Die für die Datenverarbeitung ausgewählten Methoden werden durch ein komplexes Zusammenspiel mehrerer Faktoren bestimmt:
1. Dateneigenschaften:
* Volumen: Die Datenmenge wirkt sich erheblich auf die Verarbeitungsmethode aus. Kleine Datensätze können problemlos mit Tabellenkalkulationen oder einfachem Skripten behandelt werden, während massive Datensätze verteilte Computer und spezielle Tools wie Hadoop oder Spark erfordern.
* Geschwindigkeit: Wie schnell die Daten generiert und verarbeitet werden müssen. Echtzeit-Anwendungen (z. B. Aktienhandel) fordern sofortige Verarbeitung, im Gegensatz zu der Batch-Verarbeitung, die für weniger zeitkritische Aufgaben geeignet ist (z. B. monatliche Finanzberichte).
* Sorte: Die Vielfalt der Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert) beeinflusst die verwendeten Techniken. Strukturierte Daten (Datenbanken) erfordern eine unterschiedliche Verarbeitung als unstrukturierte Daten (Text, Bilder), für die möglicherweise eine natürliche Sprachverarbeitung oder Bilderkennung erforderlich ist.
* Richtigkeit: Die Vertrauenswürdigkeit und Genauigkeit der Daten. Datenreinigungs- und Validierungsmethoden werden entscheidend, wenn die Daten laut oder unvollständig sind.
* Wert: Die potenziellen Erkenntnisse, die aus den Daten extrahiert werden können. Dies beeinflusst die Investition in fortschrittliche Verarbeitungsmethoden und die erforderliche Komplexität.
2. Geschäftsanforderungen:
* Ziele: Welche Fragen versuchen Sie mit den Daten zu beantworten? Verschiedene analytische Ziele (z. B. deskriptiv, prädiktiv, vorschreibend) führen zu unterschiedlichen Verarbeitungstechniken.
* Zeitempfindlichkeit: Wie schnell müssen Ergebnisse geliefert werden? Dies bestimmt, ob Echtzeit-, nahezu Echtzeit- oder Stapelverarbeitung angemessen ist.
* Genauigkeitsanforderungen: Welches Genauigkeitsniveau wird in den Ergebnissen benötigt? Dies beeinflusst die Auswahl der Algorithmen und die Ebene der Datenreinigung.
* Budget: Die verfügbaren Ressourcen (finanziell und menschlich) beschränken die Auswahlmöglichkeiten von Hardware, Software und Personal.
* Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, in Zukunft zunehmende Datenvolumina und Verarbeitungsanforderungen zu bewältigen.
3. Technische Faktoren:
* verfügbare Infrastruktur: Die verfügbaren Hardware- und Software -Ressourcen (Rechenleistung, Speicherkapazität, Netzwerkfunktionen) bestimmen die Verarbeitungsmethoden. Cloud Computing bietet im Vergleich zu On-Premise-Lösungen erhebliche Flexibilität und Skalierbarkeit.
* Softwaretools und Bibliotheken: Die Verfügbarkeit und Eignung spezifischer Datenverarbeitungstools (z. B. SQL-Datenbanken, Python-Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn, R) beeinflussen den Ansatz.
* Fachwissen: Die Fähigkeiten und Kenntnisse der beteiligten Datenwissenschaftler und Ingenieure bestimmen die Durchführbarkeit und Effizienz verschiedener Verarbeitungsmethoden.
* Datensicherheit und Datenschutz: Die Einhaltung von Vorschriften (z. B. DSGVO) und Datenschutzanforderungen erfordert spezifische Sicherheitsmaßnahmen während der Datenverarbeitung.
Diese Faktoren sind miteinander verbunden und beeinflussen sich oft gegenseitig. Beispielsweise erfordert ein großes Datenvolumen eine verteilte Verarbeitung, die sich wiederum auf das Budget auswirken und spezielles Fachwissen erfordern. Die Auswahl der richtigen Datenverarbeitungsmethode ist ein entscheidender Schritt, um eine genaue, effiziente und aufschlussreiche Analyse sicherzustellen.
