Wussten Sie das? Netflix – Der größte Online-Streaming-Dienst, der Top-Filme und Fernsehsendungen produziert und veröffentlicht (Sie wissen schon, Stranger Things und Squid Game), verdankt seinen Erfolg Big Data?
Ihre Kundenbindungsrate liegt bei 93 %, dem höchsten Benchmark in der Branche.
Sicherlich haben Sie den Begriff „Big Data“ in einigen Nachrichten, Artikeln oder sogar Podcasts gesehen, die für die Datenwissenschaft relevant sind. Aber was ist das für einen Laien?
Zunächst müssen Sie verstehen, dass in jeder Sekunde, in der Sie etwas im Internet tun, Daten erzeugt werden, auch wenn Sie nichts tun und nur surfen. Diese Daten sammeln sich in einer unvorstellbaren Geschwindigkeit von Zettabyte an.
Nach neuesten Schätzungen entstehen täglich 328,77 Millionen Terabyte an Daten.
Dieses Chaos besteht aus extrem großen, vielfältigen und komplexen Sammlungen strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Datensätze, die weiterhin exponentiell wachsen. Große Daten ist Chaos.
Ja, Große Daten bezieht sich auf diese riesigen und komplexen Datensätze, deren Analyse mit herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen schwierig ist.
Daher sammeln große Organisationen (wie Netflix, Amazon usw.) sie mithilfe von Verarbeitungsanwendungen mit größeren Datensatzkapazitäten, die in KI und ML integriert sind, um Daten zu analysieren, zu interpretieren und nach wertvollen Informationen und Erkenntnissen zu durchsuchen.
Nachdem wir nun die expansive Welt von Big Data und ihre zentrale Rolle bei der Gestaltung von Branchen wie der Unterhaltungsindustrie erkundet haben, ist es wichtig, einen grundlegenden Unterschied zu verstehen: den Unterschied zwischen Daten und Informationen.
Lassen Sie uns tiefer in das aktuelle Thema eintauchen. Daten vs. Informationen.
Inhaltsverzeichnis
Was sind Daten?
Wir alle erinnern uns an das, was wir seit der Grundschule gelesen haben, den Klassiker „Daten sind eine Sammlung roher Fakten und Zahlen“. Nun, daran hat sich nichts geändert, denn es ist der Kern von „Daten' aber es steckt noch mehr dahinter.
Genau wie es in der Methodik der Grounded Theory heißt: „Alles sind Daten.”
Die Grounded Theory ist ein wertvolles Werkzeug für Forscher in Bereichen wie der Soziologie, wo sie zunächst Daten sammeln, diese analysieren und sich dann von ihnen zu weiteren Daten leiten lassen, die gesammelt werden müssen.
Mit diesen Daten können sie die entstehende Theorie verfeinern, anstatt mit einer Hypothese und Tests zu beginnen.
Dieses Konzept betont, dass alles, was einem Forscher während der Studie begegnet, als Daten betrachtet werden kann, nicht nur die traditionellen Interviewprotokolle oder Beobachtungsnotizen.
Sogar die Feldnotizen, Interviewaufzeichnungen, Teilnehmerartefakte und sogar die eigenen Beobachtungen und Reaktionen des Forschers, d. h. „Alles sind Daten“.
Ebenso sind Daten nicht auf einzelne Fakten oder Statistiken beschränkt, sondern können alles Mögliche sein: Text, Beobachtungen, Symbole, Bilder, Codes, Zahlen, Grafiken, Mengen, Einheiten usw.
Es ist in zwei Haupttypen unterteilt: quantitative und qualitative Daten.
Bei Werten, die in numerischen Werten wie Größe und Gewicht einer Person, Alter, Einkommen, Ausgaben usw. dargestellt werden, handelt es sich um quantitative Daten.
Der Wert hingegen wird nicht numerisch dargestellt, sondern ist textueller und beschreibender Art, z. B. der Name der Person, ihr Geschlecht, ihre Haare, ihre Augenfarbe usw. sind qualitative Daten.
Arten von Daten zur Analyse
Allerdings ist die Generierung von Daten im Web nicht so einfach. Es wird in strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten eingeteilt.
Strukturierte Daten enthalten Elemente, die formatiert, organisiert und für eine effektive Analyse leicht verfügbar sind. Sie befinden sich in einer relationalen Datenbank, verfügen über rationale Schlüssel und lassen sich leicht in vorgefertigte Felder abbilden. Beispiel: XLS-Datei.
Halbstrukturierte Daten sind teilweise organisiert, nicht in einem formatierten Datensatz oder einer Tabelle, verfügen aber über leicht zu identifizierende Attribute. Es existiert nicht in einer relationalen Datenbank, verfügt aber über einige Organisationseigenschaften, die die Analyse erleichtern. Beispiel: XML-Datei.
