Was sind Daten in der Datenverarbeitung?
Daten sind Informationen, die von Computern interpretiert und verwendet werden können. Es handelt sich um eine Sammlung von Fakten, wie Zahlen, Wörter, Messungen, Beobachtungen oder auch nur Beschreibungen von Dingen. In der Datenverarbeitung werden Daten in der Regel elektronisch in Form von Dateien oder Datenbanken gespeichert. Daten können aus vielen Quellen stammen, darunter Benutzereingaben (getippte Wörter oder Bilder), Sensoren (Temperaturmessungen) oder Algorithmen (Berechnungen).
Wie verwenden Computer Daten?
Computersysteme verwenden Daten zur Bearbeitung von Aufgaben, die vom Versenden von E-Mails bis zur Durchführung komplexer Berechnungen reichen. Ohne Daten würden sie nicht funktionieren. Die Daten, die in ein Computersystem eingespeist werden, diktieren die Anweisungen, die es erhält, und damit die Aktionen, die es ausführt. Wenn Sie zum Beispiel eine Webadresse in Ihren Browser eingeben, weisen diese Daten den Computer an, die entsprechende Webseite von einem Server zu holen und auf Ihrem Bildschirm anzuzeigen.
Welche Arten von Daten kann ein Computer verstehen?
Computer verstehen nur zwei Arten von Daten: Binärcode und zeichenbasierten Code. Der Binärcode besteht nur aus Einsen und Nullen, die in langen, differenzierten Zeichenketten sinnvoll zusammengesetzt werden können. Zeichenbasierter Code besteht aus Buchstaben, Zahlen und Symbolen, die Menschen als Teil eines Alphabets erkennen, z. B. ASCII für englische Zeichen oder Unicode für Sprachen wie Arabisch.
Warum ist die Datenkomprimierung bei der Speicherung von Computerdateien wichtig?
Bei der Datenkomprimierung wird die Größe digitaler Dateien verringert, indem sie in weniger Bits als normal kodiert werden. Durch die Verringerung der Dateigröße können wir mehr Informationen auf begrenztem Speicherplatz speichern, Dateien schneller über Netzwerke übertragen und Daten effizienter über mobile Netzwerke übertragen. Zwei gängige Methoden zur Komprimierung digitaler Dateien sind die verlustfreie Komprimierung (bei der keine Qualität verloren geht, die Effizienzgewinne aber minimal sind) und die verlustbehaftete Komprimierung (bei der zwar einige Details verloren gehen, aber weitere Größenreduzierungen möglich sind).
Wie werden Daten auf Computern gesichert?
Die Datensicherheit stellt sicher, dass sensible Informationen nicht in die falschen Hände geraten. Zu den Techniken, die zur Sicherung von Computerdaten eingesetzt werden, gehören die Verschlüsselung, bei der Nachrichten so verschlüsselt werden, dass sie ohne Kenntnis eines bestimmten Entschlüsselungsschlüssels nicht gelesen werden können, die Authentifizierung, bei der die Identität des Benutzers durch Passwörter überprüft wird, und die Zugriffskontrolle, die bestimmten Benutzern nur den Zugriff auf bestimmte Daten erlaubt. Weitere Techniken sind Firewalls, die virtuelle Mauern zwischen vertrauenswürdigen Netzwerken und dem Internet errichten, sowie Virenscanner, die bösartige Programme aufspüren.
Wie wird die Datenanalyse in der Informatik eingesetzt?
Bei der Datenanalyse werden Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt und versucht, sie zu verstehen, um Muster, Trends oder Korrelationen zu entdecken. Wenn wir verschiedene Datensätze nebeneinander analysieren, können wir Zusammenhänge erkennen, die uns sonst vielleicht nicht aufgefallen wären. Unternehmen nutzen die Datenanalyse häufig, um sich strategische Vorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen, indem sie versuchen, zukünftige Trends vorherzusagen.
Wie lernen Computer aus Daten?
Computer und computergesteuerte Maschinen können mithilfe von Algorithmen mit großen Mengen bekannter Eingaben, so genannten Trainingsdatensätzen, "lernen". Diese Datensätze enthalten Beispiele, die mit erwarteten Ergebnissen auf der Grundlage bestimmter Eingaben gekennzeichnet sind. Die Maschinen wenden ihre gelernten Konzepte auf neue Weise an, so dass in bestimmten Fällen keine Vorprogrammierung erforderlich ist.
Wie kann der Mensch von Big Data profitieren?
Sogenannte Big Data werden regelmäßig für prädiktive Analysen (Vorhersagen über zukünftige Ereignisse) oder Stimmungsanalysen (Beobachtung der öffentlichen Meinung über Produkte/Dienstleistungen) verwendet. Unternehmen nutzen Big-Data-Analysetools, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Privatpersonen können ihre eigenen persönlichen Datensätze nutzen, um intelligentere Entscheidungen über ihre finanziellen Investitionen und medizinischen Behandlungen zu treffen.
Können Daten visualisiert werden?
Unter Datenvisualisierung versteht man die Umwandlung von Daten in ein grafisches Format, wie z. B. ein Diagramm oder eine Tabelle, um sie besser verstehen und interpretieren zu können. Datenvisualisierungstools gibt es in vielen Formen und Größen, von einfachen Torten- und Balkendiagrammen bis hin zu komplexen 3D-Modellen und interaktiven Karten.
Was sind die Vorteile von Data Warehousing?
Beim Data Warehousing werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository gespeichert, so dass sie mit einer einzigen Quelle, von der aus sie abgerufen, analysiert und ausgewertet werden können, effektiv verwaltet werden können. Zu den Vorteilen von Data Warehousing gehören eine bessere Entscheidungsfindung, eine bessere Kundensegmentierung, Kosteneinsparungen durch effizientere Prozesse und weniger manuelle Arbeit bei der Erfassung und Verwaltung von Daten.
Was sind die Herausforderungen beim Data Warehousing?
Data Warehousing ist ein leistungsfähiges Instrument, das Unternehmen helfen kann, ihre Abläufe besser zu verstehen, aber es bringt auch einige Herausforderungen mit sich. Eine davon ist die Datenqualität: Es muss sichergestellt werden, dass die in einem Lager gespeicherten Daten korrekt und aktuell sind. Ein weiteres Problem ist die Skalierbarkeit, denn wenn das Datenvolumen wächst, müssen auch die Lagerhäuser mithalten. Ein weiteres wichtiges Anliegen ist die Sicherheit - bei so vielen sensiblen Informationen in einem virtuellen Speicherbereich wird der Schutz dieser Daten noch wichtiger.
Wie können Unternehmen von der Datenvisualisierung profitieren?
Die Datenvisualisierung ist ein wertvolles Instrument, weil sie hilft, die in den Daten gefundenen Trends und Muster in einen Kontext zu stellen. Visualisierungen können große Datenmengen leichter verdaulich machen und zu fundierteren Entscheidungen führen.
