Druckfreundliche Version

Sie können das Glossar über das Suchfeld oder das Stichwortalphabet durchsuchen.

@ | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | Alle

D

Datenkonvergenz

Glossarbeitrag: Funktionsweise von Datenkonvergenz

Datenkonvergenz beschreibt den Prozess, bei dem verschiedene Datenquellen, Formate oder Systeme so zusammengeführt werden, dass sie einheitlich nutzbar sind. Ziel ist es, aus verstreuten oder uneinheitlichen Informationen eine konsistente und zusammenhängende Datenbasis zu schaffen.

Warum ist Datenkonvergenz wichtig?

In der heutigen digitalen Welt entstehen Daten an vielen verschiedenen Orten: in Apps, Maschinen, sozialen Netzwerken, Datenbanken, Sensoren und vielem mehr. Oft sind diese Daten unterschiedlich aufgebaut – zum Beispiel in Form von Text, Zahlen, Bildern oder Zeitreihen. Damit sie sinnvoll genutzt werden können, z. B. für Auswertungen oder KI-Anwendungen, müssen sie vereinheitlicht und miteinander verknüpft werden. Genau das leistet Datenkonvergenz.

Wie funktioniert Datenkonvergenz?

  1. Datenerfassung:
    Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt – z. B. von Webseiten, Datenbanken, Geräten oder Cloud-Diensten.

  2. Datenintegration:
    Die Daten werden technisch zusammengeführt. Dabei müssen unterschiedliche Formate und Strukturen angepasst werden, damit alles zueinander passt.

  3. Datenbereinigung:
    Fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Daten werden erkannt und korrigiert. So entsteht eine saubere Datenbasis.

  4. Datenabgleich und Zusammenführung:
    Gemeinsamkeiten und Verbindungen zwischen Datensätzen werden erkannt. Zum Beispiel: Zwei unterschiedliche Systeme enthalten Informationen über denselben Kunden – diese Informationen werden zusammengeführt.

  5. Bereitstellung für Analyse oder Systeme:
    Die vereinheitlichten Daten können jetzt für Berichte, Analysen oder KI-Systeme genutzt werden.

Beispiele:

  • Ein Unternehmen verknüpft Kundendaten aus dem Online-Shop, dem Kundendienst und dem CRM-System zu einem Gesamtbild.

  • In der Industrie werden Maschinendaten aus verschiedenen Fertigungsanlagen kombiniert, um Produktionsabläufe besser zu überwachen.

Vorteile:

✅ Einheitliche Datengrundlage für Entscheidungen
✅ Bessere Datenqualität
✅ Grundlage für Automatisierung und KI

Herausforderungen:

❌ Unterschiedliche Datenformate und -qualitäten
❌ Technische und organisatorische Abstimmung notwendig

Fazit:
Datenkonvergenz ist ein grundlegender Schritt, um aus vielen einzelnen Informationen ein klares, gemeinsames Bild zu machen. Sie ermöglicht es, Daten sinnvoll zu analysieren und gezielt für digitale Anwendungen zu nutzen.

Quelle: ChatGPT; Bundeszentrale für politische Bildung