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Daten sind sinnvoll, wenn sie eine konkrete Unsicherheit verringern, einen betrieblichen Zustand sichtbar machen oder eine Entscheidung und ihre Wirkung überprüfbar machen.
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Erfasst werden sollten nur Daten, die für einen geklärten Prozess, eine Entscheidung, einen Nachweis oder eine Wirkungsprüfung notwendig und verantwortbar sind.
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Daten können manuell, aus Systemereignissen, Dokumenten, Sensoren oder externen Quellen entstehen. Entscheidend sind Nähe zum Vorgang, Qualität und Kontrolle.
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Die passende Speicherung folgt Datenart, Nutzung, führender Quelle, Schutzbedarf und Lebenszyklus – nicht der größtmöglichen technischen Plattform.
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Gute Datenaufbereitung verbindet geprüfte Definitionen mit der passenden Form für Handlung – Bericht, Dashboard, Hinweis oder vertiefende Analyse.
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Ein Data Warehouse führt Daten aus mehreren operativen Quellen für konsistente historische Analysen zusammen. Es lohnt sich erst bei einem geklärten Informationsbedarf.
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Data Mining sucht systematisch nach Mustern, Gruppen, Zusammenhängen oder Auffälligkeiten in Daten. Ergebnisse sind prüfbare Hypothesen, keine automatische Wahrheit.
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