In der IT-Welt werden die Begriffe Daten und Informationen oft als Synonyme verwendet. Das ist ein Irrtum! In der Praxis bedeuten diese beiden Begriffe sehr unterschiedliche Dinge. Während Daten eine Sammlung von nackten Zahlen und Fakten sind, handelt es sich bei Informationen um Daten, die für einen Nutzer aufbereitet und kontextualisiert wurden. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die teilweise subtilen Unterschiede zwischen Daten und Informationen und ihre Definitionen.
In einem sich ständig wandelnden digitalen Zeitalter ist alles Daten und alles Information … Den Unterschied zwischen diesen Begriffen zu verstehen, ist mehr als eine semantische Feinheit; es ist der Schlüssel, um das volle Potenzial moderner Technologien auszuschöpfen. Diese Unterscheidung ebnet den Weg für fundierte Entscheidungen, schlagkräftige Innovationen und das geschickte Navigieren in einer Welt, die mit scheinbar chaotischen Datenströmen gesättigt ist.
Wofür steht das Wort Daten (wirklich)?
Der Begriff begegnet Ihnen den ganzen Tag über auf Ihrem Computer, bei der Lektüre und im Fernsehen. Aber: Im IT-Sinne steht das Wort Daten für elementare Informationseinheiten, oft in binärer Form (0 oder 1), die in Computersystemen erfasst und gespeichert werden.
Daten können verschiedene Formen annehmen, z. B. Texte, Bilder, Videos oder Zahlenwerte. Sie dienen als Ausgangsmaterial für Analyse-, Verarbeitungs- und Kommunikationsprozesse und ermöglichen es Softwareprogrammen und Systemen, Entscheidungen zu treffen, Berichte zu erstellen und verschiedenste Funktionen in der digitalen Welt bereitzustellen.
Was sind Informationen?
Im Bereich der Informatik und der Informationstechnologie (IT) bezeichnet der Begriff Informationen organisierte, aussagekräftige und interpretierbare Daten, die von Computersystemen verarbeitet und gespeichert werden.
Eine Information umfasst Elemente wie Fakten, Zahlen, Texte oder Medien, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, Wissen zu generieren oder Prozesse zu erleichtern. Informationen entstehen durch die Umwandlung von Rohdaten durch Algorithmen und Softwareprogramme. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Kommunikation, Verwaltung, Analyse und Automatisierung von Vorgängen in der digitalen Umgebung.
Welche Unterschiede gibt es zwischen Daten und Informationen?
Um die Unterschiede zwischen Daten und Informationen darzustellen, müssen wir zunächst ein Prinzip definieren: Daten sind die grundlegenden, rohen und nicht interpretierten Bestandteile; während Informationen das Ergebnis der Umwandlung von Daten in etwas Sinnvolles und Verständliches sind.
Daher besteht der Hauptunterschied darin, dass Daten objektive Darstellungen von Tatsachen oder Beobachtungen sind, aber keine eigene Bedeutung haben. Die Binärsequenz „01001000 01100101 01101100 01101100 01101111“ ist beispielsweise bis zu ihrer Interpretation ein Datensatz ohne Bedeutung.
Im Gegensatz dazu sind Informationen das Ergebnis der Verarbeitung von Daten durch Algorithmen, Analysen und Interpretationen. So entpuppt sich die oben genannte Binärsequenz nach der Interpretation als ASCII-Code als das Wort „Hello“. So wird aus Rohdaten eine verständliche und nachvollziehbare Information. Auf die gleiche Weise können Sie Daten sammeln: 25, 33, 46, 63. Wenn Ihre Interpretation zeigt, dass es sich um die Altersangaben Ihrer Kunden handelt, können Sie daraus die Information ableiten, dass das Durchschnittsalter Ihrer Kunden 41,75 Jahre beträgt. Aus einer Finanztabelle, die die folgende Liste von Euro-Beträgen enthält: 100, 150, -50, 200, -30 können Sie die Information entnehmen, dass Einnahmen und Ausgaben verzeichnet wurden. Eine der daraus resultierenden Informationen ist, dass die Gesamteinnahmen 450 € und die Gesamtausgaben 80 € betragen, sodass ein positiver Saldo von 370 € verbleibt.
Wie können Sie Ihre Daten in zuverlässige Informationen umwandeln?
