Raw Data, czyli dane surowe, to nieprzetworzone informacje zebrane z różnych źródeł, stanowiące podstawę do dalszej analizy i interpretacji. Są to dane w ich pierwotnej postaci, bez modyfikacji, agregacji czy wnioskowania, co oznacza, że zawierają zarówno wartościowe informacje, jak i potencjalne zakłócenia. Dane surowe mogą pochodzić z systemów informatycznych, badań naukowych, czujników, ankiet lub innych źródeł, a ich odpowiednie przetwarzanie jest kluczowe dla uzyskania wartościowych wniosków.
Przetwarzanie danych surowych obejmuje etapy czyszczenia, weryfikacji i transformacji, co pozwala na eliminację błędów, duplikatów oraz nieistotnych informacji. Dopiero po odpowiednim przygotowaniu dane te mogą być wykorzystane do analizy statystycznej, modelowania czy tworzenia raportów wspierających podejmowanie decyzji biznesowych. Proces ten wymaga zastosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych oraz technologii umożliwiających efektywne zarządzanie dużymi zbiorami informacji.
W erze big data dane surowe stanowią cenny zasób, z którego firmy i instytucje mogą wyciągać strategiczne wnioski. Odpowiednia analiza pozwala na identyfikację trendów, wzorców oraz potencjalnych problemów, co przekłada się na lepsze planowanie i optymalizację procesów. W rezultacie umiejętność przetwarzania i interpretacji danych surowych jest kluczowym elementem współczesnych strategii zarządzania informacją i podejmowania decyzji opartych na danych.
👉 Zobacz definicję w języku angielskim: Raw Data: Unprocessed information for analysis