Komplexe Datenerfassung und Datenorganisation

Vielfalt der Datenquellen
Daten stammen aus unterschiedlichen Kanälen wie Sensoren, Datenbanken, APIs, Benutzerinteraktionen oder Social Media.

Hoher Detaillierungsgrad
Es werden sowohl Rohdaten als auch Metadaten in großer Granularität erfasst.

Mehrdimensionalität
Erfasste Daten können verschiedene Dimensionen enthalten (z. B. zeitlich, geografisch, semantisch).

Unstrukturierte und strukturierte Daten
Kombination aus Tabellen, Texten, Bildern, Videos oder Logfiles.

Automatisierte und manuelle Prozesse
Datenerfassung erfolgt teilweise automatisch (z. B. durch IoT-Geräte), teilweise manuell (z. B. durch Formulareingaben).

Methoden und Technologien

  • Sensorik & IoT – für physikalische Messdaten (z. B. Temperatur, Bewegung)
  • Web-Scraping & APIs – zur Erfassung von Online-Inhalten und Schnittstellendaten
  • Formulare & Umfragetools – für manuelle Erfassungen
  • Logfile-Analyse & Tracking – zur Auswertung von Nutzerverhalten oder Systemprozessen

  • KI & Machine Learning – zur Mustererkennung und Vorverarbeitung komplexer Daten

Herausforderungen

  • Datenqualität (Rauschen, Duplikate, Lücken)
  • Datenschutz & Sicherheit (DSGVO, Verschlüsselung)
  • Interoperabilität zwischen Systemen und Formaten
  • Skalierbarkeit bei großen Datenmengen (Big Data)
  • Echtzeitverarbeitung in dynamischen Systemen

Anwendungsbeispiele

  • Industrie 4.0 – Zustandsüberwachung von Maschinen
  • Medizin – Erfassung von Patientendaten und Vitalwerten
  • Marketing – Auswertung von Nutzerinteraktionen
  • Smart Cities – Verkehrs- und Umweltmonitoring
  • Forschung – Feldstudien, Labordaten, Langzeitbeobachtungen

Anmeldung

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