Data Mining
In der heutigen Zeit fallen riesige Mengen an Daten an. Mit jedem Klick erzeugt man Daten, seien dies Informationen zu einem Patienten, ein Zeitstempel, dass eine Funktion ausgeführt wurde, oder ein simples Worddokument.
All diese Daten werden in der Informatik in zwei Kategorien aufgeteilt.
Strukturierte Daten:
Man spricht von strukturierten Daten, wenn diese in einer formalisierten Struktur vorliegen. Als Beispiel sind dies Adressen in einem Adressbuch oder Messwerte eines Laborgeräts.
Unstrukturierte Daten:
Von unstrukturierten Daten spricht man, wenn die Daten folglich in einer nicht formalisierten Struktur vorliegen. Beispiele hierfür sind Word-Dokumente, PDF-Dateien, Tonaufnahmen oder ähnliches.
Doch was ist nun Data Mining?
Eine Übersetzung ins Deutsche gibt es bislang nicht. Man könnte es jedoch mit „nach Daten graben“ oder „Daten fördern“ übersetzen. Ziel ist es, aus den grossen Datenmengen von strukturierten und unstrukturierten Daten, neues Wissen zu generieren. Es werden jedoch keine neuen Daten durch das Data Mining erzeugt.
Stellen Sie sich vor mittels den historischen Daten von tausenden Patienten würde sich die künftige Diagnose eines einzelnen Patienten unter Berücksichtigung der Medikation prognostizieren bzw. „ergraben“ lassen.
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