Bei unstrukturierten Daten hingegen handelt es sich um Daten, die nicht in einem bestimmten Format organisiert sind. Sie existieren in freier Form wie Textdokumenten, Fotos, Sprachtranskripten, Webseiten, Blogbeiträgen, Social-Media-Beiträgen und Kundenfeedback.
Es ist skalierbar, flexibel und das wertvollste Hilfsmittel für qualitative Analysen. Es ist für die Stimmungsanalyse von entscheidender Bedeutung und ermöglicht es Ihnen, den größten Wettbewerbsvorteil zu erzielen, indem Sie Trends und Muster auf dem Markt aufdecken. Dabei ist die Web-Datenextraktion von größter Bedeutung.
Informationen aus diesen Datentypen können für den einen ein Schatz und für den anderen Zufallsrauschen sein. Aber behalten Sie die Augen offen, wenn Sie Unternehmer sind, denn es ist auf jeden Fall ein Schatz für Sie, vorausgesetzt, Sie wissen, wie Sie ihn nutzen können.
Daten vs. Informationen
Schauen wir uns an, wie sich Daten und Informationen in verschiedenen Aspekten voneinander unterscheiden.
„Was sind dann Informationen?“ könnte die nächste offensichtliche Frage sein.
Informationen sind ein aussagekräftiges Ergebnis, das bei der Entscheidungsfindung hilft, nachdem wir die gesammelten und organisierten Daten analysiert haben. Es hat Kontext, Relevanz und Zweck.
Es handelt sich um die verarbeiteten Daten, die zur Durchführung der nächsten Aktion verwendet werden. Es gibt jedoch einen Haken bei der Bestimmung, wie authentisch eine Information tatsächlich ist. Wir können es mit Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität vergleichen.
Bevor Sie voreilige Schlussfolgerungen ziehen, sollten Sie noch einmal prüfen und entscheiden, ob die Daten, aus denen die Informationen stammen, korrekt, vollständig und im Kontext relevant sind.
Unterschied zwischen Daten und Informationen
| Daten | Information |
| Bei Daten handelt es sich um rohe Fakten und Zahlen, die noch verarbeitet und analysiert werden müssen. | Bei Informationen handelt es sich um verarbeitete und organisierte Daten mit Kontext, Relevanz und Zweck. |
| Zweck: Es dient als Grundlage für die Generierung von Informationen. | Zweck: Es dient dazu, geschäftliche Entscheidungen zu treffen, Probleme/Lösungen zu identifizieren und ein Verständnis für eine Situation zu erlangen. |
| Volumen: Es existiert in großen Mengen und wird kontinuierlich aus dem Internet generiert. | Volumen: Es handelt sich um eine komprimierte und synthetisierte Form der großen Datenmenge in sinnvolle Interpretationen. |
| Kontext: Rohdaten haben keinen Kontext und sind in der Regel nicht unmittelbar relevant. | Kontext: Informationen hingegen sind kontextualisiert und geben Einblicke in die gegebene Situation oder ein Problem. |
| Deutung: Es wird mit der richtigen Organisation gespeichert, aber um eine Bedeutung abzuleiten, bedarf es einer Interpretation und Analyse. | Deutung: Es ist bereits verarbeitet und interpretiert und steht für den Konsum und die Entscheidungsfindung zur Verfügung. |
| Bedeutung: Es ist das wesentlichste Element (der Rohstoff), das das Potenzial birgt, Informationen zur Formulierung von Geschäftsstrategien zu generieren. Allerdings sind Verarbeitung und Analyse erforderlich, um einen Mehrwert zu gewinnen. | Bedeutung: Es ist sofort nützlich und umsetzbar für die Entscheidungsfindung oder Problemlösung. Es vermittelt nach der Datenanalyse wertvolle Erkenntnisse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. |
| Beispiel: 1. Anzahl der Zugriffe auf einen Blog-Beitrag in 3 Monaten. 2. Durchschnittliche Bewertung eines Films. 3. Preis eines ähnlichen Produkts auf der Seite des Mitbewerbers. |
Beispiel: 1. Verstehen, worauf die Menschen nach Antworten suchen. 2. Identifizieren der Gründe, warum der Film beim Publikum beliebt bzw. nicht beliebt ist. 3. Stellen Sie fest, ob der Wettbewerber das Produkt mit einer höheren oder niedrigeren Marge als dem Marktpreis verkauft. |
Reise von Daten zu Informationen
Es gibt einen ziemlich strengen Prozess der Organisation, Analyse und Interpretation, bevor Daten eine Metamorphose durchlaufen und zu Informationen werden, die für die datengesteuerte Entscheidungsfindung zur Beschleunigung des Unternehmenswachstums von entscheidender Bedeutung sind.
