Was ist Datenverarbeitung in der Forschung? – Lucid

Durch die Datenverarbeitung können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, fundierte Geschäftsentscheidungen treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, indem sie Daten eingrenzen, um die genauesten und zuverlässigsten Informationen zu erhalten. Wenn Sie die Bedeutung der Datenverarbeitung in der quantitativen Forschung kennen und diese Methoden erfolgreich umsetzen können, können Sie bessere Ergebnisse für Ihr Unternehmen erzielen.

Was ist Datenverarbeitung in Forschungsmethoden?

Datenverarbeitung in der Forschung ist die Sammlung und Übersetzung eines Datensatzes in wertvolle, verwertbare Informationen. Durch diesen Prozess nimmt ein Forscher, Dateningenieur oder Datenwissenschaftler Rohdaten und konvertiert sie in ein besser lesbares Format, z. B. ein Diagramm, einen Bericht oder ein Diagramm, entweder manuell oder über ein automatisiertes Tool. Der Forscher wird diese Informationen dann nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Probleme zu lösen, Verbesserungen vorzunehmen und letztendlich bessere Ergebnisse zu erzielen.

Was sind die Phasen der Datenverarbeitung?

Der Datenverarbeitungszyklus umfasst mehrere Schritte. Obwohl jede Stufe eine bestimmte Reihenfolge hat, wiederholt sich der gesamte Prozess zyklisch.

Sammlung

Bei der Datenerfassung werden Daten aus verfügbaren Quellen wie Data Warehouses und Data Lakes extrahiert. Rohdaten können in verschiedenen Formen vorliegen, vom Benutzerverhalten über monetäre Zahlen bis hin zu Gewinn- und Verlustrechnungen und Web-Cookies.

Die Art der Rohdaten, die Sie erfassen, hat erhebliche Auswirkungen auf die spätere Ausgabe. Forscher müssen auf genaue, vertrauenswürdige und umfassende Quellen zurückgreifen, um gültige, verwertbare Ergebnisse zu erhalten.

Vorbereitung

Durch die Datenaufbereitung polieren, organisieren, filtern und untersuchen Sie Rohdaten auf Fehler. Die Datenaufbereitung dient dazu, fehlerhafte, redundante oder unvollständige Daten zu eliminieren und in eine geeignete Form für die weitere Verarbeitung und Analyse zu überführen. Das Ziel der Vorbereitungsphase ist es, die höchstmögliche Datenqualität zu erreichen.

Eingabe

Die Eingabestufe ist die erste Stufe, in der Rohdaten nutzbaren Informationen ähneln. Sobald die Daten bereinigt sind, geben Sie sie in ein entsprechendes Ziel ein, z. B. in ein Data Warehouse oder eine CRM-Software (Customer Relationship Management), und übersetzen sie in eine kompatible Sprache für diese Systeme. Sie können diese Daten über zahlreiche Eingabequellen wie Tastaturen, Scanner oder Digitalisierer eingeben.

Verarbeitung

Als nächstes beginnen Sie mit der Verarbeitung der auf Ihrem Computer gespeicherten Daten während der Dateneingabephase. Sie können die Datenverarbeitung mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz durchführen, um die gewünschte Eingabe zu generieren. Sie können die Daten aus der Verarbeitungsphase auf vielfältige Weise nutzen, von der Erstellung medizinischer Diagnosen über die Ermittlung von Kundenbedürfnissen bis hin zum Herstellen von Verbindungen zwischen Werbemustern.

Durch diese Phase werden Daten nutzbar und können von Nicht-Datenwissenschaftlern interpretiert werden. Diese übersetzten Daten sind lesbar und werden häufig in Bildern, Grafiken, Text, Audio und Videos dargestellt. Nach der Interpretation können Unternehmensmitglieder die Daten für ihre Analyseprojekte selbst verwalten.

Lagerung

Nach der verarbeitung der daten erfolgreich, alle verbleibenden informationen sollte gespeichert werden für später verwenden. Wenn Unternehmen ihre Daten ordnungsgemäß speichern, bleiben sie konform mit den Datenschutzgesetzen und fördern bei Bedarf einen schnelleren und einfacheren Zugriff auf Informationen. Sie können diese Daten auch als Eingabe im folgenden Verarbeitungszyklus verwenden.

Was sind die drei Methoden der Datenverarbeitung?

Sie können aus drei primären Methoden der Datenverarbeitung wählen, basierend auf Ihren Bedürfnissen:

Manuelle Datenverarbeitung: Bei dieser Methode verarbeiten Benutzer Daten manuell, dh sie führen jeden Schritt ohne Verwendung von Elektronik oder Automatisierungssoftware aus. Diese Methode ist zwar die kostengünstigste und erfordert nur minimale Ressourcen, kann jedoch zeitaufwändig sein und birgt ein höheres Fehlerrisiko.

Mechanische Datenverarbeitung: Bei der mechanischen Verarbeitung werden Maschinen und Geräte zum Filtern von Daten verwendet, z. B. Taschenrechner, Druckmaschinen oder Schreibmaschinen. Diese Methode eignet sich für einfache Datenverarbeitungsbemühungen und erzeugt weniger Fehler, ist aber komplexer als andere Techniken.

Elektronische Datenverarbeitung: Forscher verarbeiten Daten mithilfe moderner Datenverarbeitungssoftware und -technologien, wobei sie dem Programm einen Befehlssatz zuführen, um die Daten zu analysieren und eine Ergebnisausgabe zu erstellen. Obwohl diese Methode die teuerste ist, ist sie auch die schnellste und zuverlässigste, um eine genaue Ausgabe zu erzeugen.

Die Vorteile der Datenverarbeitung in der quantitativen Forschung

Wenn Sie die Datenverarbeitung in der quantitativen Forschung einsetzen, wird Ihr Unternehmen eine Reihe von Vorteilen erfahren:

• Einfachere Berichtserstellung
• Höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit
• Kostenreduzierung
• Einfache Speicherung
• Höhere Datengenauigkeit
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
• Verbesserte Sicherheit
• Reibungslose Zusammenarbeit

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