Daten sind Zeichen oder Zeichenketten, die Informationen enthalten, wobei sie auch in Form von Diagrammen oder Zeichnungen auftreten k\u00f6nnen. Sie entstehen durch Beobachtung, Messung, Erhebung oder Interaktion und existieren sowohl analog, etwa als handschriftliche Notizen, als auch digital, beispielsweise in Tabellen, Bildern, Videos oder Texten. Strukturierte Daten sind in Datenbanken oder Tabellen organisiert, w\u00e4hrend unstrukturierte Daten in Form von Textdokumenten, Bildern oder Audiodateien vorliegen. Allgemein k\u00f6nnen Daten als maschinenlesbare, codierte Information verstanden werden. Dabei liegt der Fokus nicht auf ihrer inhaltlichen Bedeutung (semantische Ebene), sondern auf ihrer Codierung als Zeichenmenge (syntaktische Ebene), wodurch sie informationstechnisch verarbeitet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Daten sind die Grundlage nahezu aller modernen technologischen, wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Prozesse. Sie treiben Innovationen voran, unterst\u00fctzen Entscheidungsprozesse, f\u00f6rdern Automatisierung und erm\u00f6glichen neue Erkenntnisse durch Analysen. Dabei lassen sie sich in verschiedene Kategorien einteilen, darunter personenbezogene Daten, offene Daten (Open Data), propriet\u00e4re Daten und Echtzeitdaten. W\u00e4hrend personenbezogene Daten Informationen \u00fcber identifizierbare Individuen enthalten, sind offene Daten frei zug\u00e4nglich, propriet\u00e4re Daten im Besitz von Unternehmen oder Institutionen und Echtzeitdaten solche, die kontinuierlich aktualisiert werden, etwa Sensordaten.<\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Daten unterschiedliche Rollen einnehmen: Sie k\u00f6nnen als \u00f6ffentliche G\u00fcter betrachtet werden, beispielsweise in Form von Open Data, als geteilte Ressourcen innerhalb von Datentreuhand-Modellen oder als private, kommerziell gesch\u00fctzte Informationen. Besonders Datentreuhand-Modelle spielen eine wichtige Rolle, da sie eine sichere Verwaltung sensibler Daten erm\u00f6glichen und gleichzeitig deren Nutzung f\u00fcr gesellschaftlichen Mehrwert erlauben. Dabei sind rechtliche Rahmenbedingungen, ethische Prinzipien sowie Vertrauen und Verantwortung im Umgang mit Daten entscheidende Faktoren.<\/p>\n\n\n\n
De Mauro, Andrea, Marco Greco, und Michele Grimaldi. 2015. \u201eWhat Is Big Data? A Consensual Definition and a Review of Key Research Topics\u201c. AIP Conference Proceedings 1644 (1): 97\u2013104. https:\/\/doi.org\/10.1063\/1.4907823.<\/p>\n\n\n\n
Himanen, Lauri, Amber Geurts, Adam S. Foster, und Patrick Rinke. 2019. \u201eData-Driven Materials Science: Status, Challenges, and Perspectives\u201c. Advanced Science 6 (21): 1900808. https:\/\/doi.org\/10.1002\/advs.201900808.<\/p>\n\n\n\n
Weichselbraun, Albert, Philipp Kuntschik, Vincenzo Francolino, Mirco Saner, Urs Dahinden, und Vinzenz Wyss. 2021. \u201eAdapting Data-Driven Research to the Fields of Social Sciences and the Humanities\u201c. Future Internet 13 (3): 59. https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi13030059.<\/p>\n\n\n\n
Jungkunz, Martin, Anja K\u00f6ngeter, Markus Spitz, Katja Mehlis, Kai Cornelius, Christoph Schickhardt, und Eva C. Winkler. 2022. \u201eStellungnahme zur Etablierung der sekund\u00e4ren Forschungsnutzung von Behandlungsdaten in Deutschland: Ergebnisse des Verbundprojekts LinCDat: \u201aLearning from Clinical Data. Ethical, Social and Legal Aspects\u2018\u201c. Forum Marsilius-Kolleg 21: 1\u201324. https:\/\/doi.org\/10.11588\/fmk.2022.1.91697.<\/p>\n\n\n\n
Zech, Herbert. 2012. Information als Schutzgegenstand. Jus Privatum 166. T\u00fcbingen: Mohr Siebeck. https:\/\/doi.org\/10.1628\/978-3-16-152162-1.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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