Raw Data, czyli dane surowe, to nieprzetworzone informacje zebrane z różnych źródeł, które stanowią podstawę do dalszej analizy i interpretacji. Są to dane w ich pierwotnej postaci, bez żadnych modyfikacji, agregacji czy wnioskowania, co oznacza, że zawierają zarówno istotne informacje, jak i potencjalne szumy. Dane surowe mogą pochodzić z systemów informatycznych, badań, sensorów, ankiet czy innych źródeł, a ich przetwarzanie jest kluczowe dla uzyskania wartościowych insightów.
Przetwarzanie raw data obejmuje etap czyszczenia, weryfikacji oraz transformacji danych, co pozwala na usunięcie błędów, duplikatów i nieistotnych informacji. Tylko po odpowiednim przygotowaniu, dane te mogą być wykorzystane do analizy statystycznej, modelowania czy tworzenia raportów, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych. Proces ten wymaga zastosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych oraz technologii, które umożliwiają efektywne zarządzanie dużymi zbiorami informacji.
W erze big data, raw data stanowią cenny zasób, z którego firmy i instytucje mogą wyciągać strategiczne wnioski. Odpowiednia analiza danych surowych pozwala na identyfikację trendów, wzorców oraz potencjalnych problemów, co przekłada się na lepsze planowanie i optymalizację procesów. W rezultacie, umiejętność przetwarzania i interpretacji raw data jest kluczowym elementem współczesnych strategii zarządzania informacją i podejmowania decyzji opartych na danych.