethische Praktiken während des gesamten Datenlebenszyklus aufrechterhalten.

Herkömmliche Verarbeitungseinheiten oder ältere Architekturen können mit wachsenden Datenmengen überfordert sein. Und dennoch wird erwartet, dass bis 2028 die globale Datensphäre 393,9 Zettabytes erreichen wird.¹ Das ist ungefähr 50.000 Mal so viele Bytes wie es Sandkörner auf der Erde gibt.

Ohne effiziente Skalierungsstrategien riskieren Unternehmen Engpässe, langsame Abfragen und steigende Infrastrukturkosten. Moderne Multiprocessing- und Parallelverarbeitungsmethoden können Arbeitslasten auf mehrere CPUs verteilen, so dass die Systeme massive Datenmengen in Echtzeit verarbeiten können.

Die Zusammenführung von Rohdaten von verschiedenen Anbietern, lokalen Systemen und Cloud-Computing-Umgebungen kann schwierig sein. Laut dem „State of Data Science“-Bericht von Anaconda aus dem Jahr 2023 bleibt die Datenaufbereitung die zeitaufwändigste Aufgabe für Data-Science-Praktiker.² Verschiedene Arten der Datenverarbeitung können erforderlich sein, um Daten zu vereinheitlichen und gleichzeitig die Zugehörigkeit zu wahren, insbesondere in stark regulierten Branchen.

Sorgfältig konzipierte Lösungen können die Fragmentierung verringern und aussagekräftige Informationen in jeder Phase der Pipeline aufrechterhalten, während standardisierte Verarbeitungsschritte dazu beitragen können, die Konsistenz in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten.

Vorschriften wie die DSGVO machen den Datenschutz zu einer kritischen Priorität. Die Geldbußen für Nichteinhaltung beliefen sich im Jahr 2024 auf insgesamt rund 1,2 Mrd. EUR.³ Mit der Ausweitung der Datenverarbeitung steigen auch die regulatorischen Risiken. Unternehmen jonglieren mit Anforderungen wie Datensouveränität, der Nachverfolgung von Nutzerzustimmungen und der automatisierten Compliance-Berichterstattung.

Im Gegensatz zu Verarbeitungsschritten, die sich auf die Leistung konzentrieren, haben bei Lösungen für die Regulierung die Sicherheit und die Datenqualität Priorität. Techniken wie Datenminimierung und Verschlüsselung können Unternehmen dabei helfen, Rohdaten zu verarbeiten und gleichzeitig die Datenschutzgesetze einzuhalten.