Was sind Daten? Eine Definition
Daten sind der Rohstoff unserer digitalen Welt. Sie sind überall: in unseren Smartphones, in riesigen Datenbanken, in der Cloud und in unzähligen Sensoren. Doch was sind Daten eigentlich? Der Begriff Daten bezeichnet alle Arten von Informationen, die in einer Datenbank gespeichert und verarbeitet werden können. In der Datenwissenschaft versteht man unter Daten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datensätze, die sich auf unterschiedliche Themen beziehen. Daten sind wesentliche Elemente der modernen Informationsverarbeitung, da sie als Grundlage für Analysen und Entscheidungen dienen. Aufgrund bekannter oder vermuteter Zusammenhänge können Daten auch als Indikatoren für bestimmte Trends oder Muster dienen.
Im alltäglichen Sprachgebrauch werden Daten oft als einfache Zahlen oder Fakten wahrgenommen, der Begriff Daten beschreibt jedoch eine vielschichtige Realität. Informationen sind Daten, die in einem bestimmten Kontext interpretiert werden. Maschinelles Lernen und Datenmanagement sind wichtige Bereiche, die sich mit der Analyse und Verarbeitung von Daten beschäftigen, um aus diesen Informationen systematisch neues Wissen zu gewinnen. Ob in einem Data Warehouse oder auf physischen Datenträgern, Daten sind in der digitalen Welt allgegenwärtig und von zentraler Bedeutung.
Unter Daten versteht man in der Informatik Zeichen, die aufgrund bekannter oder angenommener Konventionen Informationen repräsentieren. Diese Zeichen können Zahlen, Buchstaben oder Sonderzeichen sein und werden in digitaler Form in Computern gespeichert und verarbeitet. Einfach ausgedrückt sind Daten die kleinsten Informationseinheiten, die von Computern verarbeitet werden können.
Big Data: Die Bedeutung von Daten in der heutigen Zeit
Die Bedeutung von Daten in der heutigen Zeit kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Daten sind die Grundlage für zahlreiche Anwendungen, die unser tägliches Leben prägen. In der Datenverarbeitung werden große Mengen digitaler Daten in Datenbanken gespeichert und analysiert, um daraus wertvolle Informationen zu gewinnen. Ein Data Scientist verwendet Methoden wie maschinelles Lernen, um Muster in Datensätzen zu erkennen und diese in relevante Informationen umzuwandeln. Der Begriff „Daten“ bezieht sich nicht nur auf Bits und Gigabyte, sondern auch auf verschiedene Datentypen und Dateiformate, die für die Datenmanagementstrategien von Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind.
Es ist wichtig zu verstehen, dass Daten oft als Variablen betrachtet werden, die sich auf verschiedene exogene Faktoren beziehen. Die Wirtschaftstheorie hat die Rolle von Daten bei der Analyse von Märkten und Trends hervorgehoben, was die Frage aufwirft, warum Daten so wichtig sind. Die Definition erklärt, dass Daten in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge zu veranschaulichen und uns helfen, Daten einfach zu verstehen. Dabei spielt die Datensicherung eine wesentliche Rolle, um die Integrität und Verfügbarkeit der Datenbasis zu gewährleisten.
Die Wichtigkeit von Daten hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Sie treiben Innovationen voran, ermöglichen personalisierte Angebote und verändern unsere Lebens- und Arbeitsweise. Data Scientists sind gefragter denn je, um die wachsenden Datenmengen zu analysieren und ihren Wert zu erschließen. Daten sind die Basis für Geschäftsmodelle, Entscheidungen und Innovationen. Ein tiefes Verständnis von Daten ist daher für alle, die in der digitalen Welt tätig sind, von großer Bedeutung.
Datenqualität
Datenqualität ist das Fundament jeder Datenanalyse. Unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Daten führen zu verzerrten Ergebnissen und können falsche Entscheidungen zur Folge haben. Um die Datenqualität zu gewährleisten, ist eine sorgfältige Datenbereinigung und -transformation erforderlich. Dies umfasst beispielsweise die Identifizierung und Korrektur von Ausreißern, die Behandlung fehlender Werte und die Normalisierung von Daten.