Lassen Sie uns den Prozess Schritt für Schritt durchgehen.
Datensammlung
Dies ist der Beginn der Extraktion aussagekräftiger Informationen. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen im Internet, Umfragen, sozialen Medien, Feedback-Formularen usw. sammeln. Für die einfachste und problemlose Datenextraktion wenden Sie sich an Grepsr, um schnelle, genaue, zuverlässige und in Echtzeit umsetzbare Daten zu erhalten.
Organisation
Anschließend müssen Sie die größtenteils unstrukturierten Rohdaten, die Sie gesammelt haben, in einem sauberen Format organisieren. Dieser Prozess umfasst also das Sortieren, Kategorisieren, Transformieren, Aggregieren und Entfernen von Redundanzen und Fehlerwerten für die weitere Analyse.
Vorverarbeitung
Sie erkennen den Zufall, wenn Sie sich darüber im Klaren sind, dass der Dienst (Grepsr), der Ihnen Qualitätsdaten liefert, mit seinem robusten und strengen probabilistischen QA-Framework auch alles andere oben Genannte erledigt.
Das ist richtig, unser QA-Prozess erkennt automatisch jede Datensatzanomalie wie doppelte Zeilen oder fehlende Werte. Anschließend behebt das erfahrene Team die Fehler und prüft, ob jeder Wert im Datenfeld mit dem erwarteten Datentyp übereinstimmt.
Wir stellen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gelieferten Datensätze sicher. Somit sind die Daten, die Sie auf Ihrer Seite erhalten, bereit für die Integration in Analysetools.
Verarbeitung und Analyse
Nachdem die Daten nun organisiert sind, ist es an der Zeit, sie zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Phase besteht aus der Anwendung mehrerer Analysetechniken wie statistischer Analyse, prädiktiver Analyse, KI-Integration, Data Mining, maschinellem Lernen und mehr, um Erkenntnisse, Trends und Muster in der Datenbank zu extrahieren.
Deutung
Sobald Sie mit der Analyse fertig sind, müssen Sie sie interpretieren, um Bedeutung und relevante Schlussfolgerungen abzuleiten. Dies ist der Zeitpunkt, an dem Sie die Erkenntnisse im Kontext des vorliegenden Problems verstehen können.
Kontextualisierung
Okay, Sie haben also die aussagekräftigen Informationen, was kommt als nächstes? Nur wenn die Informationen in den richtigen Kontext gestellt werden, erweisen sie sich als bedeutsam für Geschäftsentscheidungen. Es ist wichtig zu verstehen, wie die wertvollen Erkenntnisse in das Gesamtbild der Organisation passen. Auch wie sie zur Erreichung der konkreten Ziele beitragen können.
Kommunikation
Jetzt ist endlich die Zeit für Data Storytelling gekommen, bei der die Erkenntnisse in Form visueller Interpretationen eine eigene Geschichte erzählen.
Sie können die Informationen, die den Stakeholdern in Ihrer Präsentation mitgeteilt werden müssen, effektiv vermitteln, indem Sie Dashboards, Diagramme und Grafiken erstellen.
Auf diese Weise können Sie Rohdaten mithilfe von Datenanalysen, Data Storytelling und Visualisierung in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.
Wie können Unternehmen Daten und Informationen optimal nutzen?
Sie fragen sich vielleicht, warum der Unterschied zwischen Daten und Informationen für Unternehmen überhaupt von Bedeutung ist?
Aus Daten gewonnene Informationen können Wunder für Ihr Unternehmen bewirken, wenn Sie wissen, wie Sie sie nutzen können.
Daten allein können erst dann viel Wert liefern, wenn sie transformiert, verarbeitet und analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen verfügen in der Regel nur über begrenzte Zeit und Ressourcen für die manuelle Verfolgung der Aktivitäten von Wettbewerbern, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Aber mit umsetzbaren Informationen aus Daten können sie das Verhalten ihrer Konkurrenten richtig überwachen und fundierte Entscheidungen treffen, um sich besser zu positionieren und ihre Konkurrenten in der Branche zu übertreffen.
Allerdings müssen Sie bedenken, dass die Qualität der Daten, die Sie in der Datenbank haben, den größten Einfluss auf den Gesamtvorgang hat.
Die manuelle Extraktion oder die Verwendung webverfügbarer Tools beeinträchtigt die Hauptmerkmale hochwertiger Daten, nämlich Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit, Relevanz und Aktualität.
Sie können sich besser für einen Echtzeit-Web-Scraping-Dienst wie Grepsr entscheiden, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Anforderungen anzupassen und zu spezifizieren und gleichzeitig seine Lösungen an Ihre Geschäftsanforderungen anzupassen.
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