Datenintensität

Datenintensität ist ein Begriff aus der Informatik und der Datenwirtschaft, der das Ausmaß beschreibt, in dem in einem System, Prozess oder einer Anwendung Daten erzeugt, übertragen oder verarbeitet werden. Sie kann sich auf die Menge der generierten Daten pro Zeiteinheit, die Größe der gespeicherten Daten oder die Komplexität der verarbeiteten Datensätze beziehen. In der Praxis wird der Begriff unterschiedlich verwendet; er umfasst oft sowohl physische Datenmengen (Bytes, Bits pro Sekunde) als auch informationale Dichte (Information pro Dateneinheit) sowie die Vielfalt der Datenarten, die ein System nutzt.

Typische Dimensionen sind: die Datenerzeugungsrate (z. B. Sensorwerte pro Sekunde), die Datenbreite oder -komplexität pro Transaktion, und der erforderliche Speicher- oder Netzwerkaufwand. In der Informationstheorie kann auch die Informationsdichte pro Symbol oder die nutzbare Entropie der Daten eine Rolle spielen. Die Einschätzung der Datenintensität hängt vom Anwendungsfall ab: Eine Industrie-4.0-Anlage mit vielen Sensoren erzeugt tendenziell eine höhere Datenintensität als eine einfache Webanwendung.

Auswirkungen: Hohe Datenintensität belastet Infrastruktur, erhöht Speicher- und Bandbreitenbedarf, kann Latenz erhöhen und Energieverbrauch steigern. Sie begünstigt Strategien wie Edge Computing, Datenkompression, Sampling-Reduktion und bewusstes Datenmanagement. Gute Governance, klare Datenmodelle und Architekturen helfen, die Kosten und Risiken datenintensiver Systeme zu kontrollieren.