Was macht ein Datenverarbeitungssystem?

Jedes Unternehmen sammelt Tag für Tag Unmengen an Daten. Dazu gehören beispielsweise persönliche Informationen über Kunden, deren Nutzerverhalten oder Daten über die Entwicklung ihrer Bedürfnisse. All diese Informationen manuell zu sammeln und auszuwerten, ist aufgrund der enormen Mengen unmöglich geworden. An dieser Stelle setzt ein Datenverarbeitungssystem an und übernimmt die Aufgabe zuverlässig.

Was genau bedeutet Datenverarbeitung eigentlich? 

Von Datenverarbeitung ist immer dann die Rede, wenn Daten gesammelt werden, um sie in verwertbare und vor allem nützliche Informationen umzuwandeln. Zu diesem Zweck werden Rohdaten in Formate verwandelt, die leichter lesbar sind, beispielsweise in Dokumente. Auf diese Weise werden sie in eine verständliche Form und den dazugehörigen Kontext gesetzt.

Dann können sie von Computern interpretiert und schliesslich von den Mitarbeitenden genutzt werden. Um genau zu sein, durchlaufen die Daten insgesamt sechs Schritte, bis sie für den Endverbraucher nutzbar sind:

• Erfassung
• Aufbereitung
• Eingabe
• Verarbeitung
• Ausgabe
• Speicherung

Die einzelnen Schritte der Datenverarbeitung im Überblick

Zunächst müssen die Daten aufgenommen werden. Zu diesem Zweck extrahiert sie das Datenverarbeitungssystem aus verfügbaren Quellen, wie beispielsweise Data Lakes oder Data Warehouses. Je besser strukturiert diese Datenquellen sind, desto besser ist es auch um die Qualität der gesammelten Daten bestellt. 

Im Anschluss beginnt die Datenaufbereitung. Nun müssen die Rohdaten bereinigt und organisiert werden. Teil dieses Schritts ist auch die sorgfältige Überprüfung auf Fehler. Inkorrekte und unvollständige Daten werden entfernt, sodass ausschliesslich hochwertige Informationen übrigbleiben, aus denen Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

Im nächsten Schritt werden diese bereinigten Daten in das Zielsystem eingegeben. Das kann beispielsweise ein CRM-System oder ein Data Warehouse sein. Dazu werden sie erst einmal in eine Sprache übersetzt, die das gewählte System verstehen kann. Ab diesem Punkt nehmen die Rohdaten langsam die Gestalt nützlicher Informationen an.

Die Verarbeitung der Daten

Nun können sie für die weitere Interpretation verarbeitet werden. Diese Aufgabe übernehmen sogenannte Machine-Learning-Algorithmen. Je nachdem, aus welcher Quelle die Daten stammen und zu welchem Zweck sie später genutzt werden sollen, variiert ihre Verarbeitung. So muss beispielsweise mit Informationen für die Untersuchung von Advertising-Mustern anders umgegangen werden als mit Daten zur Bestimmung der Kundenbedürfnisse.

Im Rahmen der darauffolgenden Datenausgabe nehmen die Rohdaten jetzt endlich eine Form an, die auch für Nicht-Data-Scientists verständlich ist. Sie werden in Form von Dokumenten, Bildern, Videos, Graphen und mehr dargestellt. Die Mitarbeitenden des Unternehmens können sie selbstständig für ihre eigenen Analyseprojekte nutzen.

Nachdem alle Daten verarbeitet worden sind, gilt es, sie für die künftige Weiterverwendung zu speichern. Dieser Schritt ist nicht nur wichtig, weil zahlreiche Informationen nicht sofort, sondern erst zu einem späteren Zeitpunkt gebraucht werden. Er ist auch aufgrund der verpflichtenden Einhaltung der Datenschutzgesetze unabdingbar.

Nicht zu vergessen ist auch der praktische Nutzen für Mitarbeitenden und andere involvierte. Nur wenn Informationen richtig abgespeichert werden, können sie schnell und ohne Umwege darauf zugreifen.

Warum ist der Einsatz eines Datenverarbeitungssystems in Zeiten der Digitalisierung so wichtig?

Ohne ein zuverlässig arbeitendes Datenverarbeitungssystem haben Unternehmen keine Chance, die hohen Mengen an Informationen zu organisieren, die sie täglich sammeln. Ein Grossteil dieser wertvollen Daten würde unausgewertet und ungenutzt bleiben, womit Unternehmen sehr viel Potenzial verschenken würden.

Sie lassen sich Wettbewerbsvorteile entgehen, denn wertvolle Erkenntnisse bezüglich der Verbraucherbedürfnisse können sie nicht ziehen. Demnach ist es auch nicht möglich, entsprechende Marketing-Strategien und Vertriebsprozesse zu etablieren, die das Unternehmen zielsicher nach vorn bringen würden. Sowohl grosse als auch kleine Unternehmen sind deshalb sehr gut damit beraten, Unterstützung in Form eines Datenverarbeitungssystems hinzuzuziehen.

Was genau kann ein Datenverarbeitungssystem?

Ein Datenverarbeitungssystem kümmert sich um alle eintreffenden Informationen. Sie sichtet und ordnet sie und stellt sie an richtiger Stelle und im richtigen Moment zur Verfügung. So kann beispielsweise eine Bank ein Datenverarbeitungssystem nutzen, um Überweisungen ihrer Kundschaft automatisch zu bearbeiten.

Dank der Anlage kann das System die Legitimation des jeweiligen Kunden eigenständig prüfen, den Auftrag ausführen und den gesamten Prozess dokumentieren. Das Zutun eines Mitarbeitenden ist an dieser Stelle nicht notwendig. Damit sorgt ein Datenverarbeitungssystem für Entlastung auf verschiedensten Ebenen:

• Automatisierte Vorgänge sparen zeitliche Ressourcen der Mitarbeitenden. 
• Die Anlage ordnet Informationen selbst ein und stellt so eine organisierte Datenlage sicher. 
• Sie ermöglicht sofortigen Zugriff auf genau die Daten, die in der aktuellen Situation relevant sind.

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