1Datenformate im Überblick
| Format | Aufbau | Typische Nutzung | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|---|
| CSV | Zeilen und Spalten, getrennt durch Trennzeichen | Import/Export, Tabellen | einfach, klein, weit verbreitet | keine Hierarchie, Datentypen unklar |
| JSON | Schlüssel-Wert-Paare, Arrays, Objekte | REST-APIs, Web, Datenaustausch | leichtgewichtig, hierarchisch, gut lesbar | keine Kommentare, Schema optional |
| XML | Tags und Attribute, verschachtelt | Schnittstellen, Konfiguration, Datenaustausch | streng strukturiert, validierbar | umfangreich, oft sehr ausführlich |
| YAML | Einrückungsbasiert | Konfiguration | sehr lesbar für Menschen | fehleranfällig bei Leerzeichen |
Kurzbeispiel JSON
{
"name": "Anna",
"alter": 21,
"kurs": "API"
}Kurzbeispiel CSV
name;alter;kurs Anna;21;API
Kurzbeispiel XML
<student> <name>Anna</name> <alter>21</alter> </student> Durch Einrückung und Einordnung von einzelnen Objekten kann eine Hierarchie dargestellt werden!
2Datenquellen
Interne Quellen
Datenbanken, ERP, CRM, Ticketsysteme, Logdateien, Sensoren
Externe Quellen
Open Data, Partner-APIs, Behördenportale, Social Media, Web Scraping, Lieferantendateien
Nach Struktur
strukturiert: SQL-Tabellen, CSV
semi-strukturiert: JSON, XML, Logdateien
unstrukturiert: PDF, Bilder, Audio, Video
3Datenqualität prüfen
✓ Vollständigkeit✓ Genauigkeit✓ Aktualität✓ Konsistenz✓ Eindeutigkeit✓ Relevanz✓ Rechtmäßigkeit / DSGVO
Merksatz: Garbage in, garbage out.
4Vom Rohdatum zur Information
Quelle→Erfassung→Bereinigung / Validierung→Speicherung→Analyse / Nutzung
5Mini-Selbsttest