Was ist Datenverarbeitung?

Ob Sie nun mit einer kleinen Tabelle oder mit riesigen Datenmengen arbeiten, die Verarbeitung folgt einem standardmäßigen, wiederholbaren Prozess, dem sogenannten Datenverarbeitungszyklus.

Dies wird oft als Datenverarbeitungszyklus bezeichnet und bildet die Grundlage für gängige Datenintegrations-Frameworks wie ETL (Extract, Transform, Load). Das Verständnis dieses Zyklus ist der Schlüssel zur Entwicklung effizienter und zuverlässiger Daten-Workflows.

1. Erhebung: Rohdaten erfassen. Hier beginnt der Zyklus. Sie erfassen Rohdaten aus verschiedenen Quellen, die von Website-Protokollen und Kundenumfragen bis hin zu Messwerten von Sensoren und Finanztransaktionen reichen können. In dieser Phase können auch spezielle Techniken wie Change Data Capture (CDC) zum Einsatz kommen, mit denen sich Änderungen effizient direkt aus den Quelldatenbanken streamen lassen.
2. Vorbereitung/Bereinigung: Rohdaten transformieren. Dieser wichtige Schritt, der oft als Datenvorverarbeitung bezeichnet wird, umfasst das Bereinigen und Strukturieren der Rohdaten. Dazu gehören der Umgang mit fehlenden Werten, das Korrigieren von Fehlern, das Entfernen von Duplikaten und das Konvertieren der Daten in ein Format, das mit dem Prozessor kompatibel ist – der speziellen Engine, die für die Analyse des Datasets entwickelt wurde.
3. Eingabe: Dem Prozessor werden vorbereitete Daten zugeführt. Die bereinigten und vorbereiteten Daten werden in das Verarbeitungssystem eingegeben. Dieses System repräsentiert die umfassendere Umgebung – z.​B. einen Cloud-Dienst, ein Computerprogramm oder ein KI-Modell –, die die im vorherigen Schritt definierte spezifische Prozessorlogik enthält.
4. Verarbeitung: Algorithmen ausführen. In dieser Phase finden die eigentlichen Berechnungen, Manipulationen und Transformationen statt. Der Computer oder das System führt bestimmte Algorithmen und Regeln aus, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, z. B. Daten zu sortieren, mathematische Berechnungen durchzuführen oder verschiedene Datasets zusammenzuführen.
5. Ausgabe/Interpretation: Ergebnisse präsentieren. Die Ergebnisse der Verarbeitung werden in einem nützlichen und lesbaren Format präsentiert. Das Ergebnis kann ein Bericht, ein Diagramm, eine aktualisierte Datenbank, eine an einen Nutzer gesendete Warnung oder das Training eines KI-Modells sein.
6. Speicher: Verarbeitete Daten archivieren. Schließlich werden sowohl die Rohdaten als auch die verarbeiteten Informationen sicher gespeichert, um sie später verwenden, prüfen oder weiter analysieren zu können. Dies ist ein wichtiger Schritt, um Data Governance und Verlauf zu erhalten.

Die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, entwickelt sich ständig weiter, wobei wir immer mehr Geschwindigkeit, Umfang und Automatisierung benötigen.

Die moderne Datenverarbeitung führt zu einem deutlichen Wandel weg von monolithischen Anwendungen hin zu agileren, modularen Architekturen. Dabei kommen oft Container zum Einsatz, die Anwendungen und ihre Abhängigkeiten zur Portabilität verpacken, sowie Mikrodienste, die komplexe Anwendungen in kleinere, unabhängige Funktionen aufteilen.

Diese Technologien werden häufig zusammen mit serverlosem Computing eingesetzt, bei dem Cloud-Anbieter die Infrastruktur vollständig verwalten. Zusammen ermöglichen sie ereignisgesteuerte Architekturen. Bei diesem Modell laufen die Verarbeitungsjobs nicht ständig, sondern werden nur ausgelöst, wenn ein bestimmtes „Ereignis“ eintritt, z. B. wenn neue Daten in einem Speicher-Bucket ankommen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Kosten zu senken, und ermöglicht es Systemen, sich automatisch zu skalieren, um beliebige Nachfragemengen zu erfüllen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden direkt in die Verarbeitungspipeline eingebunden, um Datenqualitätsprüfungen zu automatisieren und Anomalien zu erkennen. Diese KI-gestützte Automatisierung kann die Vorbereitungsphase optimieren, die traditionell am zeitaufwendigsten ist.

Mit der Zunahme von IoT-Geräten und der massiven Datengenerierung an der Quelle verlagert Edge Computing die Datenverarbeitung näher an den Ort, an dem die Daten entstehen (die „Edge“). So können kritische Daten wie die von Überwachungssystemen in einer Fabrik sofort und lokalisiert verarbeitet werden. Das reduziert die Latenz und die Kosten für die Übertragung aller Rohdaten zurück in eine zentrale Cloud.