Die Welt der Informationen
Zahlenkolonnen, die auf Karteikarten abgedruckt und anschließend im Archiv des eigenen Kellers gelagert wurden, gehören inzwischen der Vergangenheit an. Heute lagern sie auf Servern, die nicht selten auf einem anderen Kontinent stehen. Und dank Ordnungs- und Suchbefehlen müssen sie auch nicht mehr händisch sortiert werden. Die Aufgabe, Daten zu speichern, zu bündeln, zu durchsuchen und zu organisieren übernehmen heute einfache Programme, hinter denen komplizierte Algorithmen stecken. Doch wie genau funktionieren Datenbanken, der Ort, an den die Daten von Privatpersonen und Unternehmen rund um die Uhr gesendet werden?
Navigieren Sie weiter, um in die Welt der Informationen einzutauchen. Erfahren Sie mehr über die Funktionsweise von Datenbanken und die Speicherung und Verarbeitung von Informationen.
In der Datenfabrik
Sie haben sich im letzten Kapitel damit befasst, welche Daten von Privatpersonen produziert werden. Doch auch in der Geschäftswelt werden unaufhörlich Daten generiert. Im Unternehmenskontext vervielfacht sich der Daten-Output, da es hier nicht nur um das Leben und die Gewohnheiten der Einzelpersonen geht, sondern auch darum, wie zwischen Arbeitsgruppen, Abteilungen und Firmen Austausch und Handel stattfindet. Aus den analysierten Daten zieht das Unternehmen dann wiederum Konsequenzen, die großen Mehrwert in Form von Kostenreduktion, Effizienzsteigerung und Optimierung von Prozessen bringen können.
Scrollen Sie weiter, um mehr darüber zu lernen, wo im Unternehmen Daten generiert werden.
Wo kommen die Daten her?
Lesen Sie sich den Text über Datengenerierung im Unternehmenskontext durch. Versuchen Sie zu erkennen, welche Begriffe in welche Lücke gehören und ziehen Sie diese mit dem Cursor an die richtige Stelle. Überprüfen Sie Ihre Arbeit anschließend mit Klick auf den „OK“-Button!
Small Talk? Nein – Big Data
„Big Data!“
Dieser Begriff hat sich in den letzten Jahren zu einem richtigen Buzzword entwickelt. Genau zu definieren, was Big Data bedeutet, ist allerdings nicht so einfach.
Grob gesagt handelt es sich bei Big Data um die Verarbeitung großer Datenmengen, gepaart mit Sortierungsmechanismen, die das Durchsuchen, Sortieren und Kombinieren erleichtern oder gar erst möglich machen. Somit ist nicht jede Datenbank, die große Datenmengen enthält auch Big Data zuzuordnen.
Sehen Sie sich das das Interview (Die Wirtschaftsprüfung von morgen – ein Blick in die Zukunft – YouTube) von Andrea Bruckner, Vorständin der BDO AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, zum Thema Big Data und Digitalisierung in der Wirtschaftsprüfung an.
Lernen Sie die Kriterien kennen, anhand derer Big Data definiert wird, indem Sie weiterscrollen.
Very Big Data
Big Data fängt nicht ab einer fest definierten Datengröße an, aber die Datenmenge ist größer, als von Menschen oder klassischen Datenbank-Systemen erfassbar ist. Zudem steigt sowohl die Datenmenge, als auch die Rechenleistung, die zur Speicherung und Analyse benötigt wird, stetig an.
Viele Definitionsansätze für Big Data erwähnen die Geschwindigkeit als entscheidenden Faktor. Hier beziehen sich jedoch einige Ansätze auf die hohe (und steigende) Geschwindigkeit, in der die Daten produziert werden und andere auf die Geschwindigkeit mit der sie verarbeitet werden.
Ein wichtiges Merkmal der Datenverwaltung, die als Big Data klassifiziert wird, ist die Unterschiedlichkeit und Unstrukturiertheit der Daten, die ins System fließen und dort geordnet und analysiert werden. Hierbei kann es sich um unterschiedliche Datentypen und –formate handeln.
Die Frage, ob Richtigkeit, Verlässlichkeit und Vollständigkeit tatsächlich gegeben sein müssen, ist noch umstritten. Man denke hier beispielsweise an die Analyse von Social Media Beiträgen, die „gefühlte Wahrheiten“ enthalten. Das System sollte Inhalte, die umstrittene Meinungen oder Fakten enthalten, auch als solche klassifizieren können.
Very Big Data
Big Data fängt nicht ab einer fest definierten Datengröße an, aber die Datenmenge ist größer, als von Menschen oder klassischen Datenbank-Systemen erfassbar ist. Zudem steigt sowohl die Datenmenge, als auch die Rechenleistung, die zur Speicherung und Analyse benötigt wird, stetig an.
Viele Definitionsansätze für Big Data erwähnen die Geschwindigkeit als entscheidenden Faktor. Hier beziehen sich jedoch einige Ansätze auf die hohe (und steigende) Geschwindigkeit, in der die Daten produziert werden und andere auf die Geschwindigkeit mit der sie verarbeitet werden.
