datainntak

Datainntak refererer til prosessen med å fange opp og hente data inn i et databehandlingssystem eller en applikasjon. Det dekker metoder for innsamling av data fra ulike kilder, inkludert brukerinnndata via skjemaer, skanning av dokumenter, sensordata, loggfiler, databaser og eksterne tjenester. Målet er å fylle et datasett eller en lagringsplass med nøyaktig og tidsaktuell informasjon for å støtte behandling, analyse og beslutningstaking. Datainntak kan være manuelt, automatisert eller en kombinasjon av begge, og kan innebære sanntidsstrømmer eller batchopplastinger.

Kjerneaktiviteter inkluderer innsamling, validering, rensing, transformasjon, normalisering og berikelse. Valideringsregler sikrer formater, verdier og referensiell integritet; rensing fjerner støy og retter feil; transformasjon kartlegger data til interne skjemaer og kan innebære duplisering og berikelse fra referansedata. Dataenes opprinnelse og behandlingssteg kan dokumenteres gjennom datalinje og revisjonsspor for å sikre sporbarhet og ansvarlighet.

Kvalitets-, personvern- og sikkerhetshensyn er sentrale i datainntak. Organisasjoner definerer datakvalitetsregler og styringspolicyer, implementerer tilgangskontroller og sikrer overholdelse av gjeldende lover og regler. Personvern kan kreve dataminimering, pseudonymisering eller anonymisering av personopplysninger.

Praksis og verktøy for datainntak inkluderer grensesnitt for dataregistrering med validering, skanning og OCR av dokumenter, API-integrasjoner, filparsing og ETL/ELT-pipelines. Effektivt datainntak forutsetter klare datamodeller, standardiserte formater, robust feilbehandling, overvåking og dokumentasjon.