Verstehen des Unterschieds zwischen Daten und Informationen

In der IT-Welt werden die Begriffe Daten und Informationen oft so verwendet, als wären sie Synonyme. Das ist jedoch falsch. Tatsächlich sind diese beiden Begriffe sehr verschieden voneinander. Während Daten eine Sammlung von rohen Fakten und Zahlen sind, handelt es sich bei Informationen um Daten, die für einen Nutzer aufbereitet und in einen Kontext gesetzt wurden. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die manchmal feinen Unterschiede zwischen Daten und Informationen und ihre Definitionen.

In einem sich ständig verändernden digitalen Zeitalter ist alles Daten und alles Information. Den Unterschied zwischen beiden Begriffen zu verstehen, ist weit mehr als eine semantische Spitzfindigkeit; es ist der Schlüssel, um das volle Potenzial moderner Technologien zu nutzen. Diese Unterscheidung erhellt den Weg zu fundierter Entscheidungsfindung, wirkungsvoller Innovation und geschickter Navigation in einer Welt, die mit scheinbar chaotischen Datenströmen gesättigt ist.

Was bedeutet das Wort Daten wirklich?

Dieser Begriff begegnet Ihnen tagtäglich auf Ihren Computern, in Ihrer Lektüre und im Fernsehen. Aber das Wort Daten im IT-Sinn des Begriffs steht für eine elementare Informationseinheit, oft in binärer Form (0 oder 1), die in Computersystemen erfasst und gespeichert wird.

Daten können in vielen verschiedenen Formen vorliegen, z. B. als Text, Bilder, Videos oder numerische Werte. Sie dienen als Rohmaterial für Analyse-, Verarbeitungs- und Kommunikationsprozesse und ermöglichen es Software und Systemen, Entscheidungen zu treffen, Berichte zu erstellen und eine breite Palette von Funktionen in der digitalen Welt bereitzustellen.

Was ist Information?

Im Bereich der Computer- und Informationstechnologie (IT) bezieht sich der Begriff der Information auf organisierte, aussagekräftige und interpretierbare Daten, die von Computersystemen verarbeitet und gespeichert werden.

Informationen umfassen Elemente wie Fakten, Zahlen, Texte oder Medien, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, Wissen zu generieren oder Prozesse zu erleichtern. Sie entstehen durch die Umwandlung von Rohdaten durch Algorithmen und Software und spielen eine entscheidende Rolle bei der Kommunikation, Verwaltung, Analyse und Automatisierung von Vorgängen im digitalen Umfeld.

Was sind die Unterschiede zwischen Daten und Informationen?

Um die Unterschiede zwischen Daten und Informationen darzustellen, müssen wir zunächst einen Grundsatz definieren: Daten sind die grundlegenden, rohen, nicht interpretierten Elemente, während Informationen das Ergebnis der Umwandlung von Daten in etwas Sinnvolles und Verständliches sind.

Der Hauptunterschied besteht also darin, dass Daten objektive Darstellungen von Tatsachen oder Beobachtungen sind, aber sie haben keine eigene Bedeutung. So ist beispielsweise die Binärfolge "01001000 01100101 01101100 01101111" solange bedeutungslos, bis sie interpretiert wird.

Informationen hingegen sind das Ergebnis der Verarbeitung von Daten durch Algorithmen, Analyse und Interpretation. So wird die oben erwähnte Binärsequenz nach der Interpretation als ASCII-Code für das Wort "Hallo" offenbart. Die Rohdaten werden dann zu verständlichen und nachvollziehbaren Informationen. Auf die gleiche Weise können Sie die Daten sammeln: 25, 33, 46, 63. Wenn Ihre Interpretation ergibt, dass dies das Alter Ihrer Kunden ist, können Sie daraus ableiten, dass das Durchschnittsalter Ihrer Kunden 41,75 Jahre beträgt. In einer Finanztabelle, die die folgende Liste von Euro-Beträgen enthält: 100, 150, -50, 200 und -30, können Sie beispielsweise die Information ableiten, dass Einnahmen und Ausgaben erfasst worden sind. Daraus ergibt sich, dass die Gesamteinnahmen 450 € und die Gesamtausgaben 80 € betragen, was einen positiven Saldo von 370 € ergibt.

