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Was sind die verschiedenen Arten von Daten für Unternehmen?

Welche Arten von Daten kennen oder verwenden Sie in Ihrem Unternehmen? Bevor Sie mit der Einführung Ihrer Datenverwaltungsinitiativen beginnen, sei es Big Data Analytics, Stammdatenverwaltung, Enterprise Data Warehouse usw., müssen Sie zunächst den grundlegenden Bestandteil verstehen: die Daten.

Wenn Sie die verschiedenen Datentypen und ihre Eigenschaften genau kennen, können Sie sie auf die richtige Art und Weise behandeln.

Laut dem Datenwertbericht 2018 Durch die effektivere Nutzung von Daten in ihren Organisationen erwarten Unternehmen von SnapLogic eine Steigerung des Jahresumsatzes um ein Jahr Durchschnitt von $5.2 Millionen. Die meisten Unternehmen erkennen jedoch nicht immer das Potenzial von Daten oder wissen nicht, wie sie diese für datengesteuerte Entscheidungen richtig nutzen können: Im Durchschnitt nutzen Unternehmen nur die Hälfte (51%) der Daten, die sie sammeln oder generieren, und Daten fahren weniger als die Hälfte (48%) von Entscheidungen.

Beginnen wir mit den Datentypen:

1. Transaktionsdaten

Transaktionsdaten sind die Informationen, die eine Vereinbarung, ein Austausch oder eine Übertragung zwischen Organisationen oder Einzelpersonen enthält. Es wird als besondere Datenkategorie angesehen, da Transaktionen rechtliche und kommerzielle Bedeutung haben.

Beispiele für Transaktionsdaten:

  • Rechnungen: Eine Liste von Dienstleistungen oder Produkten.
  • Trades: Ein Trade, der auf dem Markt stattfindet, z. Aktienmarkt.
  • Käufe: Kundenkäufe
  • Rückgabe: Ein Datensatz, der aus vom Kunden zurückgegebenen und vom Verkäufer akzeptierten Artikeln besteht.
  • Zahlungen: Eine Zahlung für Schulden oder Kauf.
  • Gutschriften: Guthaben, das einem Konto hinzugefügt wurde, z. B. eine E-Commerce-Website, die den Betrag eines zurückgegebenen Artikels zurückerstattet.
  • Belastungen: Von einem Konto entfernte Beträge, z. B. ein Bankkunde zieht Geld von seinem Konto ab.

Die Liste geht weiter mit Gehaltsabrechnung, Verkauf von Vermögenswerten, Zinsen, Verträgen usw.

2. Stammdaten

Informationen, auf die sich eine Organisation einigen kann, werden als Stammdaten bezeichnet. Im Gegensatz zu Informationsquellen, die ähnliche Daten möglicherweise duplizieren, haben sie häufig nur geringe Übereinstimmung mit Standarddefinitionen. Stammdaten bieten die Möglichkeit, Daten als eine einzige Referenzquelle zu steuern und zu verwalten.

Beispiele für Metadaten:

  • Produktdaten: Ein Katalog mit Produktspezifikationen und Informationen.
  • Transaktionen: Käufe und Aktiengeschäfte
  • Tickets: Um Probleme und Kundeninteraktionen zu verfolgen.
  • Analytische Daten: Daten, die die Entscheidungsfindung unterstützen.

3. Kundendaten

Alle mit einem Kunden verbundenen Informationen werden als Kundendaten bezeichnet. Kundendaten sind Informationen, die für die Kerngeschäftsprozesse und Entscheidungshilfen von wesentlicher Bedeutung sind.

Beispiele für Kundendaten:

  • Kundendatensatz: Der Datensatz enthält den Namen des Kunden und die Kunden-ID.
  • Konten: Ein Kunde mit verschiedenen Konten, z. B. Abteilungen, die separate Einkäufe tätigen.
  • Kontakte: Firmenkunden sollten über mehrere Kontakte verfügen, die verschiedene Ebenen und Funktionen innerhalb der Kundenorganisation umfassen, z. B. technische Mitarbeiter oder Einkaufsmanager.
  • Dienste: Liste der aktuellen Dienste, die der Kunde verwendet, z. B. Konfigurationen.

Kundenservice-Tickets, Feedback, Standorte, Zahlungsmethoden, Angebote und Angebote sind einige weitere Beispiele.

4. Maschinendaten

Daten, die von Maschinen ohne menschliches Eingreifen generiert werden, werden als Maschinendaten bezeichnet. Dies ist eine der wichtigen Kategorien, da Maschinen im Vergleich zu Menschen weitaus mehr Daten erzeugen.

Beispiele für Maschinendaten:

  • Berechnungen: Daten berechnet aus den anderen Daten. Beispielsweise berechnet ein Algorithmus basierend auf den Marktdaten die Risikoschätzung für eine Investition.
  • Sensoren: Geräte, die physikalische Phänomene wie Ton und Licht erfassen und in Datenströme umwandeln.
  • Vorhersagen: Künstliche Intelligenz und Algorithmen, die versuchen, die Zukunft vorherzusagen.
  • Automatisierung: Automatisierte Aufgaben, die Daten wie Steuerelemente, Ereignisse oder Befehle erstellen.

5. Referenzdaten

Daten, die zum Strukturieren und Einschränken anderer Daten verwendet werden, werden als Referenzdaten bezeichnet. Es handelt sich um stabile Informationen mit einem bekannten Satz von Werten, die sich selten ändern.

Beispiele für Referenzdaten:

  • Wissenschaft: Liste bekannter Sterne
  • Geografische Standorte: Liste der gültigen Bundesstaaten für ein Land.
  • Computing: Liste der Standard-Computing-Werte wie HTTP-Statuscodes.
  • Märkte: Liste der aktuell gültigen Börsenticker für einen Markt.

6. Quantitative Daten

Alle Daten in numerischer Form werden als quantitative Daten bezeichnet. Diese Daten werden häufig mit qualitativen Daten verglichen, die Informationen enthalten, die in einer natürlichen Sprache wie Englisch ausgedrückt werden.

Beispiele für quantitative Daten:

  • Messungen: Messung von etwas Physikalischem wie einer Inspektion der Lebensmittelsicherheit, bei der die Temperatur von Lebensmitteln gemessen wird, die in einem Restaurantkühlschrank gelagert werden.
  • Quantifizierung: Umwandlung qualitativer menschlicher Urteile in Zahlen, z. B. Aufforderung an Kunden, ihre Zufriedenheit zu bewerten.
  • Berechnungen: Berechnung der Bruttomarge anhand der monatlichen Verkaufszahlen.
  • Zählt: Dinge zählen.

Arten der Datenbearbeitung!

Der unerbittliche Datenstrom, der uns heute unbestreitbar umgibt, kann die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, verändern. Da wir Zugang zu beispiellosen Informationen über unsere Wettbewerber, Kunden und Interessenten haben, können wir unser Geschäft auf eine Weise vorantreiben, von der wir vor einigen Jahren immer geträumt haben.

Wie Tim Berners-Lee zu Recht sagte: "Daten sind eine kostbare Sache und halten länger als die Systeme selbst."

Nachdem Sie eine Vorstellung davon haben, welche Arten von Daten es gibt, haben Sie darüber nachgedacht, wie Sie sie sichern möchten? Auschecken Rutgers Fallstudie: Wie die Universität Zehntausende von Dollar sparte mit Zmanda Sicherung und Wiederherstellung.

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