Datenproduktion

Datenproduktion bezeichnet den systematischen Prozess der Erzeugung von Daten durch reale Aktivitäten, Messungen, Transaktionen, Interaktionen oder Simulationen. Sie bildet die Basis für Analysen, Berichte, Erkenntnisse und Lernverfahren. Quellen sind Sensoren in Industrie- und Umweltmessungen, Protokolle und Logdateien von IT-Systemen, Transaktionsdaten im Handel, Befragungen sowie Simulationen in Wissenschaft und Engineering. Rohdaten werden üblicherweise in nachgelagerten Schritten validiert, bereinigt, angereichert und gespeichert.

Datenproduktion umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sowie synthetisch erzeugte Daten, die gezielt zur Modellierung oder zu Testzwecken erzeugt werden. Metadaten und Datenherkunft (Provenance) sind zentrale Aspekte, um Qualität, Reproduzierbarkeit und Compliance sicherzustellen. Die Datenproduktionskette umfasst Erfassung, Validierung, Transformation, Integration, Speicherung, Archivierung sowie Governance, Datenschutz und Qualitätsmanagement.

Wichtige Herausforderungen sind Datenqualität und Bias, Datenschutz und Privatsphäre, Sicherheit, Skalierung großer Datenvolumen, Kosten sowie Interoperabilität und Standardisierung. Anforderungen an Transparenz und Reproduzierbarkeit steigen, insbesondere im Kontext von Data Governance, Auditierbarkeit und Regulierung.

In der Praxis spielt Datenproduktion eine zentrale Rolle in Data Science, Business Intelligence, Industrie 4.0 und Forschungsprojekten. Sie dient der Bereitstellung verlässlicher Datensätze für Analysen, Modelle und Entscheidungen; sie bedarf sorgfältiger Planung, Dokumentation und laufender Überwachung der Prozesse.