Daten vs Informationen
Was unterscheidet Daten von Informationen?
Daten: Die rohe Grundlage
Stell dir vor, du siehst eine einzelne Zahl wie '42' oder eine Zeichenkette wie 'Müller'. Diese einzelnen Zeichen oder Zeichenketten sind zunächst reine Daten. Sie sind roh, unverarbeitet und besitzen für sich allein genommen oft keine unmittelbare Bedeutung oder Aussagekraft. Daten können Zahlen, Buchstaben, Symbole oder auch Messwerte sein, die ohne einen entsprechenden Kontext schwer zu interpretieren sind.
Informationen: Daten mit Bedeutung
Informationen entstehen erst dann, wenn Daten in einen bestimmten Kontext gestellt, verarbeitet und interpretiert werden. Die Zahl '42' wird zur Information 'Das Produkt hat die Artikelnummer 42' oder 'Der Server verfügt über 42 GB RAM', sobald ein Kontext hergestellt wird. Ähnlich wird die Zeichenkette 'Müller', ergänzt um den Kontext 'ist der Name des zuständigen Sachbearbeiters für diesen Vorgang', zu einer nützlichen Information. Informationen sind also kontextualisierte Daten, die Wissen vermitteln und Entscheidungen ermöglichen.
Die Tücken fehlenden Kontexts
Daten ohne ausreichenden Kontext können zu erheblichen Problemen führen, da sie mehrdeutig sind und keine verlässlichen Analysen zulassen. Der Eintrag 'Schmidt' in einer Datenbank ist ohne weitere Angaben wertlos: Handelt es sich um eine:n Kund:in, eine:n Mitarbeitende:n oder eine:n Lieferant:in? Diese Mehrdeutigkeit verhindert eine klare Zuordnung und Nutzung. Ebenso ist die Zahl '150' ohne Einheit oder Bezugsfeld nicht interpretierbar – sind es 150 Euro, Stück oder Kilometer?
Wie verwandeln Anwendungen Daten in wertvolle Informationen?
Von Rohdaten zu Erkenntnissen: Anwendungsbeispiele
Viele Anwendungen dienen dazu, Rohdaten zu sammeln, zu verarbeiten und in einen sinnvollen Kontext zu stellen, um daraus wertvolle Informationen zu generieren. Ein IT-Support-Ticketsystem beispielsweise erfasst zunächst eine Vielzahl von Rohdaten wie Fehlermeldungen ('Drucker offline'), Zeitstempel ('10:35 Uhr') und Benutzer:innennamen ('Müller'). Durch die Verknüpfung dieser Daten mit weiteren Details wie dem betroffenen Gerätetyp, dem Standort des Benutzers oder früheren ähnlichen Vorfällen (Kontextualisierung) kann das System Muster erkennen (Interpretation). Diese aufbereiteten Informationen, etwa dass ein bestimmtes Druckermodell an einem Standort häufig ausfällt, werden dann übersichtlich in einem Dashboard dargestellt (Präsentation), sodass die IT-Abteilung gezielte Maßnahmen zur Problembehebung einleiten kann.
Den Informationsbedarf richtig einschätzen
Bei der Entwicklung von Datenanwendungen ist es entscheidend, den genauen Informationsbedarf der zukünftigen Nutzer:innen zu verstehen, um passende Datenstrukturen zu definieren und Datenredundanz zu vermeiden. Ein CRM-System (Customer Relationship Management) muss beispielsweise Kund:innendaten so aufbereiten, dass sowohl die Marketing- als auch die Vertriebsabteilung optimal damit arbeiten können. Das Marketing benötigt vielleicht Informationen über die Reaktion auf frühere Kampagnen und demografische Merkmale für die Zielgruppenauswahl, während der Vertrieb Details zur Kaufhistorie und zu offenen Angeboten für die individuelle Kund:innenansprache braucht. Eine gründliche Analyse des Informationsbedarfs stellt sicher, dass alle relevanten Daten erfasst und so strukturiert werden, dass beispielsweise Kund:innenadressen nur einmal zentral und konsistent gepflegt werden müssen, anstatt mehrfach und potenziell fehleranfällig in verschiedenen Systemteilen.
Lernziele
- den Unterschied zwischen Daten und Informationen erklären, indem die Eigenschaften von Daten (roh, unverarbeitet) und Informationen (kontextualisiert, bedeutungsvoll) anhand konkreter Beispiele dargestellt werden (z. B. '42' als Datum, 'Server mit 42 GB RAM' als Information).
- Anwendungen, die Rohdaten in wertvolle Informationen umwandeln veranschaulichen, indem die notwendigen Schritte zur Kontextualisierung, Interpretation und Darstellung von Daten anhand eines konkreten Anwendungsfalls beschrieben werden (z. B. ein Ticketsystem, das aus Störungsdaten aussagekräftige Informationen für die IT-Abteilung generiert).
- den Informationsbedarf bei der Entwicklung von Datenanwendungen interpretieren, indem die Bedeutung der Informationsbedarfsanalyse für die Festlegung von Datenstrukturen und die Vermeidung von Datenredundanz anhand eines Beispiels erläutert wird (z. B. ein CRM-System, das Kund:innendaten für Marketing und Vertrieb aufbereitet).
- die Probleme, die durch die Speicherung von Daten ohne ausreichenden Kontext entstehen interpretieren, indem die Auswirkungen von Mehrdeutigkeit und fehlenden Analysemöglichkeiten anhand praktischer Beispiele erläutert werden (z. B. 'Schmidt' ohne Kontext kann Kunde, Mitarbeiter oder Lieferant sein).