Insgesamt ist die Verarbeitung und Speicherung von Daten eine entscheidende Geschäftsaktivität, die Unternehmen dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen, die operative Effizienz zu verbessern und in ihrer Branche einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

 

Beschaffung von Informationen

Informationen können aus verschiedenen Quellen beschafft werden, wie z.B. aus Datenbanken, Umfragen, Forschungsergebnissen, öffentlich verfügbaren Quellen, sozialen Medien oder persönlichen Gesprächen. Die Art der Quelle hängt von der Art der Information ab, die benötigt wird.

Verarbeitung von Informationen

Nachdem die Informationen beschafft wurden, müssen sie verarbeitet werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann die Verwendung von Software-Tools zur Datenanalyse oder künstlichen Intelligenz umfassen, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. Die Verarbeitung von Informationen kann auch manuell erfolgen, indem die Informationen von einem Mitarbeiter durchgesehen und analysiert werden.

Speicherung von Informationen

Nachdem die Informationen beschafft und verarbeitet wurden, müssen sie gespeichert werden, um späteren Zugriff und Verwendung zu ermöglichen. Dies kann auf verschiedene Arten erfolgen, wie z.B. durch die Verwendung von Cloud-Speicher, externen Festplatten oder lokalen Servern. Die Art der Speicherung hängt von der Art der Informationen und den Sicherheitsanforderungen ab.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Beschaffung, Verarbeitung und Speicherung von Informationen eng miteinander verbunden sind und zusammenarbeiten müssen, um nützliche Erkenntnisse und Ergebnisse zu liefern. Die Qualität der Informationen hängt davon ab, wie gut sie beschafft, verarbeitet und gespeichert werden, und dies kann einen erheblichen Einfluss auf den Geschäftserfolg haben.

 

 

Daten Analyse

Dabei unterstützen wir die Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten.

Strukturierte Daten sind Daten, die in einer bestimmten Form oder Struktur vorliegen, die es erleichtert, sie zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Strukturierte Daten werden normalerweise in Tabellen oder Datenbanken gespeichert und können leicht durchsucht und analysiert werden. Ein Beispiel für strukturierte Daten sind Verkaufszahlen in einem Online-Shop, die in einer Tabelle gespeichert sind.

Unstrukturierte Daten hingegen sind Daten, die in keiner bestimmten Form oder Struktur vorliegen und schwieriger zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren sind. Unstrukturierte Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. E-Mails, Social-Media-Beiträgen, Audio- und Videodateien oder Bildern. Ein Beispiel für unstrukturierte Daten sind Kundenfeedback in Form von Kommentaren auf einer Social-Media-Plattform.

Um mit unstrukturierten Daten umzugehen, können Technologien wie Natural Language Processing (NLP) eingesetzt werden, um Texte zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren. Auch Machine-Learning-Techniken können eingesetzt werden, um Muster in unstrukturierten Daten zu erkennen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

In vielen Fällen ist es notwendig, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu kombinieren, um ein vollständiges Bild der Geschäftstätigkeiten zu erhalten. Beispielsweise können strukturierte Daten wie Verkaufszahlen mit unstrukturierten Daten wie Kundenfeedback kombiniert werden, um ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen zu erhalten.

 

Wir verwenden folgende Technologien für diese Aufgaben:

• SSIS
• C# .NET
• Python
• MS SQL DB
• OracleDB

Hier unverbindlich anfragen.