Junger Berufsmann, der an seinem Bürocomputer arbeitet
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Die besten Daten im Universum nützen nichts, wenn sie nicht verarbeitet werden. Datenverarbeitung bezeichnet Verfahren, die die Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln. Papier und Bleistift können funktionieren, aber im 21. Jahrhundert basiert die Datenanalyse normalerweise auf Computern. Um Daten per Computer verarbeiten zu können, müssen diese zunächst gesammelt, auf Richtigkeit überprüft und in den Computer eingegeben werden.
Stapelverarbeitung
Stapelverarbeitung ist Grunzen, die einfachste Form der Datenverarbeitung. Dies ist nützlich, wenn eine Organisation über ein großes Datenvolumen verfügt, das in eine oder zwei Kategorien eingeteilt werden kann. Eine Filiale kann beispielsweise ihre Transaktionen am Ende des Tages oder der Woche stapelweise verarbeiten und die Ergebnisse an die Zentrale senden. Wenn die Informationen nicht bei jeder Änderung aktualisiert werden müssen, ist die Stapelverarbeitung schnell genug.
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Echtzeit-Verarbeitung
Manchmal ist die Stapelverarbeitung nicht schnell genug. Echtzeitverarbeitungsmethoden verarbeiten Daten, wenn eine sofortige Bearbeitung erforderlich ist. Wenn jemand beispielsweise ein Flugticket kauft oder eine Reservierung storniert, muss die Fluggesellschaft ihre Aufzeichnungen sofort aktualisieren. Ein Radarsystem muss seinem Bediener eine sofortige Rückmeldung über das, was es erkennt, geben; ein Geldautomat muss Ihre Geldanforderung umgehend bearbeiten. Wenn die Stapelverarbeitung zu festgelegten Zeiten große Datenmengen verarbeitet, erfolgt die Echtzeitverarbeitung kontinuierlich.
Data-Mining
Data Mining verwendet Daten aus mehreren Quellen und Pools und kombiniert sie, um nach Korrelationen zu suchen. Beispielsweise könnte eine Lebensmittelkette die Einkäufe ihrer Kunden analysieren und feststellen, dass Kunden, die Müsli kaufen, oft Bananen dazu kaufen. Die Kette kann diese Informationen nutzen, um den Verkauf zu steigern, etwa indem Bananen in der Nähe des Getreides platziert werden, um mehr gemeinsame Käufe zu fördern. Die Kette kann auch verfolgen, welche Artikel sich besser verkaufen, wenn das Geschäft Coupons anbietet oder Verkäufe hält.
Statistische Verarbeitung
Die statistische Verarbeitung erfordert eine starke Zahlenverarbeitung. Ein Unternehmen, das weiß, dass es am Freitag beschäftigt ist, kann mithilfe der statistischen Verarbeitung die Auswirkungen verschiedener Variablen berechnen. Ein Teil des Ansturms kann beispielsweise auf Kunden mit Last-Minute-Anfragen zurückzuführen sein, während ein anderer Teil darauf zurückzuführen sein könnte, dass Mitarbeiter zu Beginn der Woche nachlassen. Die Kenntnis der Ursache hilft dem Unternehmen, den Ansturm zu bewältigen. Statistiken erleichtern auch den Vergleich von Daten von Unternehmen unterschiedlicher Größe oder Städten unterschiedlicher Größe.
