Eine allgemeine Datendefinition gibt es nicht – vielmehr kommt es auf den jeweiligen Anwendungsbereich an. Nach der Definition der im Bereich der Informationstechnik standardgebenden Internationalen Standardisierungs-Organisation (ISO) sowie der Internationalen Elektrotechnischen Kommission (IECD) z.B. sind Daten definiert als "eine Darstellung von Informationen, die in einer formalisierten Art zur Kommunikation, Interpretation oder Verarbeitung durch Mensch oder Maschine geeignet sind".[1] Im Kontext der Informationsverarbeitung ist eine Information wiederum definiert, als Kenntnis über Objekte wie Fakten, Ereignisse, Dinge, Prozesse oder Ideen, einschließlich Konzepte, die in einem bestimmten Kontext eine bestimmte Bedeutung haben.[2] In eine ähnliche Richtung geht die Informationstheorie, nach welcher eine Information als das Wissen definiert wird, das in Bezug auf ein bestimmtes Ereignis und unter Berücksichtigung von verschiedenen Wahrscheinlichkeiten eingesetzt wird, um Unsicherheiten zu reduzieren oder zu beseitigen.
Gestützt auf die obigen Ausführungen ergibt sich folgende Kaskadenordnung:
Daten = Informationen = Wissen
Es stellt sich die Frage, ob diese Kaskadenordnung im Bereich von Big Data gleichermaßen Anwendung finden kann. Ausgangslage vieler Big Data Strategien sind oftmals Rohdaten. Eine Analyse dieser Rohdaten kann in der Regel erst dann erfolgen, wenn diese verarbeitet und "auf einen gemeinsamen Nenner" gebracht werden. Für die Zwecke der nachfolgenden Ausführungen ist deshalb an obige Definition anzulehnen, allerdings mit folgender Spezifizierung:
Verarbeitete Daten = Informationen = Wissen = Erkenntnisse
Erst der Verarbeitungsprozess lässt Daten zu Informationen entstehen und generiert Wissen, aus welchem sich Erkenntnisse ableiten lassen. Dieses Verständnis ist Ausgangslage der nachfolgenden Ausführungen, wobei von einer weiten Datensemantik auszugehen ist (erfasst werden namentlich sowohl Personen- als auch Sachdaten).
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