Datentypen im Vergleich
Daten lassen sich nach verschiedenen Kriterien unterscheiden:
- Struktur:
- Strukturierte Daten sind in einer festen Form organisiert, wie in Tabellen oder relationalen Datenbanken. Beispiele sind Kundendaten, Produkthinweise oder Verkaufszahlen.
- Unstrukturierte Daten liegen in einer freien Form vor und sind schwerer zu analysieren. Dazu gehören Texte, Bilder, Audios und Videos.
- Semistrukturierte Daten sind eine Mischung aus beiden, wie zum Beispiel XML-Dateien.
- Herkunft:
- Primärdaten werden direkt erhoben, etwa durch Umfragen oder Messungen.
- Sekundärdaten sind bereits vorhandene Daten, wie Statistiken oder Daten aus sozialen Medien.
- Format:
- Textformate: .txt, .pdf, .docx
- Bildformate: .jpg, .png, .gif
- Audioformate: .mp3, .wav
- Videoformate: .mp4, .avi
- Datentyp:
- Numerische Daten: Zahlenwerte wie Alter, Gewicht oder Temperatur.
- Kategorielle Daten: Beschreibende Merkmale wie Geschlecht, Haarfarbe oder Beruf.
- Zeitbezogene Daten: Daten mit einem zeitlichen Bezug wie Datum, Uhrzeit oder Zeitstempel.
Warum sind Daten nicht nur in der Informatik wichtig?
Daten spielen in nahezu allen Bereichen unseres Lebens eine entscheidende Rolle:
- Wissenschaft: In der Forschung werden Daten gesammelt, analysiert und interpretiert, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
- Wirtschaft: Unternehmen nutzen Daten für Marketing, Produktentwicklung, Prozessoptimierung und Risikobewertung.
- Gesellschaft: Daten werden für die Verwaltung, Planung und Optimierung von Städten und Regionen eingesetzt.
Big Data beschreibt die enorme Menge an Daten, die in den letzten Jahren entstanden sind. Die Analyse dieser großen Datenmengen ermöglicht neue Erkenntnisse und Geschäftsmodelle.
Wie werden Daten gespeichert und verarbeitet?
Data Science ist das Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Daten, um einen tieferen Einblick in Sachverhalte oder Ereignisse zu gewinnen. Daten und ihre Relevanz beziehen sich auf Informationen, die aus Transaktionen gewonnen werden. In der Umgangssprache wird der Begriff Daten oft als binäres Zahlensystem beschrieben, das sowohl bekannte als auch vermutete Vereinbarungen umfasst.
Daten werden im Plural verwendet, da Daten als Informationen verstanden werden, die sowohl direkt als auch indirekt übertragbar sind. Maschinelles Lernen definiert Daten als Informationsquellen, die auf der Grundlage bekannter oder vermuteter Vereinbarungen verarbeitet werden. Beispielsweise werden Weblinks als Informationsquellen verwendet, um die Relevanz von Daten zu bestimmen. In den letzten zehn Jahren hat sich die Art und Weise, wie über Daten gesprochen wird, stark verändert. Daten werden in einem Kontext beschrieben, der sowohl analog als auch digital ist, was die Komplexität von Daten weiter erhöht.
Daten sind Daten, aber die Art der Information, die sie darstellen, kann je nach ihrer Interpretation variieren. Daten werden auf verschiedenen Datenträgern wie Festplatten, SSDs oder in der Cloud gespeichert. Für die Verarbeitung werden sie in Datenbanken organisiert. Datenbankmanagementsysteme (DBMS) ermöglichen den effizienten Zugriff und die Verwaltung der Daten. Datenanalyse und Data Mining sind wichtige Verfahren, um Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu entdecken. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglichen es, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.