Datenknappheit

Datenknappheit bezeichnet das Fehlen oder die unzureichende Verfügbarkeit relevanter Daten, um Analysen, Modelle oder Entscheidungen zuverlässig zu unterstützen. Sie kann sich auf die Datenmenge, die Qualität, die Granularität und die Aktualität beziehen.

Ursachen sind begrenzte Datenerhebung, hohe Kosten, Datenschutzauflagen, Datenfragmentierung sowie mangelnde Infrastruktur. In vielen Fällen fehlen historische Daten, stabile Erhebungsprozesse oder klare Zugangsregelungen, insbesondere in Entwicklungsländern oder spezialisierten Fachgebieten.

Betroffene Bereiche sind Wissenschaft, Wirtschaft, Gesundheitswesen und öffentlicher Sektor. Im maschinellen Lernen kann Datenknappheit zu Unteranpassung, Verzerrungen und unsicheren Prognosen führen. Beispiele sind seltene Krankheiten, Minderheitenpopulationen, kleine Unternehmen oder fragile Umweltbeobachtungen.

Folgen umfassen erhöhte Unsicherheit, Modellverzerrungen, Fehlentscheidungen und eine fehlerhafte Ressourcenallokation. Öffentliche Politik, Forschungsvorhaben und Unternehmen müssen mit unvollständigen Evidenzen arbeiten, was Planungs- und Reputationsrisiken erhöht.

Gegenmaßnahmen umfassen bessere Datenerhebung, Verknüpfung von Datensätzen, offene Daten, Daten-Sharing-Vereinbarungen, Standardisierung, synthetische Daten, Transferlernen sowie robuste statistische Methoden. Datenschutz, Governance und Privacy-preserving Technologien spielen eine zentrale Rolle.

In Zukunft bleibt Datenknappheit ein relevantes Problem, das datengetriebene Innovationen hemmen kann. Lösungen erfordern Koordination zwischen Forschung, Politik und Wirtschaft, Anreize für Datenbereitstellung sowie rechtliche Klarheit und technologische Standards.