Przetwarzanie danych to złożony proces, obejmujący szereg działań mających na celu: przygotowanie, transformację oraz analizę danych w sposób, który maksymalizuje ich użyteczność, rzetelność i wartość. Dzięki przetwarzaniu dane stają się nie tylko uporządkowane, ale również gotowe do wykorzystania w różnorodnych projektach, analizach oraz systemach.
Przetwarzanie danych to zazwyczaj proces automatyczny lub półautomatyczny, przeprowadzany z wykorzystaniem narzędzi: programistycznych, analitycznych, statystycznych, GIS, bazodanowych, automatyzujących (ETL, ELT), chmurowych itd. Rzetelne przetwarzanie danych wymaga nadzoru, analizy oraz kontroli. Obejmuje kilka podstawowych etapów t.j.:
- Analiza Danych — pierwszy krok, mający na celu zrozumienie charakterystyki i jakości danych. Pozwala określić: rodzaje, źródła danych i ich formaty, braki oraz błędy w danych, możliwości wykorzystania danych w docelowym projekcie,
- Przygotowanie Danych — etap obejmuje m.in: zebranie wszystkich danych, uzupełnianie danych — wypełnianie brakujących informacji na podstawie innych dostępnych źródeł lub za pomocą algorytmów predykcyjnych, określenie typów danych — standaryzacja typów danych (np. tekst, liczby, daty itd.) w celu zapewnienia ich spójności,
- Czyszczenie Danych — usuwanie błędów i niepotrzebnych elementów t.j.: puste dane, zduplikowane dane, naprawa błędnych wartości atrybutów (nazw, jednostek, wartości), naprawa błędów geometrycznych - błędy topologiczne: niedomknięcia, przeciągnięcia, nachodzenie, "dziury", duplikacja wierzchołków itd.,
- Transformacja Danych — przekształcanie danych w określony sposób, aby spełniały wymagania docelowego systemu: transformacja do określonego schematu — dostosowanie danych do zdefiniowanego modelu, transformacja do układu współrzędnych — zmiana układu odniesienia dla danych przestrzennych (np. konwersja do układu WGS84 lub EPSG 2180),
- Łączenie Danych — integracja danych pochodzących z różnych źródeł: łączenia atrybutowe — na podstawie wspólnych kluczy (np. ID, kodów, nazw), łączenia przestrzenne — integracja danych na podstawie ich lokalizacji geograficznej (np. przypisanie obiektów do regionów administracyjnych),
- Tworzenie Nowych Zasobów i Atrybutów — na podstawie przetworzonych danych możliwe jest: generowanie nowych atrybutów obliczeniowych (np. powierzchnie, odległości, wskaźniki, relacje, zliczenia itd.), tworzenie analiz przestrzennych i statystycznych, budowanie zaawansowanych modeli predykcyjnych lub wizualizacyjnych,
- Zapis i Eksport Danych — przetworzone dane mogą być zapisane w nowych formatach lub strukturach: jako eksport do różnorodnych formatów danych (np. CSV, GeoJSON, Shapefile, baz danych przestrzennych itd.), jako źródło danych dla systemów GIS, hurtowni danych, serwisów API, aplikacji itd.
Korzyści z przetwarzania danych, to m.in:
- Oszczędność czasu i zasobów — zautomatyzowane procesy eliminują potrzebę ręcznego przetwarzania danych,
- Precyzja — minimalizacja ryzyka błędów dzięki standaryzacji i automatycznym kontrolom jakości,
- Skalowalność — możliwość pracy z ogromnymi ilościami danych w krótkim czasie,
- Wsparcie zaawansowanych analiz — gotowe dane umożliwiają zastosowanie uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji oraz innych, nowoczesnych technologii.