Databehandlingssystemer

Databehandlingssystemer er systemer som samler inn, lagrer, behandler og distribuerer data for beslutningsstøtte, operasjonell drift og utvikling av tjenester. De dekker hele livssyklusen fra datainnsamling og rensing til lagring, transformasjon og presentasjon av informasjon. Felles komponenter inkluderer kilder for data, som sanntidsstrømmer og batchkilder, lagring (relasjonelle databaser, NoSQL-databaser, data lakes og data warehouses), prosesseringsmotorer (ETL/ELT, batch- og strømbehandling), metadata og datakvalitet, samt tilgangskontroll og logging.

I praksis eksisterer det flere arkitekturer: operasjonelle databaser som støtter daglig drift, data lakes som lagrer rådata i varierende form, og data warehouses som organiserer data for analyseformål. Data strømmer ofte via ETL- eller ELT-prosesser, og i nyere tid også gjennom sanntidsstrømmer ved hjelp av skybaserte datapipelines.

Sikkerhet og personvern er sentrale krav. Organisasjoner må sikre datastrukturering, autentisering, autorisering, samt logging og revisjon. Behandling av personopplysninger må være i samsvar med personvernregelverk som GDPR, inkludert formålbegrensning, dataminimering, og rettighetene til dataregistrerte. Avtaler med tredjeparter og databehandlingsavtaler er ofte nødvendige.

Databehandlingssystemer støtter forretningsanalyse, rapportering, operativ monitorering og maskinlæring. De møter utfordringer som datakvalitet, fragmentering, skala og sikkerhet, men gir grunnlag for innsikt og automatisering i mange bransjer, blant annet finans, helse og produksjon.