Datenmanagement

Apache Arrow ist ein Open-Source-Framework für Hochleistungs-Datenverarbeitung und -analyse.

Nachvollziehbarkeit ist die Fähigkeit, Prozesse oder Daten innerhalb eines Systems auf Einhaltung und Verantwortlichkeit zu überprüfen und nachzuvollziehen.

Cache-Ausschluss ist der Prozess, bei dem gespeicherte Daten aus einem Cache entfernt werden, wenn dieser voll ist oder die Daten nicht mehr benötigt werden.

Cache-Invaliderung ist der Prozess des Entfernens oder Aktualisierens veralteter Daten in einem Cache, um die Datenintegrität sicherzustellen.

Eine Chroma-Vektordatenbank speichert und verwaltet Farbdaten für Anwendungen in KI und Computergrafik.

Dark Data bezieht sich auf Informationen, die Organisationen sammeln, aber nicht für Analysen oder Entscheidungsfindungen verwenden.

Datenaggregation ist der Prozess des Zusammenstellens und Zusammenfassens von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse.

Datenzuordnung bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung der Quelle und des Eigentümers der in KI-Modellen verwendeten Daten.

Datenhändler sammeln, analysieren und verkaufen persönliche Daten aus verschiedenen Quellen.

Eine Data Card ist eine kurze Zusammenfassung wichtiger Informationen über einen Datensatz, einschließlich seiner Eigenschaften und Nutzung.

Datenbereinigung ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Inkonsistenzen in Datensätzen.

Datenkompression reduziert die Größe von Daten, um Speicherplatz zu sparen und die Übertragungseffizienz zu verbessern.

Datenkuratierung ist der Prozess der Verwaltung und Pflege von Daten, um deren Qualität, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit sicherzustellen.

Ein Data Dictionary ist ein strukturierter Speicherort für Metadaten, der Daten-Elemente und deren Beziehungen innerhalb eines Systems definiert.

Data Engineering umfasst das Entwerfen und Erstellen von Systemen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten.

Datenanreicherung verbessert bestehende Daten durch Hinzufügen wertvollen Kontexts aus externen Quellen.

Datenextraktion ist der Prozess des Abrufens und Transformierens von Daten aus verschiedenen Quellen für weitere Analysen oder die Nutzung.

Data Governance ist ein Rahmenwerk zur Verwaltung der Datenverfügbarkeit, -nutzung, -integrität und -sicherheit innerhalb von Organisationen.

Datenharmonisierung ist der Prozess der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um Konsistenz und Nutzbarkeit sicherzustellen.

Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht zusammengeführt werden.

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichert.

Ein Data Lakehouse kombiniert die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses für effizientes Datenmanagement und Analysen.

Datenherkunft bezieht sich auf die Nachverfolgung von Daten, während sie durch verschiedene Prozesse laufen, um Datenintegrität und Compliance zu gewährleisten.

Ein Data Mart ist eine fokussierte Teilmenge eines Data Warehouse, optimiert für bestimmte Geschäftsbereiche oder Abteilungen.

Datenminimalismus ist die Praxis, nur die wesentlichen Daten für Entscheidungen und Analysen zu sammeln und zu verwenden.

Data Modeling ist der Prozess der Erstellung einer visuellen Darstellung von Daten und deren Beziehungen innerhalb eines Systems.

Datenorchestrierung umfasst die Koordination von Datenworkflows über verschiedene Systeme hinweg, um eine rechtzeitige und genaue Datenverarbeitung sicherzustellen.

Datenparsing ist der Prozess, bei dem Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt werden, um sie lesbar und nutzbar zu machen.