Um Daten in verlässliche Informationen umzuwandeln, müssen sie kontextualisiert, analysiert und interpretiert werden. Dazu müssen Sie verschiedene Algorithmen, Analysewerkzeuge oder statistische Methoden einsetzen. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten zum Sprechen bringen und sie so verfeinern, dass sie Ihnen … Informationen liefern. Diese Verfeinerung der Daten soll Trends und Muster hervorbringen, um den Rohdaten einen Sinn zu geben. Diese Umwandlung macht es erforderlich, die Qualität der Daten zu überprüfen, Fehler zu beseitigen und ihren Ursprung zu berücksichtigen.
Sammeln Sie Ihre Daten aus allen Quellen
Um Ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, müssen Sie einen methodischen Ansatz verfolgen. Achten Sie zunächst darauf, relevante Quellen wie Datenbanken, Sensoren oder soziale Medien zu identifizieren und auszuwählen. Verwenden Sie dann APIs und Extraktions-Tools, um die Daten automatisch zusammenzustellen. Aggregieren, bereinigen und normalisieren Sie die Daten, um ihre Konsistenz zu gewährleisten. Wenden Sie dann Filter an, um das Rauschen abzuschwächen und zu beseitigen. Speichern Sie Ihre Daten anschließend auf einer Analyseplattform.
Inventarisieren Sie die Daten in einem einzigen Repository
Wenn Sie Ihre Daten in Informationen umwandeln wollen, ist es unerlässlich, die Daten in einem einzigen Repository zu inventarisieren. Dafür gibt es mehrere Gründe:
• Ein einziges Repository erleichtert den Zugriff auf alle Daten und macht die Suche an verschiedenen Orten überflüssig. Das beschleunigt den Transformationsprozess.
• Daten aus verschiedenen Quellen können unterschiedliche Formate haben. Wenn Sie sie an einem Ort zusammenfassen, können Sie ihre Struktur leichter standardisieren und die spätere Analyse vereinfachen.
• Durch die Zentralisierung der Daten ist es einfacher, fehlende, fehlerhafte oder redundante Daten zu identifizieren. So können Sie die Qualität der erzeugten Informationen verbessern.
• Alle Daten zur Hand zu haben, reduziert die Zeit, die für die Suche und Vorbereitung von Daten aufgewendet werden muss, und beschleunigt den Umwandlungsprozess. Auf diese Weise erleichtern Informationen aus mehreren Quellen fundierte Entscheidungen, da sie ein vollständiges und genaues Bild der Situation widerspiegeln.
• Die Zentralisierung der Daten ermöglicht es Ihnen schließlich, die Einhaltung von Vorschriften besser zu verwalten und die Sicherheit zu erhöhen, indem Sie den Zugriff auf sensible Informationen kontrollieren.
Dokumentieren Sie die Daten, um sie in einen Kontext zu setzen
Der Kontext, den die Dokumentation liefert, hilft dabei, die Daten richtig zu interpretieren und vermeidet Analysefehler aufgrund von Missverständnissen. Eine klare Dokumentation ist Ihre beste Garantie dafür, dass die Daten von verschiedenen Personen einheitlich interpretiert werden, was konsistente Ergebnisse gewährleistet. Aber das ist noch nicht alles! Mithilfe der Dokumentation können Sie den Verlauf und die Änderungen von Daten nachverfolgen, was Analysen und Entscheidungen nachvollziehbar macht. Zu guter Letzt bereichert der Kontext, den die Dokumentation liefert, die Analyse und macht es möglich, die Daten in relevante und nützliche Informationen umzuwandeln.
Machen Sie Daten über Discovery-Tools zugänglich
Daten in Informationen umzuwandeln bedeutet vor allem, sie für möglichst viele Nutzer in Ihrem Unternehmen nutzbar zu machen. Mithilfe von Discovery-Tools lassen sich Daten intuitiv erkunden und Muster und Trends schnell erkennen. Sie bieten außerdem die Möglichkeit, in Echtzeit mit den Daten zu interagieren, was schnelle Analysen und Anpassungen erleichtert. Die in Discovery-Tools integrierten erweiterten Explorationsfunktionen können letztendlich versteckte Informationen oder Korrelationen aufdecken, die mit herkömmlichen Analysen nicht zu erkennen sind.
Zwischen Verfeinerung, Domestizierung und Verwertung ist die Umwandlung Ihrer Daten in Informationen eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung und Beschleunigung Ihrer Datenstrategie und -kultur.
