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Mehr Daten, weniger Ungewissheit? : Datenmodelle als Schlüssel zum Wissensgewinn

Titelangaben

Schönfeld, Mirco:
Mehr Daten, weniger Ungewissheit? : Datenmodelle als Schlüssel zum Wissensgewinn.
In: Spektrum. Bd. 17 (2021) Heft 1 . - S. 46-49.

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Abstract

“Daten sind der wichtigste Rohstoff unseres Jahrhunderts.” – “Die Welt ist ein einziges Big Data-Problem.” – “Ohne Big Data steht deine Firma da wie ein blinder, tauber Hirsch auf der Autobahn.“ So und ähnlich lauten die Slogans derjenigen, die die unumstößliche Notwendigkeit von Datenanalysen propagieren. Damit vermitteln sie den Eindruck, Datenanalysen würden ihrerseits unumstößliche Gewissheiten produzieren und gleichsam eine tiefere Wahrheit aus Daten freilegen. Es wird der Eindruck erweckt, Erkenntnisgewinn sei nur eine Sache der richtigen Algorithmen und Statistiken. Aber ist das wirklich so?
In diesem Beitrag soll es um die Frage gehen, wie Wissen aus Daten gewonnen werden kann. Wir werfen einen Blick auf die Entstehung von Daten und auf den Kontext, in dem dies geschieht. Wir sehen, wie aus Daten Modelle werden und warum bewusste Datenmodellierung ein notwendiger Prozess ist. Das lässt uns schließlich erahnen, wie aus Daten nützliches Wissen gewonnen werden kann.

Abstract in weiterer Sprache

"Data is the most important raw material of our century." - "The world is one big data problem." - "Without Big Data, your company is like a blind, deaf deer on the highway." These and similar are the slogans of those who propagate the incontrovertible necessity of data analyses. In this way, they convey the impression that data analyses in turn produce incontrovertible certainties and, as it were, uncover a deeper truth from data. The impression is created that gaining knowledge is only a matter of the right algorithms and statistics. But is that really the case? In this article, we will look at the question of how knowledge can be gained from data. We take a look at how data is created and the context in which this happens. We see how data becomes models and why conscious data modelling is a necessary process. This finally gives us an idea of how useful knowledge can be gained from data.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Nein
Institutionen der Universität: Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung
Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung - Juniorprof. Dr. Mirco Schönfeld
Fakultäten
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Eingestellt am: 08 Okt 2021 10:52
Letzte Änderung: 27 Jan 2023 06:59
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/67227