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Daten sind allgegenwärtig und prägen unseren Alltag mehr, als wir oft wahrnehmen. Ob beim Online-Shopping, in sozialen Netzwerken, bei der Nutzung von Wohnraum oder auch Sensorik im öffentlichen Raum und auf dem Smartphone in unserer Hand – überall entstehen Daten, werden gesammelt, verarbeitet und analysiert. Viele dieser Daten werden direkt von Nutzern durch deren Aktivitäten erzeugt, etwa durch Bewertungen, Suchanfragen oder Interaktionen in sozialen Medien.
Der Begriff «Daten» stammt aus dem Lateinischen und ist der Plural von „Datum“. Linguistisch betrachtet bedeutet «Datum» so viel wie „etwas Gegebenes“. Im Deutschen wird „Daten“ als Mehrzahl verwendet, um verschiedene Informationen oder Werte zu beschreiben, die in unterschiedlichen Kontexten genutzt werden. Die Definition von Daten bildet die Grundlage dafür, wie wir Inhalte interpretieren und weiterverarbeiten. Daten dienen dabei als Abbild der Wahrheit und sind essenziell, um verlässliche Entscheidungen zu treffen. Die weltweite Nutzung und Bedeutung von Daten zeigen sich in nahezu allen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Bereichen.
Im Kern handelt es sich dabei um Informationen in einer bestimmten Form, die gespeichert, übertragen und interpretiert werden können. Das Thema Daten ist komplex und vielschichtig; dieser Artikel dient als Leitfaden, um einen strukturierten Überblick zu geben. Eine korrekte Einordnung der verschiedenen Datenarten ist entscheidend, damit Daten effizient genutzt und von Systemen wie Suchmaschinen richtig interpretiert werden können. Sie bilden die Grundlage für Wissen, Entscheidungen und technologische Entwicklungen. Um die Bedeutung von Daten in der heutigen Informationsgesellschaft zu verstehen, lohnt sich ein Blick darauf, wie sie definiert sind, welche Arten es gibt und welche Rolle sie in Wissenschaft, Wirtschaft und unserem persönlichen Leben spielen.
Daten lassen sich in verschiedene Typen unterteilen, je nachdem, in welcher Form sie vorliegen und wie sie genutzt werden können. Eine grundlegende Unterscheidung erfolgt zwischen qualitativen und quantitativen Daten. Ein weiterer wichtiger Unterschied besteht zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Darüber hinaus existieren halbstrukturierte Datensätze, die Elemente beider Formen vereinen.
Qualitative Daten beschreiben Eigenschaften oder Merkmale, die sich nicht direkt in Zahlen ausdrücken lassen – etwa Farben, Meinungen oder Kategorien.
Quantitative Daten hingegen sind messbar und in Zahlen darstellbar, wie beispielsweise Körpergrösse, Temperatur oder Umsatz. Die Analyse quantitativer Daten basiert auf der Auswertung von Werten, die als numerische Messgrössen eine zentrale Rolle spielen.
Strukturierte Daten liegen in klarer, tabellarischer Form vor, wie etwa in Datenbanken oder Excel-Tabellen. Sie basieren auf einem vordefinierten Datenmodell und können in einer SQL-Datenbank gespeichert werden. In Datenbanken werden strukturierte Daten in Zeilen organisiert und im Datenspeicher abgelegt, was eine effiziente Verwaltung und Abfrage ermöglicht.
Unstrukturierte Daten dagegen haben keine feste Form. Dazu zählen Texte, Bilder, Videos, Audioaufnahmen oder Social-Media-Posts. Sie liegen oft in unterschiedlichen Formaten und Dateiformaten vor, was die Suche und Organisation erschwert. Bei unstrukturierten Daten spielen Inhalt, Post, E-Mail, Marketing und Schutz eine wichtige Rolle, da sie häufig für Kommunikations- und Marketingzwecke genutzt werden und besonderer Schutz vor unbefugtem Zugriff erforderlich ist. Zudem ist der Schutz der Daten bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten von zentraler Bedeutung, um gesetzlichen Vorgaben zu entsprechen.
Ein Beispiel dafür sind XML- oder JSON-Dateien, die zwar eine gewisse Ordnung enthalten, aber flexibler aufgebaut sind als klassische Tabellen.
