Wydobycie z bazy danych użytecznych informacji, w celu ich późniejszego przekształcenia i uzyskania wyników, nazywa się
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Przetwarzanie danych to kluczowy proces w zarządzaniu informacjami, polegający na wydobywaniu użytecznych informacji z różnych źródeł, ich analizowaniu oraz przekształcaniu w taki sposób, aby mogły być wykorzystywane do podejmowania decyzji. W praktyce, proces ten obejmuje takie działania jak zbieranie danych, ich oczyszczanie, transformację, a także analizę statystyczną czy wizualizację wyników. Na przykład, w firmach zajmujących się analizą danych, przetwarzanie danych może polegać na zbieraniu informacji z różnych systemów operacyjnych, ich integracji oraz przygotowaniu raportów, które pomagają w strategii marketingowej. Dobre praktyki w przetwarzaniu danych obejmują stosowanie standardów jakościowych, takich jak ISO/IEC 25012, które definiują właściwości danych oraz ich jakość. Zrozumienie tego procesu jest fundamentalne dla każdej organizacji, która pragnie efektywnie wykorzystywać swoje zasoby informacyjne.
Porządkowanie danych odnosi się do organizacji informacji w sposób umożliwiający ich efektywne przetwarzanie, jednak nie oznacza to wydobywania z nich wartościowych informacji. Konwersja danych zazwyczaj dotyczy transformacji danych z jednego formatu do innego, co jest tylko częścią szerszego procesu przetwarzania. Wymiana danych z kolei sprowadza się do przesyłania informacji pomiędzy różnymi systemami lub podmiotami, co również nie obejmuje pełnego zakresu przetwarzania, które wymaga analizy i interpretacji tych danych. Typowym błędem w tym zakresie jest mylenie terminów i procesów. Wiele osób zakłada, że jedynie konwersja lub wymiana danych stanowi przetwarzanie, nie zauważając, że kluczowym elementem przetwarzania jest analiza, która przekształca surowe dane w użyteczne informacje. Użytkownicy muszą być świadomi, że przetwarzanie danych to złożony proces, który obejmuje wiele etapów, a nie jedynie ich uporządkowanie czy konwersję. W kontekście zapewnienia jakości danych, warto stosować metody takie jak ETL (Extract, Transform, Load), które podkreślają znaczenie każdego etapu przetwarzania danych i ich wpływ na końcowe wyniki analizy.