Im Jahr 2020 wurden weltweit täglich schätzungsweise 2,5 Quintillionen Byte an Daten erzeugt, und Experten sagen voraus, dass diese Zahl bis 2025 auf 436 Exabyte pro Tag ansteigen wird. Im Zeitalter von Big Data verlassen sich immer mehr Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen auf Datenwissenschaftler, die ihnen beim Sortieren, Bereinigen und Umstrukturieren ihrer Daten in leicht zu analysierende Formate helfen. 

Die Datenverarbeitung ist ein wichtiger Teil der Extraktion aussagekräftiger Informationen aus riesigen Datenmengen, und Datenwissenschaftler haben gute Berufsaussichten, da große und kleine Unternehmen zunehmend Datenanalysen für ihre Geschäftsentscheidungen nutzen. Das spannende Feld der Big Data kann ohne Fachleute, die über die notwendige Ausbildung und Erfahrung verfügen, um Daten für Analyseprozesse aufzubereiten, nicht funktionieren.

Studierende, die sich für eine Karriere im wachsenden Bereich der Datenanalyse interessieren, sollten lernen, was Datenverarbeitung ist, warum sie ein wichtiges Feld ist und welche Ausbildung und Erfahrung für eine erfolgreiche Karriere in der Datenverarbeitung erforderlich ist. Der Abschluss eines fortgeschrittenen Online-Zertifikats oder -Studiengangs kann ein wichtiger Schritt sein, um die gefragten Fähigkeiten zu erlangen, die für fortgeschrittene Positionen im Bereich Big Data benötigt werden, z. B. als Datenverarbeiter. Einzelpersonen können einen umfassenden Master-Abschluss in Datenwissenschaft oder Datenanalyse anstreben oder sich für ein schnelleres und kompakteres Programm entscheiden, wie z. B. ein Post-Abitur-Zertifikat in Big Data. 

Definition von Datenverarbeitung
Datenverarbeitung, manchmal auch als Datenmanipulation bezeichnet, ist der Prozess der manuellen Bereinigung von Rohdaten vor der Analyse. Zu den gebräuchlichsten Tools und Programmiersprachen, die bei der Datenverarbeitung eingesetzt werden, gehören Microsoft Excel, SQL, Python und Pandas. Datenverarbeiter identifizieren manuell Datenlücken, wie z. B. fehlende Zellen in Tabellenkalkulationen, löschen oder füllen unvollständige Zellen und identifizieren und entfernen irrelevante Datenausreißer. Wenn die Daten nicht ordnungsgemäß bereinigt werden, sind die Analyseergebnisse oft weniger klar und genau.

Datenermittlung. In der Entdeckungsphase versuchen Datenwissenschaftler herauszufinden, was ihre Daten sind und wie sie weiter erforscht und analysiert werden können. Umfassen die Daten beispielsweise den Browser- und Kaufverlauf von Kunden oder einen detaillierten Verlauf der vergangenen Likes von Nutzern sozialer Medien?
Strukturierung der Daten. Daten gibt es in allen Formen und Größen. Bei der Datenstrukturierung (oder -umstrukturierung) werden mehrere Datensätze in einem einzigen, einheitlichen Format kombiniert.
Datenbereinigung: Datensätze sind oft unvollständig. Daher werden die Daten vor der Analyse manuell bereinigt. Dies kann das Entfernen und Ersetzen von ungenauen oder beschädigten Datensätzen beinhalten.