Dataindfangst

Dataindfangst refererer til processen med at indsamle eller fange data fra forskellige kilder for senere lagring, behandling og analyse. Begrebet bruges bredt i IT, telekommunikation, industri og videnskab og kan involvere realtidsstrømning eller batchindsamling. Dataindfangst er ofte første trin i et dataforløbsparadigma.

Metoderne omfatter sensorer og IoT-enheder, aktions- og telemetriadgange, logfiler, netværkstilkobling og API-forespørgsler, samt web- eller data scraping-teknikker. Data kan fanges som strømmede data i realtid eller som batchindsamlinger, og kan blive behandlet via ETL/ELT-processer eller data streaming-platforme.

Anvendelserne spænder over overvågning og fejlfinding i industrien, sikkerhedsanalyse, forretningsintelligens, brugeradfærd i digitale tjenester og videnskabelig forskning. Kvalitet og konsistens af data er centrale for pålidelig analyse, hvilket ofte kræver oprydning og standardisering.

Udfordringer og regulering: Dataindfangst rejser spørgsmål om privatliv, databeskyttelse og sikkerhed. I EU reguleres indsamling af personoplysninger af GDPR og national lovgivning; principper som minimisering, adgangskontrol og pseudonymisering er relevante. Data governance og provenance er også vigtige.