Datenflut

Datenflut bezeichnet die rasante Zunahme erzeugter, gespeicherter und verarbeiteter Daten in digitalen Systemen. Der Begriff beschreibt die Fülle an Informationen aus Quellen wie Transaktionen, Logdateien, Sensoren, Multimedia und sozialen Medien. Die Datenflut eröffnet Chancen für Erkenntnisse und Optimierung, kann aber auch zu Informationsüberlastung, schlechter Datenqualität und erhöhter Komplexität bei Speicherung und Analyse führen.

Ursachen sind die Zunahme vernetzter Geräte (Internet der Dinge), mobile Endgeräte, Cloud-Dienste, soziale Netzwerke und der verstärkte Einsatz von Sensorik in Industrie, Verkehr und Wissenschaft. Gleichzeitig ermöglichen kostengünstige Speichertechnologien, skalierbare Rechenleistung und fortschrittliche Analytics-Tools das Sammeln, Halten und Auswerten großer Datenmengen.

Auswirkungen zeigen sich in Datenmanagement-Herausforderungen, erhöhtem Bedarf an Datenschutz und Sicherheit, steigenden Kosten für Speicher- und Rechenkapazität sowie in der Notwendigkeit, Datenqualität sicherzustellen und repetitive Prozesse zu automatisieren.

Für Forschung, Wirtschaft und Behörden bietet die Datenflut Potenziale für prädiktive Analytik, Personalisierung, Effizienzsteigerung und neue Erkenntnisse, birgt aber Risiken durch Fehlinterpretationen oder Bias.

Bewältigung erfolgt durch datenorientierte Strategien: Governance, Metadatenmanagement, Datenkataloge, Qualitätskontrollen und Datenschutz. Architekturkonzepte wie Data Lakes oder Data Warehouses, Automatisierung, KI-gestützte Analyse und Datenkompetenz helfen, Nutzen zu realisieren und Risiken zu minimieren.