Datenarbeitsprozesses

Datenarbeitsprozess bezeichnet in der Praxis die Gesamtheit der Aktivitäten, die notwendig sind, um Rohdaten in verwertbare Informationen zu überführen. Er beschreibt den Lebenszyklus von Daten von der Erfassung bis zur Nutzung und umfasst sowohl technische als auch organisatorische Aspekte. Ziel ist es, Daten zuverlässig, qualitativ hochwertig und zugänglich für Entscheidungsträger zu machen.

Typische Phasen eines Datenarbeitsprozesses sind Erfassung, Aufbereitung, Integration, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Verteilung. In der Erfassungsphase werden Datenquellen identifiziert und Daten in geeigneter Form aufgenommen. Die Aufbereitung umfasst Reinigung, Normalisierung und Standardisierung. Die Integrationsphase verbindet Daten aus verschiedenen Quellen, oft durch Transformationen und Vereinheitlichung von Metriken. Speicherung erfolgt in Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouses, abhängig von Anforderungen an Struktur, Schemaflexibilität und Skalierbarkeit. Die Verarbeitung schließt Transformationen, Berechnungen und Modelltraining ein. In der Analyse werden Auswertungen, Berichte, Dashboards oder statistische Modelle erstellt. Die Verteilung sorgt dafür, dass Ergebnisse als Datenprodukte, Berichte oder APIs Nutzern und Anwendungen zugänglich gemacht werden. Governance, Qualitätssicherung, Metadaten und Datenherkunft (Data Lineage) sichern Transparenz, Compliance und Sicherheit, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und regulatorische Vorgaben.

Typische Prinzipien sind ETL bzw. ELT, Automatisierung durch Orchestrierung, Monitoring und Versionierung. Rollen wie Data Engineers, Data Scientists, Data Stewards und Geschäftsanwender arbeiten zusammen, um konsistente, nachvollziehbare und wiederholbare Ergebnisse zu gewährleisten. Der Begriff ist breit gefasst und kann je nach Organisation unterschiedliche Schwerpunkte erfahren.