Datenverarbeitungsprozesse

Datenverarbeitungsprozesse bezeichnen die systematische Erfassung, Speicherung, Transformation und Verbreitung von Daten, um Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie bilden die Grundlage betrieblicher Entscheidungen, Analytik und Berichtswesen und kommen in nahezu allen Bereichen der Informationsverarbeitung vor.

Typische Phasen umfassen die Datenerfassung (Erhebung, Validierung), Datenaufbereitung (Bereinigung, Normalisierung), Speicherung (Datenbanken, Data Lakes), Verarbeitung (Transformation, Aggregation, Berechnungen), Verteilung (Reports, Dashboards, APIs) sowie Nutzung, Archivierung und Löschung. Prozesse können batchweise oder in Echtzeit erfolgen; gängige Muster sind ETL bzw. ELT, Data-Pipelines und Data-Mining.

Technische Grundlagen bilden Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Cloud-Umgebungen, ergänzt durch APIs und Messaging-Systeme. Sicherheits- und Datenschutzaspekte wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Logging und Auditierung sind in allen Phasen zentral, ebenso wie Backups, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

Governance und Standards umfassen Datenqualität, Metadatenmanagement, Datenkataloge, Datenherkunft (Data Lineage), Versionskontrolle und Rollen- sowie Berechtigungsmodell. Compliance-Anforderungen wie DSGVO und einschlägige IT-Sicherheitsstandards beeinflussen Architektur, Abläufe und Dokumentation.

Anwendungen finden sich in der Berichterstattung, Planung, Operationalisierung von Geschäftsprozessen sowie in Forschung und Entwicklung. Risiken bestehen in ungenauer oder veralteter Daten, Sicherheitsverletzungen, Datenschutzverstößen und Verzerrungen (Bias) in Analysen. Eine robuste Daten-Governance unterstützt Qualität, Transparenz und Rechenschaftspflicht.