Kapitel 2 Teil 1 Konzepte von Daten, Informationen und Wissen





Teil 1: Konzepte von Daten, Informationen und Wissen

 

Aufbau der Wissenspyramide


Der Datenbegriff

Der Begriff Daten bezeichnet Informationen oder Werte, die in einer rohen oder verarbeiteten Form vorliegen und als Grundlage für Entscheidungen, Berechnungen oder Analysen dienen. Sie können Zahlen, Texte, Bilder, Audiodateien oder andere Formate annehmen und repräsentieren die Bausteine für Wissen, wenn sie in einen Kontext gestellt werden.

Merkmale von Daten

  • Neutralität: Daten sind zunächst neutrale Informationen ohne Interpretation oder Kontext
    • Beispiel: "25" ist ein Datenwert, der ohne Kontext keine Bedeutung hat.
  • Formate: Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, z. B. als Zahlen, Buchstaben, Symbole, Bilder, Videos oder Töne.
  • Verwendung: Daten sind die Grundlage für Analysen, Berechnungen, Berichte und Entscheidungen.
  • Speicherung: Daten können digital (z. B. in Datenbanken, Dateien) oder analog (z. B. auf Papier) gespeichert werden.
  • Daten können in unterschiedliche Kategorien eingeteilt werden. Diese Klassifikationen helfen dabei, Daten besser zu verstehen, zu organisieren und zielgerichtet zu verwenden.

Datenklassifikationen

Data clissification

Nach Struktur
by structure

Strukturierte Daten

  • Daten, die einem festen Format oder Schema folgen, z. B. Tabellen mit Spalten und Zeilen.
  • Beispiele:
    • Tabellen in einer Datenbank
    • Excel-Tabellen
    • Sensorwerte (z. B. Temperatur: 22°C)

Unstrukturierte Daten

  • Daten ohne einheitliches Format oder Schema.
  • Beispiele:
    • Texte in Dokumenten
    • Bilder, Videos, Audiodateien
    • E-Mails

Semi-strukturierte Daten

  • Daten mit einer teilweise festen Struktur, oft durch Tags oder Schlüssel-Wert-Paare organisiert.
  • Beispiele:
    • XML- oder JSON-Dateien
    • Log-Dateien
    • HTML-Seiten



Nach Herkunft
nach Herkunft

Primärdaten

  • Daten, die direkt aus einer Quelle oder Beobachtung erhoben werden.
  • Beispiele:
    • Ergebnisse von Umfragen
    • Rohdaten aus Sensoren
    • Verkaufsdaten eines Kassensystems

Sekundärdaten

  • Daten, die bereits verarbeitet oder aus anderen Quellen gesammelt wurden.
  • Beispiele:
    • Berichte basierend auf Primärdaten
    • Daten aus öffentlichen Statistiken
    • Zusammengefasste Forschungsergebnisse



Nach Repräsentation
nach Repräsentation

Numerische Daten

  • Daten, die durch Zahlen dargestellt werden.
  • Beispiele:
    • Alter (z.B. 25 Jahre)
    • Temperatur (z.B. 22,5°C)

Kategorische Daten

  • Daten, die in Gruppen oder Kategorien unterteilt werden können.
  • Beispiele:
    • Gender (männlich, weiblich, divers)
    • Farben (rot, grün, blau)

Textuelle Daten

  • Daten in Form von Text oder Sprache.
  • Beispiele:
    • Blogbeiträge
    • Kundenbewertungen
    • Bücher

Multimediale Daten

  • Daten in Form von Bildern, Videos oder Audiodateien.
  • Beispiele:
    • Fotos
    • Filme
    • Musikdateien



Nach Zugriffsweise
nach Zugriffsweise

Statische Daten

  • Daten, die sich nicht oder selten ändern.
  • Beispiele:
    • Archivdaten
    • Gesetzestexte

Dynamische Daten

  • Daten, die sich häufig ändern oder in Echtzeit aktualisiert werden.
  • Beispiele:
    • Aktienkurse
    • Verkehrsdaten
    • Wettervorhersagen



Nach Nutzung
nach Nutzung

Transaktionale Daten

  • Daten, die in operativen Prozessen verwendet werden.
  • Beispiele:
    • Bestellungen in einem Onlineshop
    • Banktransaktionen

Analytische Daten

  • Daten, die für Berichte und Analysen genutzt werden.
  • Bespiele:
    • Umsatzstatistiken
    • Marktanalysen
    • Nutzerverhalten



Nach Sensitivität
nach Sensitivität

Öffentliche Daten

  • Daten, die für jedermann zugänglich sind.
  • Beispiele:
    • Wetterdaten
    • Wikipedia-Inhalte

Vertrauliche Daten

  • Daten mit eingeschränktem Zugriff.
  • Beispiele:
    • Unternehmensberichte
    • Kundenlisten

Persönliche Daten

  • Daten, die Einzelpersonen betreffen.
  • Beispiele:
    • Name, Adresse, Telefonnummer
    • Gesundheitsdaten

Sensible Daten

  • Daten, die besonderen Schutz benötigen.
  • Beispiele:
    • Passwörter
    • Bankverbindungen
    • Militärische Geheimnisse

Example



Nach Speicherform
nach Speicherform

Lokale Daten

  • Daten, die auf einem einzelnen Gerät oder Server gespeichert sind.
  • Beispiele:
    • Dateien auf einer Festplatte
    • Lokale Datenbank

Cloud-Daten

  • Daten, die in einer Cloud-Umgebung gespeichert sind.
  • Beispiele:
    • Google Drive-Dokumente
    • Daten in Amazon Web Services (AWS)





<<< Zurück zu 2.0 

Weiter zu 2.2 >>>