Wie Sie Ihre Daten in verlässliche Informationen umwandeln

Um Daten in verlässliche Informationen umzuwandeln, müssen sie kontextualisiert, analysiert und interpretiert werden. Dazu müssen Sie verschiedene Algorithmen, Analysetools, statistische Methoden usw. verwenden. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten für sich selbst sprechen lassen und sie so veredeln, dass sie... Informationen liefern. Durch diese Verfeinerung der Daten sollen Trends und Muster herausgearbeitet werden, um den Rohdaten einen Sinn zu geben. Diese Umwandlung erfordert die Überprüfung der Datenqualität, die Beseitigung von Fehlern und die Berücksichtigung ihrer Quelle.

Sammeln Sie Ihre Daten aus allen Ihren Quellen

Die Erfassung all Ihrer Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, erfordert einen methodischen Ansatz. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie relevante Quellen, wie Datenbanken, Sensoren oder social media, identifizieren und auswählen. Verwenden Sie dann APIs und Extraktionstools, um Daten automatisch zu sammeln. Aggregieren, bereinigen und normalisieren Sie diese, um ihre Beständigkeit zu gewährleisten. Wenden Sie dann Filter an, um das Rauschen abzuschwächen und zu beseitigen. Schließlich speichern Sie die Daten auf einer Analyseplattform.

Daten in einem einzigen Verzeichnis speichern

Wenn Sie Ihre Daten in Informationen umwandeln wollen, ist es unerlässlich, die Daten in einem einzigen Verzeichnis zu inventarisieren. Hierfür gibt es mehrere Gründe:

• Ein einziges Verzeichnis erleichtert den Zugang zu allen Daten und macht die Suche an verschiedenen Orten überflüssig. Dadurch wird der Umwandlungsprozess beschleunigt.
• Daten aus verschiedenen Quellen können unterschiedliche Formate haben. Wenn Sie sie an einem Ort zusammenführen, können Sie ihre Struktur leichter normalisieren und die anschließende Analyse vereinfachen.
• Durch die Zentralisierung der Daten ist es einfacher, fehlende, fehlerhafte oder redundante Daten zu ermitteln. Auf diese Weise können Sie die Qualität der von Ihnen generierten Informationen verbessern.
• Wenn Sie alle Daten zur Hand haben, verringert sich der Zeitaufwand für die Suche und Aufbereitung der Daten, und der Umwandlungsprozess wird beschleunigt. Auf diese Weise erleichtern Informationen aus mehreren Quellen eine fundierte Entscheidungsfindung, da sie ein vollständiges und genaues Bild der Situation widerspiegeln.
• Und schließlich können Sie durch die Zentralisierung von Daten die Einhaltung von Vorschriften besser verwalten und die Sicherheit erhöhen, indem Sie den Zugriff auf sensible Informationen kontrollieren.

Daten dokumentieren, um Kontext zu schaffen

Der durch die Dokumentation bereitgestellte Kontext hilft bei der korrekten Interpretation der Daten und vermeidet Analysefehler aufgrund von Missverständnissen. Eine klare Dokumentation ist die beste Garantie dafür, dass die Daten von verschiedenen Personen einheitlich interpretiert werden, was die Beständigkeit der Ergebnisse gewährleistet. Aber das ist noch nicht alles. Die Dokumentation ermöglicht es Ihnen, die Datenhistorie und Änderungen nachzuvollziehen, was eine wertvolle Rückverfolgbarkeit für die Analyse und Entscheidungsfindung gewährleistet. Und schließlich bereichert der durch die Dokumentation bereitgestellte Kontext die Analyse und hilft dabei, Daten in relevante, nützliche Informationen umzuwandeln.

Daten über Discovery-Tools zugänglich machen

Daten in Informationen umzuwandeln bedeutet in erster Linie, sie für eine möglichst große Zahl von Benutzern in Ihrem Unternehmen nutzbar zu machen. Deshalb ist Daten-Discovery Tools ermöglichen es Ihnen, Daten intuitiv kennenlernen und Muster und Trends schnell zu erkennen. Sie bieten auch die Möglichkeit, mit Daten in Echtzeit zu interagieren, was eine schnelle Analyse und Anpassung erleichtert. Und schließlich können die in Discovery-Tools eingebauten fortschrittlichen Explorationsfunktionen verborgene Informationen oder Korrelationen aufdecken, die mit herkömmlichen Analysen nicht zu erkennen wären.

Zwischen Verfeinerung, Domestizierung und Wertschöpfung ist die Umwandlung Ihrer Daten in Informationen eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung und Beschleunigung Ihrer Datenstrategie und -kultur.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.