Data Processing

Datenverarbeitung, ein Schlüsselfaktor für den Erfolg von Data Insights

Datenverarbeitung bedeutet, dass Daten gesammelt und in verwertbare Informationen umgewandelt werden. Die Datenverarbeitung beginnt mit den Daten in ihrer Rohform und wandelt sie in ein besser lesbares Format um (Diagramme, Dokumente usw.), um ihnen die Form und den Kontext zu geben, der für die Interpretation durch Computer und die Nutzung durch Mitarbeitende im gesamten Unternehmen erforderlich ist.

Mazars begleitet Organisationen durch die folgenden Phasen der Datenverarbeitung:

	Data Understanding: Die meisten Abteilungen eines Unternehmens arbeiten täglich mit Daten: Recht, Vertrieb, Betrieb, Finanzen, Personalwesen, Management. Dieser Schritt besteht darin, festzustellen, dass das Unternehmen Daten verwendet, bevor die folgenden drei Fragen geklärt werden: Wie werden sie verwendet? Woher werden sie bezogen? Warum wird diese Datenquelle genutzt? Auf der Grundlage dieser Antworten ist die Organisation bereit, in die zweite Phase einzutreten: die Datenerhebung.
	Data Collection: Die Daten werden aus verfügbaren Quellen, einschließlich Data Lakes und Data Warehouses, entnommen. Es ist wichtig, dass die verfügbaren Datenquellen vertrauenswürdig und gut aufgebaut sind, damit die erfassten Daten (die später als Informationen verwendet werden) von höchstmöglicher Qualität sind.
	Data Preparation: Sobald die Daten gesammelt sind, kommen sie in die Phase der Datenaufbereitung. Die Datenaufbereitung, oft auch als "Pre-Processing" bezeichnet, ist die Phase, in der die Rohdaten bereinigt und für die folgende Phase der Datenverarbeitung organisiert werden. Während der Aufbereitung integriert Mazars verschiedene Konzepte, wie z.B. die Fehleranalyse, die automatische Datenkorrektur oder den Datenharmonisierungsprozess.
	Data Transformation: Die Daten werden dann in eine umsetzbare, strukturierte und abgleichbare Struktur umgewandelt. Mazars achtet stets darauf, dass diese Transformation dokumentiert wird und flexibel genug ist, um Änderungen zu integrieren und Skalierbarkeit zu ermöglichen.
	Data Storage: Die letzte Stufe der Datenverarbeitung ist die Speicherung. Nachdem alle Daten verarbeitet wurden, werden sie für die zukünftige Verwendung gespeichert. Die Datenspeicherung ist in eine automatisierte Pipeline integriert, die Folgendes umfasst: Häufigkeit der Erfassung; Art der Extraktion (vollständig, Delta); und Auslöser des Prozesses (kalenderbasiert, ereignisbasiert).