Co to jest przetwarzanie danych?
Warto podkreślić, że samo pojęcie przetwarzania danych zostało precyzyjnie określone na gruncie prawnym – przede wszystkim w Rozporządzeniu Parlamentu Europejskiego i Rady UE nr 2016/679 z 27 kwietnia 2016 r. oraz w ustawie uchwalonej w 2018 r. w związku z koniecznością wdrożenia w Polsce unijnej dyrektywy unifikującej przepisy dot. ochrony danych osobowych na terenie UE (tzw. RODO). Choć uszczegółowienie przepisów odnosi się tu tylko do danych osobowych, warto je przytoczyć, aby mieć jasność co do pełnej listy operacji uznawanych za przetwarzanie danych. W ww. rozporządzeniu wskazano (zob. art. 4 pkt 2), że przez przetwarzanie danych należy rozumieć następujące czynności:- zbieranie,
- utrwalanie,
- organizowanie,
- porządkowanie,
- przechowywanie,
- adaptowanie lub modyfikowanie,
- pobieranie,
- przeglądanie,
- wykorzystywanie,
- ujawnianie poprzez przesłanie, rozpowszechnianie lub innego rodzaju udostępnianie,
- dopasowywanie lub łączenie,
- ograniczanie, usuwanie lub niszczenie danych.
Przetwarzanie danych zależy od skali działalności, liczby źródeł danych oraz potrzeb kierownictwa
Rozwojowi każdej organizacji towarzyszy zwykle rosnące zapotrzebowanie na przetwarzanie danych – rozumianych w bardzo szerokim kontekście, najczęściej jako informacje opisujące konkretne zdarzenia gospodarcze. Firmy, które w sposób aktywny walczą o swoją pozycję konkurencyjną, muszą jak najszybciej podejmować decyzje, starając się o ich trafność, tak by zminimalizować ryzyko błędu. Dodatkowym wyzwaniem dla firm jest utrzymanie sprawności zarządzania informacją w erze transformacji cyfrowej, która z jednej strony cechuje się dynamicznym rozwojem nowych źródeł danych napływających do firm, a z drugiej strony często niesie z sobą konieczność migracji do nowszych rozwiązań informatycznych lub przenoszenia części procesów biznesowych do chmury. W wielu większych przedsiębiorstwach tylko w samym obszarze sprzedaży, obsługi klienta i marketingu, obok systemów dziedzinowych, takich jak CRM czy ERP, istnieje co najmniej kilkanaście odrębnych kategorii źródeł danych. Dla firmy, która chce zachować spójność w prowadzonej komunikacji, zapewnić wysoką jakość procesów i móc z sukcesem się rozwijać, jednym z najważniejszych celów jest uzyskanie wysokiej dostępności danych dla pracowników na wszystkich szczeblach – nie tylko kierowniczych, ale też operacyjnych. Oczywiste jest, że obecnie do efektywnego przetwarzania danych niezbędne są odpowiednie narzędzia informatyczne. Organizacje o skromniejszych potrzebach analitycznych często zadowalają się podstawowymi funkcjonalnościami oferowanymi przez systemy dziedzinowe – np. programy kadrowo-płacowe, finansowo-księgowe, czy systemy ERP. W tego typu podmiotach analizy najczęściej są wspomagane arkuszami kalkulacyjnymi. W większych organizacjach, gdzie apetyt na analitykę jest naprawdę spory i gdzie konieczne jest prowadzenie pod rygorem obowiązujących przepisów sprawozdawczości wewnętrznej i zewnętrznej, potrzeby przetwarzania danych stają się mocno wyrafinowane. Zresztą kwestia dostępności informacji i wielowymiarowego ich przetwarzania pojawia się wszędzie tam, gdzie o pozycji rynkowej decyduje zwinność w działaniu, zdolność adaptacji zmian, szybkość podejmowanych decyzji i umiejętność wielokontekstowego spojrzenia na dostępne dane – niejako z różnych perspektyw. W takich sytuacjach często okazuje się, że analitykę biznesową powinny wspierać rozwiązania do tego dedykowane, jak np. Business Intelligence, takie jak Qlik Sense, czy też rozwiązania klasy Corporate Performance Management. Na tym polu wielką role odgrywa technologia OLAP (z ang. Online Analytical Processing). Czym charakteryzuje się OLAP? To technologia, która umożliwia:- wielowymiarową analizę danych, które mogą być rozproszone w wielu źródłach i zasobach,
- elastyczne eksplorowanie danych (generowania raportów, prowadzenia analiz typu drill-down itp.) zależnie od potrzeb użytkownika,
- scentralizowanie rozproszonych danych,
- równoczesny dostęp do tych samych danych wielu użytkownikom,
- szybką i zautomatyzowaną analizę danych oraz elastyczne zaprezentowanie zwizualizowanych informacji, przy czym nie mniej ważne jest utrzymanie łatwego w obsłudze, intuicyjnego interfejsu użytkownika (np. tzw. kokpitu zarządczego).
