Datenbest\u00e4nde sind Informationen, die f\u00fcr ein Unternehmen wertvoll sind. Sie k\u00f6nnen strukturiert oder unstrukturiert sein und in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. als Tabellen, Datenbanken, Dokumente, Audiodateien usw. Sie sind wertvoll, weil sie genutzt, weitergegeben oder verkauft werden k\u00f6nnen. Im Wesentlichen hat ein Datenbestand einen Wert, der durch Nutzung realisiert werden kann.<\/p>\n
Das Konzept \u201eDaten als Verm\u00f6genswert\u201c existiert bereits seit mehreren Jahrzehnten, hat jedoch mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters an Bedeutung gewonnen. In den 1960er und 70er Jahren konzentrierte sich das Konzept vor allem auf strukturierte Daten, die in herk\u00f6mmlichen Datenbanken gespeichert waren. Mit dem Aufkommen des Internets in den 1980er und 90er Jahren wuchs das Potenzial, Daten als Verm\u00f6genswert zu nutzen, exponentiell. Ungef\u00e4hr zu dieser Zeit begannen Unternehmen, den kommerziellen Wert ihrer Daten zu erkennen. Die ersten Erw\u00e4hnungen des Begriffs \u201eDatenverm\u00f6genswert\u201c tauchten Ende der 1990er und Anfang der 2000er Jahre im Zusammenhang mit Business Intelligence und Data Warehousing auf.<\/p>\n
Ein Datenwert ist eine Sammlung von Daten einer Entit\u00e4t mit hohem Gesch\u00e4ftswert. Er umfasst Rohdaten, die verarbeitet und in einen n\u00fctzlicheren und wertvolleren Zustand umgewandelt wurden. Dies k\u00f6nnen Informationen \u00fcber Kunden, Produkte, Mitarbeiter oder jede andere Art von Daten sein, die verwendet werden k\u00f6nnen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen oder Produkte oder Dienstleistungen zu erstellen.<\/p>\n
Diese Assets werden normalerweise in Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes gespeichert und mit Tools wie Datenmanagementsystemen und Business-Intelligence-Plattformen verwaltet. Der Wert eines Datenassets kann auf verschiedene Weise gemessen werden, beispielsweise anhand seines Umsatzpotenzials, seiner N\u00fctzlichkeit bei der Entscheidungsfindung oder seiner Rolle bei der Schaffung eines Wettbewerbsvorteils.<\/p>\n
Datenbest\u00e4nde haben normalerweise ein strukturiertes Format. Sie werden in Datenbanken oder Data Warehouses gespeichert und sind normalerweise in Tabellen, Zeilen und Spalten organisiert. Jeder Datenbestand hat sein eigenes, einzigartiges Schema, das eine Blaupause darstellt, die beschreibt, wie die Daten organisiert und abgerufen werden.<\/p>\n
Mit dem Aufkommen von Big Data und maschinellem Lernen werden jedoch unstrukturierte Datenbest\u00e4nde (wie Textdateien, Bilder, Videos usw.) immer wichtiger. Diese werden normalerweise in Datenseen gespeichert und mit fortschrittlichen Tools wie Hadoop oder Spark verarbeitet.<\/p>\n
Der Zugriff auf Datenbest\u00e4nde und ihre Bearbeitung erfolgt \u00fcber Abfragen. Dabei handelt es sich um spezifische Informationsanfragen aus der Datenbank. Ein Unternehmen k\u00f6nnte beispielsweise seine Kundendaten abfragen, um herauszufinden, wie viele Kunden es in einer bestimmten Region hat.<\/p>\n
Hier ist eine Tabelle, die verschiedene Arten von Datenbest\u00e4nden darstellt:<\/p>\n