Datenerfassung

Die Datenerfassung ist ein kritischer Schritt im Data Science Prozess, da die Qualität und Quantität der gesammelten Daten direkt die Genauigkeit der Analyse und die Güte der daraus resultierenden Einsichten beeinflussen. Hier sind die Schlüsselelemente und Methoden, die bei der Datenerfassung in Data Science Projekten zum Einsatz kommen:

Datenquellen Identifizierung

• Interne Quellen: Daten aus internen Systemen und Datenbanken eines Unternehmens, wie z.B. Verkaufsdaten, Kundendatenbanken, Betriebsdaten.
• Externe Quellen: Öffentlich verfügbare Daten, Daten von Drittanbietern, soziale Medien, Sensordaten, Satellitenbilder und mehr.

Datensammlungsmethoden

• Automatisierte Sammlung: Einsatz von Software-Tools und Skripten zum automatischen Abrufen und Speichern von Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs (Application Programming Interfaces), Web-Scraping von Internetseiten oder automatisierten Sensordaten.
• Manuelle Datenerfassung: In Situationen, in denen automatisierte Methoden nicht anwendbar sind, kann eine manuelle Dateneingabe oder -sammlung erforderlich sein, was jedoch zeitaufwendiger und fehleranfälliger ist.

Datenströme

• Batch-Verarbeitung: Daten werden in großen Mengen gesammelt und zu einem bestimmten Zeitpunkt verarbeitet. Dies ist typisch für Situationen, in denen Daten nicht in Echtzeit benötigt werden.
• Echtzeitdatenerfassung: Daten werden sofort nach ihrer Generierung erfasst und verarbeitet, was für Anwendungen wichtig ist, die sofortige Reaktionen oder Analysen erfordern, wie z.B. Finanzmarktanalysen oder Überwachungssysteme.

Werkzeuge und Technologien

• Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen und Technologien zur Unterstützung der Datenerfassung, von einfachen Datenbankabfragesprachen wie SQL bis hin zu spezialisierten Softwarelösungen für das Web-Scraping, die Arbeit mit APIs oder die Integration von Big Data-Technologien.

Die Effektivität der Datenerfassung hängt stark von der sorgfältigen Planung, der Auswahl der richtigen Methoden und Werkzeuge sowie der Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen ab.