Dataprosessien

Dataprosessien betegner de samlede aktivitetene som behandler data for å omsette rådata til anvendbar informasjon. Den omfatter hele livssyklusen fra innsamling og lagring til transformasjon, analyse og formidling av resultater i beslutningsprosesser og operativ bruk. Begrepet brukes i informasjonssystemer, dataforvaltning og virksomhetsstyring for å beskrive hvordan data blir til innsikt.

Faser i dataprosessien omfatter datainnsamling, lagring og administrasjon av metadata, rensing og kvalitetssikring, transformasjon og forberedelse av data, samt integrasjon av data fra ulike kilder. Data lagres i databaser, datavarehus eller data lakes. Analysestegene inkluderer spørringer, statistiske analyser, maskinlæring og tolkning, før informasjon formidles som rapporter, dashboards eller andre formidlingsformer.

Praksisen støttes av teknologier som databaser, ETL/ELT-verktøy, datapipelines og ulike lagringsløsninger. Overordnet datapolitikk og praksis knyttet til data governance og datakvalitet er sentralt for å sikre sporbarhet, datakvalitet og samsvar med regler. Datasikkerhet, tilgangskontroller og anonymisering er viktige aspekter.

Dataprosessien er avgjørende for pålitelig innsikt, men står overfor utfordringer som datasiloer, kvalitetsproblemer, kostnader ved lagring og behov for sanntids eller strømmende behandling i enkelte anvendelser.

Den brukes i næringsliv, vitenskap, offentlig sektor og tjenestesektorer for å støtte beslutningstaking, operativ styring og innsikt i atferd. God dataprosess gir bedre beslutninger, raskere respons og mulighet for automatiserte prosesser.