Datenreduzierende

Datenreduzierende ist ein deutsches Adjektiv, das sich auf Prozesse, Verfahren oder Techniken bezieht, die die Menge an Daten reduzieren, die gespeichert, übertragen oder verarbeitet werden müssen. Es umfasst ein breites Spektrum an Praktiken aus Informationstechnologie, Statistik und Datenwissenschaft. Ziel ist es, wesentliche Informationen zu erhalten, während Ressourcennutzung reduziert wird. Es steht im Gegensatz zu Methoden, die alle Daten unverändert behalten.

Zu den gängigen Techniken gehören Datenkompression (verlustlos und verlustbehaftet), Abtastung und Aggregation, Beschneidung und Filterung, Stichprobenwahl sowie Dimensionsreduktion (z. B. PCA, SVD, Autoencoder). Merkmalsauswahl und Hashing können ebenfalls verwendet werden, um die Anzahl der Variablen oder Datensätze zu verringern. In vielen Fällen werden mehrere Methoden kombiniert, um Anforderungen an Genauigkeit, Latenz und Speicherbedarf zu erfüllen.

Anwendungen umfassen Speicher- und Bandbreitenoptimierung, beschleunigte Analytik und maschinelles Lernen sowie Datenschutz durch eingeschränkten Zugriff auf sensible Informationen. Wichtige Überlegungen sind der akzeptable Kompromiss zwischen Datenqualität und Ressourceneinsparungen sowie mögliche Auswirkungen auf Analysen, Modelle oder Entscheidungsprozesse. Die Validierung vergleicht typischerweise Ergebnisse vor und nach der Reduktion.

Der Begriff hängt eng mit Datenreduktion, Datenkompression und Dimensionsreduktion zusammen. In der Praxis bezeichnen datenreduzierende Verfahren Maßnahmen, die das Datenvolumen verringern, während versucht wird, Struktur und Erkenntnisse zu bewahren.