Ein wichtiges Merkmal der Datenverwaltung, die als Big Data klassifiziert wird, ist die Unterschiedlichkeit und Unstrukturiertheit der Daten, die ins System fließen und dort geordnet und analysiert werden. Hierbei kann es sich um unterschiedliche Datentypen und –formate handeln.
Die Frage, ob Richtigkeit, Verlässlichkeit und Vollständigkeit tatsächlich gegeben sein müssen, ist noch umstritten. Man denke hier beispielsweise an die Analyse von Social Media Beiträgen, die „gefühlte Wahrheiten“ enthalten. Das System sollte Inhalte, die umstrittene Meinungen oder Fakten enthalten, auch als solche klassifizieren können.
Große Datenmenge = großer Erfolg?
Gordon Moore stellte eine Hypothese auf, die heute auch als das Moore‘sche Gesetz bezeichnet wird. Es besagt, dass sich die Rechenleistung von Schaltkreis-basierten Systemen exponentiell vergrößert: sie verdoppelt sich alle 12-24 Monate. Obwohl Moore das Gesetz im Jahre 1965 formulierte, ist es bis heute gültig. Konkret bedeutet das, dass immer kleinere Chips immer größere Datenmengen speichern können. Um einzuschätzen, wie groß Big Data wirklich ist, müssen die Dimensionen der Daten, die von Privatpersonen und Unternehmen generiert werden, genauer untersucht werden.
Scrollen Sie weiter, um selbst einzuschätzen, welche Größe die Datenmengen, die unsere Gesellschaft produziert, erreichen können.
Digitale Daten – Bytes ohne Ende?
Die (Daten-) Bank Ihres Vertrauens
Klicken Sie auf die Felder in der Galerie um sich die Informationen zu Datenbanken genauer anzusehen.
Die (Daten-) Bank Ihres Vertrauens
Sind Sie schon Datenbank-Experte? Überprüfen Sie Ihr Wissen, indem Sie entscheiden, welche Aussagen richtig und welche falsch sind.
Klicken Sie auf den Haken, wenn Sie glauben, dass die Aussage richtig ist und auf das „X“, wenn Sie glauben, dass die Aussage falsch ist.
Datenmanagement – Was steckt dahinter?
Kennen Sie sich schon aus oder möchten Sie noch mehr über Datenbankmanagementsysteme erfahren?
Klicken Sie auf den rechten Knopf, um mehr Informationen zu erhalten und auf den linken um direkt zur Datenverarbeitung vorzuspringen!
Datenmanagement – Was steckt dahinter?
Das Datenbankmanagementsystem (DBMS) ist eine Software zur Abfrage, Verarbeitung, Definition und Verwaltung der Daten einer Datenbank. Es speichert Daten dauerhaft (persistent) auf einem Speichermedium (Festplatte) und erlaubt einen effizienten Zugriff auf die Daten der Datenbank.
Die Datenadministration verfolgt das Ziel, mit Hilfe von Standard-Richtlinien und Funktionen, Daten zu verwalten. Zur besseren und schnelleren Verwaltung werden Data-Dictionary-Systeme eingesetzt. Das Data-Dictionary ist wie eine Datenbank aufgebaut, enthält allerdings Metadaten. Diese beinhalten u.a. Informationen zur Struktur der Daten, Definitionen und den Darstellungsregeln. Zusätzlich enthält es die Beziehungen zwischen Datenobjekten, um im Falle einer relationalen Datenbank den Datenbestand einheitlich und redundanzfrei zu strukturieren.
Um die Struktur einer Datenbank zu beschreiben, wird die Datendefinitionssprache (DDL) verwendet. Sie definiert, welche Daten mit welchen Datentypen in der Datenbank abgespeichert werden können und in welchem Zusammenhang diese zueinanderstehen. Die Datenmanipulationssprache (DML) kann Daten in der Datenbank verändern. Daten lassen sich nach ihrer Datenstruktur, welche die DDL formuliert hat zu einer Datenbank hinzufügen. Die DML kann Daten aus der Datenbank löschen oder verändern.
Scrollen Sie weiter, um sich über die Verarbeitung von Daten zu informieren.
Datendetektive
Beim Anlegen einer Datenbank mussten bis vor kurzem einige grundsätzliche Fragen beantwortet werden. Es musste klar sein, wo die Daten gespeichert werden und wie viel Speicherplatz initial dafür veranschlagt werden sollte, damit alle Daten Platz finden. Zudem musste geklärt sein, nach welchem Ordnungssystem die Ablage erfolgen soll – alphabetisch, chronologisch, nach Typ oder Größe sortiert? Einige dieser Prinzipien verlieren an Relevanz, seit es Möglichkeiten gibt, größere und diversere Datensätze abzulegen und analysierbar zu machen.
Scrollen Sie weiter, um sich darüber zu informieren, wie Datenbanken heute im Gegensatz zu früher funktionieren.
Die Innovationskraft der Unordnung
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