Datenerkennung

Definition - Was bedeutet Datenerkennung?

Bei der Datenerkennung im Kontext der IT werden verwertbare Muster aus Daten extrahiert. Die Extraktion wird im Allgemeinen von Menschen oder in bestimmten Fällen von künstlichen Intelligenzsystemen durchgeführt. Die dargestellten Daten haben normalerweise ein visuelles Format und können je nach Darstellung in der Anwendung wie ein Dashboard aussehen.

Technische.me erklärt Data Discovery

Die Datenerkennung ist eine Art der Datennutzung, die zum großen Teil auf Technologien beruht, die die Aggregation und Nutzung von Big Data ermöglicht haben. Big Data Sets bestehen aus großen und heterogenen Datentypen, die in Geschäftssysteme eingespeist werden, um Business Intelligence (BI) zu erhalten.

Bei der Datenerfassung betrachten Menschen - oder in einigen Fällen bestimmte Arten von Technologien für künstliche Intelligenz - Daten aus verschiedenen Quellen und versuchen, wichtige oder aussagekräftige Informationen aus diesen Daten zu extrahieren. Dies geschieht, um verschiedene Geschäftsziele zu unterstützen. Datenerkennungstools verwenden eine Vielzahl von Methoden wie Heatmaps, Pivot-Tabellen, Kreisdiagramme, Balkendiagramme und geografische Karten, um Benutzern beim Erreichen ihrer Ziele zu helfen.

Einige Experten betrachten die Datenermittlung als ähnlich wie das Data Mining, bei dem einige Unternehmen versuchen, verwertbare Daten aus einem großen Datensatz zu extrahieren. In gewisser Weise kann die Datenerkennung auch durch ihre Ähnlichkeit mit der elektronischen Erkennung (E-Discovery) erklärt werden. Bei der E-Discovery, die häufig den Rechtsbereich betrifft, extrahieren zugewiesene IT-Experten Daten aus großen Datenmengen, die für einen Fall oder Prozess relevant oder relevant sein können. Die Idee der Datenerkennung verfolgt einen ähnlichen Ansatz: Durchsuchen eines großen Datenfelds nach relevanten und umsetzbaren Elementen, die auffallen.