Datenerschließung bedeutet die Erhebung von internen und ggf. auch externen Daten, wobei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in Frage kommen. Idealerweise berücksichtigt die Datenerschließung bereits die rechtlichen Rahmenbedingungen (vgl. oben). Beispiele für Datenquellen sind Verkaufszahlen, Kunden- und Mitarbeiterfeedback, Entwicklungsdaten, Sensordaten von Produktionsabläufen oder von Kunden genutzten Produkten.
Die Speicherung (und Verwaltung) der gesammelten und erhobenen Daten erfolgt regelmäßig mittels eines Data Warehouse[1] oder cloudbasierter Systeme, wobei in der Praxis oft auch eine Kombination beider Möglichkeiten eingesetzt wird.[2] Vereinfachend ausgedrückt handelt es sich beim Data Warehouse um ein System bestehend aus verschiedenen Datenbanken, mit welchem eine große Menge von Daten (in verschiedenen "Datentypen") aufbereitet, transformiert, verwertet und verwaltet werden.
Eine Kernaufgabe ist es in der Praxis regelmäßig, Datensilos hinsichtlich der unternehmensinternen Daten auf technischer Ebene aufzubrechen und eine gesamthafte Betrachtung auf alle intern und extern erhobenen Daten zu ermöglichen. Datensilos kommen oftmals bei (international tätigen) Gruppengesellschaften vor, die zwar miteinander verbunden sind, aber dennoch eigenständige Gesellschaften bilden. Soll eine Big Data Strategie jedoch gesamthaft für einen Konzern definiert werden, gilt es, die verschiedenen Datentypen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, und zwar in einer Art, die eine Datenanalyse erlaubt (vgl. sogleich nachfolgend).
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