| Gegevensverwerking kan zo eenvoudig zijn als het organiseren van gegevens om patronen bloot te leggen, maar is vaak veel complexer. Het organiseren van gegevens is een *fundamenteel* onderdeel van gegevensverwerking en een cruciale eerste stap in het blootleggen van patronen. "Eenvoudig organiseren" is echter alleen maar oppervlakkig. Gegevensverwerking in de echte wereld omvat vaak:
* De gegevens opschonen: Omgaan met ontbrekende waarden, corrigeren van fouten, omgaan met inconsistenties en verwijderen van duplicaten. Dit is vaak een zeer tijdrovende en complexe stap.
* De gegevens transformeren: Het formaat, de structuur of de weergave van de gegevens wijzigen om deze geschikt te maken voor analyse. Dit kan gepaard gaan met schaalvergroting, normalisatie, feature-engineering of het aggregeren van gegevens.
* Algoritmen toepassen: Het gebruik van statistische methoden, machinaal leren of andere algoritmen om patronen te identificeren, voorspellingen te doen of conclusies te trekken. Dit vereist aanzienlijke expertise en rekenkracht.
* De gegevens visualiseren: Het maken van diagrammen, grafieken en andere visualisaties om de ontdekte patronen effectief te communiceren.
* De gegevens opslaan en beheren: Het efficiënt opslaan en ophalen van grote datasets kan een grote uitdaging zijn.
Hoewel een eenvoudige organisatie soms voor de hand liggende patronen kan onthullen, gaat bij echte gegevensverwerking vaak een veel ingewikkelder en geavanceerder proces gepaard. Zie het als volgt:als je je sokkenla organiseert, kan het zijn dat je meer blauwe dan rode sokken hebt (een eenvoudig patroon). Maar het analyseren van economische gegevens om markttrends te voorspellen vereist veel meer dan eenvoudige organisatie. |
