Datenermittlung ist der Prozess des Auffindens und der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Informationen. Dazu gehört das Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Normalisieren der Daten, um sie konsistent zu machen, und das anschließende Analysieren der Daten, um Muster und Korrelationen zu erkennen. Mit Hilfe von Data Discovery können Trends, Korrelationen und Erkenntnisse aufgedeckt werden, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Data Discovery kann für Unternehmen in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein. Durch die Aufdeckung von Trends und Erkenntnissen, die für bessere Entscheidungen genutzt werden können, können Unternehmen ihre Effizienz und Rentabilität steigern. Darüber hinaus kann Data Discovery Unternehmen dabei helfen, potenzielle Chancen und Risiken zu erkennen und Strategien für den zukünftigen Erfolg zu entwickeln.
Die Datenermittlung erfordert den Einsatz bestimmter Werkzeuge und Technologien. Dazu gehören Datenerfassungstools wie Webcrawler, Datenvisualisierungstools wie Tableau und Datenanalysetools wie R und Python. Außerdem müssen Unternehmen möglicherweise Data-Warehousing-Lösungen wie SQL oder Hadoop einsetzen, um große Datenmengen zu verwalten.
Die Datenermittlung erfordert den Einsatz bestimmter Techniken zur Aufdeckung von Mustern und Korrelationen. Dazu gehören maschinelles Lernen und KI-basierte Algorithmen, Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Sentimentanalyse. Außerdem können Datenvisualisierungstechniken wie Balkendiagramme, Heatmaps und Streudiagramme verwendet werden, um die Daten in einem leicht verständlichen Format zu präsentieren.
Die Datenermittlung kann aufgrund der Komplexität der Daten und der Vielfalt der erforderlichen Techniken und Tools ein schwieriger Prozess sein. Außerdem können Datensätze verzerrt sein und müssen unter Umständen angepasst werden, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Darüber hinaus können Datenermittlungsprozesse zeitaufwendig sein und erfordern Fachwissen auf diesem Gebiet.
Die Datenermittlung kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von Marketing und Kundensegmentierung bis hin zur Betrugserkennung und Forschung im Gesundheitswesen. Darüber hinaus kann sie zur Ermittlung potenzieller Risiken und Chancen, zur Entwicklung von Strategien für künftiges Wachstum und zur Verbesserung des Kundendienstes eingesetzt werden.
Die Datenermittlung kann ethischen Erwägungen unterliegen, insbesondere im Hinblick auf die Verwendung personenbezogener Daten. Unternehmen müssen sich der Vorschriften und Gesetze bewusst sein, die die Datenerfassung und -nutzung regeln, sowie der Bedeutung des Schutzes der Privatsphäre und der Sicherheit der Kunden.
Die Datenermittlung ist ein sich ständig weiterentwickelnder Bereich, in dem ständig neue Technologien und Techniken entwickelt werden. Darüber hinaus steigt die Nachfrage nach Datenermittlung in einer Vielzahl von Branchen, da Unternehmen versuchen, Daten zu nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Da sich immer mehr Unternehmen des Potenzials von Data Discovery bewusst werden, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich wahrscheinlich weiter steigen.
Datenermittlung ist der Prozess der Identifizierung und Klassifizierung von Daten innerhalb eines Unternehmens. Diese Daten können strukturierte Daten in Datenbanken, unstrukturierte Daten in Dateien und E-Mails und sogar Daten in Cloud-basierten Anwendungen umfassen. Bei der Datenklassifizierung werden den Daten Etiketten zugewiesen, damit sie leichter verwaltet und kontrolliert werden können. Zu den gängigen Klassifizierungsschemata gehören Datenempfindlichkeit (z. B. vertraulich, intern, öffentlich), Datentyp (z. B. Kundendaten, Finanzdaten, Produktdaten) und Datenformat (z. B. Text, Bilder, Video).
Visual Data Discovery ist eine neue Art der Datenanalyse, bei der visuelle Methoden eingesetzt werden, um den Benutzern zu helfen, Muster in Daten zu finden und zu verstehen. Dieser Ansatz wird oft in Kombination mit traditionellen Methoden wie statistischer Analyse und maschinellem Lernen verwendet.
Mit der visuellen Datenanalyse können Muster gefunden werden, die mit anderen Methoden nur schwer zu erkennen wären. Mit der visuellen Datenerkennung lassen sich zum Beispiel Beziehungen zwischen Variablen finden, die nicht sofort ersichtlich sind. Mit diesem Ansatz lassen sich auch Ausreißer und ungewöhnliche Muster erkennen.
Die visuelle Datenerkennung ist ein relativ neuer Ansatz, und es ist noch viel Forschungsarbeit nötig, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Es hat sich jedoch bereits als vielversprechendes Werkzeug für die Datenanalyse erwiesen.
1. Entdeckungstools helfen Forschern, Online-Ressourcen zu finden und effektiver zu nutzen.
2. Sie ermöglichen es den Forschern, Ressourcen schnell zu identifizieren und zu bewerten und ihre Ergebnisse zu organisieren und zu speichern.
3 Discovery Tools können verwendet werden, um Zeitschriftenartikel, Bücher, Datensätze und andere Online-Ressourcen zu finden.
4. einige Recherchetools bieten auch Werkzeuge zur Analyse und Visualisierung von Daten.
5. Recherchetools können von einzelnen Forschern oder von Gruppen von Mitarbeitern verwendet werden.
Es gibt zwei Arten der Datenexploration: die explorative Datenanalyse (EDA) und die konfirmatorische Datenanalyse (CDA). Die EDA dient dazu, ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen und Muster und Beziehungen zu erkennen. Sie wird häufig dazu verwendet, Hypothesen aufzustellen, die mit Hilfe der CDA getestet werden können. CDA wird verwendet, um Hypothesen zu testen und die Ergebnisse der EDA zu bestätigen oder zu widerlegen.
Datenermittlungstools sind eine Untergruppe von Business-Intelligence-Tools, die Benutzern bei der Suche und Analyse von Daten helfen. Datenermittlungstools verfügen in der Regel über eine grafische Benutzeroberfläche, mit der die Benutzer Datensätze visuell untersuchen, Muster erkennen und Berichte und Dashboards erstellen können. Einige Datenermittlungstools verfügen auch über prädiktive Analysefunktionen, mit denen Benutzer zukünftige Trends vorhersagen können.