datumtechnieken

Datumtechnieken omvatten methoden voor verzamelen, opslaan, verwerken, analyseren en presenteren van data. Ze worden toegepast in vele sectoren en disciplines, waaronder informatica, statistiek en bedrijfswetenschappen. Het doel is inzichten te verkrijgen, besluitvorming te ondersteunen en processen te verbeteren, terwijl betrouwbaarheid, kwaliteit en reproduceerbaarheid gewaarborgd blijven.

Kernfasen: dataacquisitie omvat metingen, sensoren, enquêtes en logbestanden; dataopslag omvat relationele databases, datawarehouses en data lakes; dataopschoning en transformatie omvat opschonen, normaliseren, dedupliceren en ETL/ELT-processen; data-integratie en metadatabeheer zorgen voor samenhang tussen bronnen. Data-analyse en modellering omvat exploratieve data-analyse, statistische modellen, machine learning en tijdreeksanalyse. Data-visualisatie en rapportage omvat dashboards en interactieve grafieken. Gegevensbeheer omvat kwaliteitsbeheer, provenance, metadata, privacy, beveiliging en compliance.

Technologieën en concepten: SQL en NoSQL databases, data-integratietools, big data frameworks zoals Hadoop en Spark, en real-time streaming met platforms als Kafka. Dataopslagkeuzes zoals datawarehouses en data lakes. Reproduceerbaarheid en documentatie zijn belangrijk, inclusief versiebeheer van datasets en code.

Uitdagingen en toepassingsgebieden:

Uitdagingen omvatten heterogene bronnen, inconsistentie, schaalbaarheid, bias en privacyregelgeving. Toepassingsgebieden zijn onder meer bedrijfsanalyse, wetenschappelijk onderzoek, overheden, gezondheidszorg en engineering.