Verstehen von Datenquellen und -typen
Von unserer Korrespondentin Clara Schmidt
Stuttgart, 14. Juni 2024 – (TL). Im Zusammenhang mit Daten, die als das „neue Öl“ bezeichnet werden, ist das Verständnis von Datenquellen und -typen zu einer der wichtigsten Fähigkeiten geworden, die Unternehmen benötigen, um im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein. Doch was genau bedeutet Datenkompetenz, und warum ist sie so entscheidend für den Unternehmenserfolg?
Datenquellen: Der Ursprung aller Informationen
Datenquellen sind so vielfältig wie die Anwendungen, die sie nutzen. Grundsätzlich lassen sich diese Quellen in interne und externe Datenquellen unterteilen:
- Interne Datenquellen umfassen Unternehmensdatenbanken, CRM-Systeme (Customer Relationship Management) und Betriebsdatenerfassung. Diese Quellen sind meist gut strukturiert und enthalten wertvolle Informationen über Kunden, Bestellungen und interne Prozesse. Beispielsweise liefern CRM-Systeme detaillierte Einblicke in Kundeninteraktionen und helfen Unternehmen, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln.
- Externe Datenquellen umfassen soziale Medien, öffentliche Datensätze und Sensordaten aus dem Internet der Dinge (IoT). Diese Datenquellen sind oft unstrukturiert und variabel. Soziale Medien bieten eine Fülle an Text-, Bild- und Videodaten, während öffentliche Datensätze von Regierungen und Institutionen strukturierte Informationen bereitstellen. Sensordaten aus dem IoT liefern kontinuierliche Datenströme, die für die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt werden können.
Datentypen: Die Vielfalt der Informationen
Daten lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten.
- Strukturierte Daten folgen einem klar definierten Schema und sind in Datenbanken oder Tabellen organisiert. Beispiele hierfür sind Kundendaten in einem CRM-System oder Transaktionsdaten in einem ERP-System (Enterprise Resource Planning). Diese Daten sind leicht zu analysieren und bieten eine solide Grundlage für Geschäftsentscheidungen.
- Unstrukturierte Daten haben kein festes Format und sind schwer zu analysieren. Beispiele hierfür sind Textdokumente, Videos, Bilder und Social Media Posts. Diese Daten erfordern fortgeschrittene Techniken wie Natural Language Processing (NLP) oder Bilderkennung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Semi-strukturierte Daten enthalten interne Tags oder Markierungen, die eine gewisse Struktur vorgeben, aber nicht so strikt organisiert sind wie strukturierte Daten. XML- und JSON-Dateien sind typische Beispiele für semi-strukturierte Daten.
Warum ist Datenkompetenz so wichtig?
Das Verständnis der verschiedenen Datenquellen und -typen ist essenziell für die effiziente Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse. Unternehmen, die diese Grundlagen beherrschen, sind in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eine effektive Nutzung von Daten ermöglicht es Unternehmen, komplexe Probleme zu lösen, innovative Produkte zu entwickeln und ihre Marktposition zu stärken.
Durch die Kombination von strukturierten Verkaufsdaten mit unstrukturierten Social Media-Feedbacks können Unternehmen tiefere Einblicke in Kundenbedürfnisse und Markttrends gewinnen. Diese Datenkompetenz ermöglicht es ihnen, ihre Marketingstrategien zu verfeinern, ihre Kundenbeziehungen zu verbessern und letztlich ihren Umsatz zu steigern.
Ein Blick in die Zukunft
Die digitale Transformation schreitet unaufhaltsam voran, und die Menge an generierten Daten wächst exponentiell. Unternehmen, die die Grundlagen der Datenkompetenz beherrschen, sind bestens gerüstet, um die Herausforderungen der digitalen Ära zu meistern. Sie können Daten effektiv nutzen, um präzisere Analysen durchzuführen, fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Bei Daten, die der Schlüssel zum Erfolg sind, ist Datenkompetenz nicht nur eine Fähigkeit, sondern eine strategische Notwendigkeit. Unternehmen, die diese Kompetenz aufbauen, sind in der Lage, die digitale Zukunft aktiv mitzugestalten und sich in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft zu behaupten.