Ein Datensatz kann verschiedene Kategorien umfassen und spielt eine zentrale Rolle bei der Datenorganisation. Die Unterschiede zwischen den Datensätzen sind entscheidend für die Auswahl der richtigen Analyse- und Speicherverfahren.
Big Data steht für die gewaltigen Datenmengen, die heute in Unternehmen und Organisationen anfallen – und für die Technologien, mit denen diese Daten nutzbar gemacht werden. Big Data umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, die aus unterschiedlichsten Quellen stammen: von Social Media und E-Commerce-Plattformen über Finanztransaktionen bis hin zu Sensordaten aus der Industrie.
Die Besonderheit von Big Data liegt nicht nur im Volumen, sondern auch in der Vielfalt der Datensätze und der Geschwindigkeit, mit der neue Daten entstehen. Um aus diesen riesigen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, setzen Unternehmen auf spezialisierte Tools und Technologien wie Hadoop, Spark oder Cloud-basierte Datenplattformen. Big Data ermöglicht es, Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und Prozessezu optimieren – etwa bei der Analyse von Kundenverhalten, der Optimierung von Lieferketten oder der Entwicklung neuer Produkte. Die Fähigkeit, Big Data effizient zu verarbeiten und zu analysieren, wird zunehmend zum Erfolgsfaktor in der digitalen Wirtschaft.
Neben dieser Unterscheidung spielt auch der Entstehungskontext eine Rolle. Man spricht beispielsweise von Beobachtungsdaten (durch Messungen oder Sensoren erhoben), experimentellen Daten (gezielt unter kontrollierten Bedingungen erzeugt) oder Transaktionsdaten (z. B. beim Online-Kauf oder beim Bezahlen mit Karte).
Für die Analyse und Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen ist die Menge und Qualität der zugrundeliegenden Datensätzen entscheidend, da sie maßgeblich die Aussagekraft und Effizienz datenbasierter Prozesse beeinflussen.
So wertvoll Daten auch sind, im Unternehmensalltag stossen viele kleine und mittelständische Unternehmen auf Hürden, wenn es darum geht, diese systematisch zu nutzen – insbesondere, wenn es um den Schutz sensibler Informationen vor unbefugtem Zugriff und Datenmissbrauch geht.
Täglich entstehen riesige Mengen an neuen Informationen – von Webseiten, Social Media über interne Systeme bis hinzu sensorgestützten Prozessen. Für KMU und vor allem Grossunternehmen ist es oft schwierig, aus dieser Flut an Informationen die wirklich relevanten Daten herauszufiltern. Ohne eine klare Struktur und automatisierte Prozesse drohen Zeitverlust und ineffiziente Entscheidungen.
Nicht alle Daten sind korrekt, aktuell oder vollständig. Fehlerhafte oder veraltete Informationen können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Daher ist es entscheidend, Rohdaten zu überprüfen, zu bereinigen und in eine nutzbare Form zu bringen. Automatisierte Extraktion und Datenvalidierung helfen, Qualität und Konsistenz sicherzustellen.
Viele potenziell wertvolle Daten sind zwar öffentlich verfügbar, aber nicht in einer Form, die einfach genutzt werden kann – zum Beispiel verstreut auf verschiedenen Webseiten oder in unstrukturierten Dokumenten. Manuelle Sammlung ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Hier bieten automatisierte WebCrawling- und Datenextraktions-Services eine effiziente Lösung, um Datenzuverlässig und skalierbar zugänglich zu machen.
Mit der Nutzung von Daten gehen auch rechtliche Fragestellungen einher – insbesondere in Bezug auf Datenschutz (z.B. DSG oder DSGVO) und Urheberrechte. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie Daten rechtskonform erheben und verwenden. Seriöse Datenservices berücksichtigen diese Aspekte von Beginn an und schaffen Transparenz über Quellen und Verwendungszwecke.
Die Datenextraktion ist ein zentraler Schritt im Datenmanagement. Darunter versteht man den Prozess, Informationen aus verschiedenen Quellen gezielt zu gewinnen, aufzubereiten und für die weitere Nutzung bereitzustellen.
