Data processing: van ruwe data, tot hapklare informatie

Als organisatie wil je jezelf concentreren op het gebruik van data en niet op het beheer ervan. Wanneer je als organisatie data effectief gebruikt, zet je koers in de richting van een datagedreven organisatie. Een belangrijke factor hierin is data processing. Data processing is een begrip dat vrij breed te interpreteren is. In grote lijnen worden informatie en gegevens verwerkt tot datasets die de kern vormen van een database. In het bijzonder om van onbruikbare en ruwe data, bruikbare en hapklare data te maken.

Voordat je aan de slag gaat met data processing, datasets en BI, is het belangrijk dat je weet welke processen hieraan ten grondslag liggen. Maar waar moet je aan denken bij data processing? Hoe ziet dit proces eruit? In de basis bestaat data processing uit een zestal stappen. In deze blog nemen we je mee in deze 6 stappen.

Datadone processing cyclus

De 6 stappen van data processing

Stap 1: Data verzamelen

De eerste fase van data processing is gericht op het verzamelen van data. Belangrijk hierbij is dat de data betrouwbaar is en van hoge kwaliteit. Daarnaast moeten de databronnen (zoals een datawarehouse) betrouwbaar en goed gebouwd zijn. Hiermee waarborg je de kwaliteit en duurzaamheid van je data.

Stap 2: Data voorbereiden

Nadat de data is verzameld, begint de fase waarin de data wordt ‘voorbereid’, ook wel ‘pre-processing’. In deze fase worden de verzamelde gegevens opgeschoond en gecontroleerd op fouten. Het voornaamste doel van deze fase is om overbodige, dubbele en foute gegevens te elimineren.

Stap 3: Data invoer

Je hebt nu schone en kwalitatief bruikbare data. Nu is het zaak om deze data over te brengen naar een eindlocatie. Dit houdt in dat de data wordt vertaald met behulp van een datawarehouse. De derde stap van deze cyclus wordt voornamelijk gekenmerkt door het feit dat ruwe data voor het eerst een bruikbare vorm aanneemt.

Stap 4: Data verwerken

De vierde stap van data processing gaat over het daadwerkelijke processing. Hierbij wordt de data verwerkt en kan deze geïnterpreteerd worden. Dit wordt gedaan aan de hand van machine learning en artificial intelligence. Deze begrippen hebben beide te maken met de ontwikkeling van algoritmes en technieken waarmee computers zelf kunnen leren.

Stap 5: Data interpretatie

In dit stadium van data processing wordt de data ook begrijpelijk voor mensen die niet thuis zijn in data science. De data wordt gegoten in overzichtelijke en begrijpelijke BI dashboards met video’s, grafieken, afbeeldingen of grofweg platte tekst. In dit stadium kan de data worden geïnterpreteerd en kun je datagedreven gaan analyseren.

Stap 6: Data opslaan

Als alle data verwerkt is, is het tijd om de data op te slaan. Hoewel sommige informatie onmiddellijk gebruikt wordt, zal veel ervan later nog een doel dienen. Bijvoorbeeld om analyses in een later stadium te kunnen doen. Wanneer gegevens goed zijn opgeslagen, kun je deze snel en gemakkelijk raadplegen wanneer dat nodig is.

De essentie van data processing

In grote lijnen weet je nu hoe data processing in zijn werk gaat. In essentie zijn de 6 stappen samen te vatten als volgt: de data doorloopt een reis van onbruikbare, ruwe data tot bruikbare, hapklare informatie. Ben jij klaar om aan de slag te gaan met data? Let’s get datadone!

Deze blog over data processing is de achtste en laatste blog uit onze blogreeks over het optimaliseren van jouw datakwaliteit. Benieuwd naar meer? Houd onze website en socials in de gaten!

Direct jouw datakwaliteit verhogen?

Ontdek meer in onze brochure