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Alle Daten Terminologien auf einen Blick


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Selbst wenn man kein Experte im Bereich digitaler Technologien ist, kann man sich der großen Bedeutung von Datenauswertung und -analyse nicht entziehen. Daten zu sammeln und diese mithilfe zahlreicher Methoden zu analysieren, ist derzeit angesagt und gewinnt inzwischen als Komponente des Geschäftserfolgs und der Geschäftsstrategien aller Arten von Unternehmen an Bedeutung. Wenn Sie endlich wissen wollten, was die wichtigsten Datenbegriffe sind, ohne sie in technischer Hinsicht verstehen zu müssen, dann liegen Sie hier goldrichtig.

In dem folgenden Artikel erläutern wir die 15 wichtigsten Datenbegriffe, die Sie als Unternehmer kennen müssen: Allgemeines Datenwissen, Datenbanken, Datenqualität und -integrität, Data Mining, Machine Learning, Data Science, Natural Language Processing, Tagging und Nachverfolgung, Business Intelligence, Data-Analyse, Data Cleaning, Visualisierung und Dashboarding, Big Data, Data Warehousing und Edge Computing.

Allgemeines Datenwissen ist die Grundlage so ziemlich jeder Entscheidung und jeder Analyse. Es wird verwendet, um Wissen über verschiedene Dinge zu generieren, die ein Unternehmen betreffen, z. B. die Erstellung eines langfristigen Entwicklungsplans, Umstrukturierung der Unternehmensführung, Beurteilung der Unternehmensleistung, Umsetzung eines neuen Marktstrategie und vieles mehr.

Eine Datenbank ist ein einheitlicher Satz organisierter Daten, normalerweise auf einem Computer oder einem Server gespeichert und mit Software verarbeitet. Sie ermöglicht es Ihnen, Daten zu erfassen, zu speichern, zu sichern, zu verfolgen, zu bearbeiten, zu veröffentlichen und zu analysieren. Datenbanken sind ein unverzichtbarer Bestandteil jeder modernen Unternehmensinformationsverarbeitung und sorgen für ein effizientes und informatives Datenmanagement.


Eine gute Datenqualität ist für Unternehmen entscheidend. Eine einwandfreie Datenqualität beinhaltet ein effizientes Datenmanagement, das sicherstellt, dass wertvolle Daten vorhanden sind, aktuell und korrekt sind und den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Datenintegrität ist auch wichtig, da diese sicherstellt, dass alle Daten richtig gespeichert, übertragen und verarbeitet werden, was sowohl zu optimalen als auch zu präzisen Ergebnissen führt.


Data Mining besteht aus der Sammlung und Bearbeitung von Daten, um nützliche und relevante Informationen zu extrahieren. Die verschiedenen Techniken des Data Mining sind, das Entdecken von Mustern und Trends in den Datensätzen, die Minezugangsorchestrierung (MCC), Regression, Klassifizierung und Konsolidierung. Mit Data Mining können Unternehmen ein tiefgreifendes Verständnis für ihre Kunden und ihr Geschäft erlangen und neue Erkenntnisse über ihre Ertragsquellen gewinnen.


Machine Learning ist eine Sammlung von Techniken, die computergestütztes Lernen ermöglichen, d. h. Computer können anhand vorheriger Erfahrungen und komplexer Analysemethoden Trends in großen Datenmengen entdecken und analysieren. Data Science ist eine multidisziplinäre Disziplin, bei der Analysemethoden und Werkzeuge aus dem Bereich Statistik, Maschinelles Lernen, Visualisierung und Business Intelligence verwendet werden, um hochentwickelte Analyse-, Modellierungs- und Entscheidungsprozesse zu konzipieren und zu implement

https://cointelegraph.com/news/15-important-data-terms
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