Gerade in Zeiten von Big Data und Business Intelligence ist Datenextraktion entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen – und auch Investoren – arbeiten heute mit Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen: Datenbanken, Excel- oder CSV-Dateien, PDFs, Webseiten, APIs oder sogar unstrukturierten Dokumenten wie Texten oder Bildern.
Am Ende stehen Daten, die sich in einem Data Warehouse, einem Analyse-Tool oder einer Business-Intelligence-Plattform für Auswertungen nutzen lassen.
Ein Immobilieninvestor möchte herausfinden, welche Objekte in einer Stadt das beste Renditepotenzial haben. Dafür müssen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden:
Durch Datenextraktion lassen sich all diese Informationen automatisiert sammeln, vereinheitlichen und in einem zentrale Analyse-Tool integrieren. Anschliessend kann der Investor auf Knopfdruck vergleichen, wo sich Investitionen am meisten lohnen – beispielsweise durch die Kombination von Kaufpreisen, Baupotentialen, Mietrenditen, anstehenden Revisionen, Bauaktivitäten und dem erwarteten Bevölkerungswachstum.
Web Crawling bezeichnet den automatisierten Prozess, bei dem Programme – sogenannte Crawler oder Bots –systematisch Webseiten durchsuchen und deren Inhalte erfassen. Ziel ist es, grosse Mengen an Informationen aus dem Internet strukturiert zu sammeln und für verschiedene Zwecke nutzbar zu machen.
Bekannt ist Web Crawling vor allem durch Suchmaschinen wie Google, die mithilfe von Crawlern Webseiten analysieren und indexieren. Doch auch Unternehmen, Investoren oder Analysten nutzen Crawling, um sich einen Informationsvorsprung zu verschaffen.
Ein Bauherr, der ein neues Wohnprojekt plant, möchte die Marktlage und Rahmenbedingungen besser verstehen. Mithilfe von Web Crawling kann er:
So erhält der Bauherr eine aktuelle, datenbasierte Entscheidungsgrundlage für sein Projekt – von der Standortwahl über die Kalkulation und Risikominimierung bis hin zur langfristigen Rentabilitätsoptimierung.
Daten sind das Fundament jeder erfolgreichen Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI). Damit KI-Systeme lernen, Muster erkennen und intelligente Entscheidungen treffen können, benötigen sie grosse Mengen an Daten – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte. Die Qualität und Vielfalt der eingesetzten Daten bestimmen massgeblich, wie leistungsfähig und zuverlässig ein KI-Modell ist.
Unstrukturierte Daten wie Textdokumente, Bilder oder Videos spielen dabei eine immer grössere Rolle. Moderne KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning sind in der Lage, aus diesen komplexen Datenquellen wertvolle Informationen zu extrahieren. Beispielsweise werden Social Media Posts analysiert, um Stimmungen zu erkennen, oder Videos ausgewertet, um Objekte und Handlungen automatisch zu identifizieren. Die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten eröffnet neue Möglichkeiten in der Analyse und Anwendung von KI – von der Vorhersage von Kundenverhalten über die Entwicklung personalisierter Empfehlungssysteme bis hin zur automatisierten Bild- und Videoanalyse. Unternehmen, die ihre Daten gezielt für KI-Anwendungen nutzen, verschaffen sich einen entscheidenden Vorsprung in der digitalen Transformation.
Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können enorm davon profitieren, Daten strategisch einzusetzen. Damit aus Informationen echte Business Insights entstehen, haben sich folgende Vorgehensweisen bewährt:
Der Weg von Daten zu echten Business Insights ist für KMU machbar, aber erfordert Know-how, Struktur und die richtigen Tools. Wer diesen Weg nicht allein gehen möchte, kann auf erfahrene Partner setzen. DataHive unterstützt Unternehmen dabei, Daten sinnvoll zu sammeln, aufzubereiten und in klare Handlungsempfehlungen zu verwandeln.
So wird aus der Frage „Was sind Daten?“ am Ende eine klare Antwort: Daten sind die Grundlage für bessere und schneller Entscheidungen vor der Konkurrenz – und mit dem richtigen Partner an der Seite auch für nachhaltigen Geschäftserfolg.
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