Daten haben nur dann einen echten Wert, wenn aus ihnen das Wissen zur Lösung von Problemen wird, wenn Daten zur Unterstützung von Entscheidungen genutzt werden oder sogar automatisiert Entscheidungen auf Basis von Daten getroffen werden. Dabei ist die Menge an Daten oft nicht maßgebend. Um auf Basis von Daten Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, dass es sich dabei um die richtigen Daten in ausreichender Menge handelt. Doch wie werden aus Daten Informationen?
Ein ideales Beispiel dafür ist die ärztliche Diagnostik. Für eine Burnout-Diagnose reichen schon 5 Werte aus[1] (vgl. Abb. 2).
Abb. 2: Für medizinische Diagnosen reichen oftmals wenige Werte aus
Voraussetzung für die Diagnose ist vor allem das Wissen des Arztes, wie man diese Werte interpretiert. Um aus Daten Wissen zu generieren, sind immer auch Informationen zum Kontext der Daten erforderlich. Die Daten in diesem Beispiel genügen den Anforderungen an Smart Data. Darunter werden Datenbestände verstanden, die für bestimmte Anwendungen ausgewählt und/oder vorverarbeitet wurden und damit nützliche Informationen für den Anwendungsfall enthalten. Sie müssen vom Anwender verstanden werden, sodass dieser damit sinnvollen Ergebnisse erzielen kann. Bei Smart Data spielen Semantik, Datenqualität, Datensicherheit und Datenschutz eine Rolle und bestimmen über den Wert der damit erstellten Analysen in Vorbereitung von Entscheidungen.
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