{"id":154,"date":"2024-02-23T10:02:17","date_gmt":"2024-02-23T10:02:17","guid":{"rendered":"https:\/\/wp-prd.let.ethz.ch\/computationaldesignwip\/chapter\/digitale-daten\/"},"modified":"2024-07-03T13:11:12","modified_gmt":"2024-07-03T13:11:12","slug":"digitale-daten","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/wp-prd.let.ethz.ch\/computationaldesignwip\/chapter\/digitale-daten\/","title":{"raw":"Daten und Modelle","rendered":"Daten und Modelle"},"content":{"raw":"

Technische Entwicklungen<\/h1>\r\n

Datenwachstum<\/h2>\r\nMengen von Daten wachsen typischerweise\u00a0exponentiell<\/a>. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das weltweite erzeugte\u00a0Datenvolumen<\/a>\u00a0alle 2 Jahre.[15]<\/a><\/sup>\u00a0Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z.\u00a0B. \u00fcber Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (Call Detail Record<\/a>, CDR) und Webzugriffen (Logdateien<\/a>), automatische Erfassungen von\u00a0RFID<\/a>-Lesern,\u00a0Kameras<\/a>,\u00a0Mikrofonen<\/a>\u00a0und sonstigen Sensoren. Big Data fallen auch in der Finanzindustrie an (Finanztransaktionen, B\u00f6rsendaten) sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) und im Gesundheitswesen (Abrechnungsdaten der\u00a0Krankenkassen<\/a>). In der\u00a0Wissenschaft<\/a>\u00a0fallen ebenfalls gro\u00dfe Datenmengen an, z.\u00a0B. in der\u00a0Geologie<\/a>,\u00a0Genetik<\/a>,\u00a0Klimaforschung<\/a>\u00a0und\u00a0Kernphysik<\/a>. (Quelle<\/a>)\r\n

Big Data<\/h2>\r\nDer aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff\u00a0Big Data<\/b> (von\u00a0englisch<\/a>\u00a0big<\/span>\u00a0\u201agro\u00df\u2018 und\u00a0data<\/i><\/span>\u00a0\u201aDaten\u2018, deutsch auch\u00a0Massendaten<\/b>) steht in engem Zusammenhang mit dem umfassenden Prozess der\u00a0Datafizierung<\/a>\u00a0und bezeichnet\u00a0Datenmengen<\/a>, welche beispielsweise zu gro\u00df, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach\u00a0strukturiert<\/a> sind (eng. 5V link<\/a>), um sie mit manuellen und herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenverarbeitung<\/a>\u00a0auszuwerten.[1]<\/a><\/sup>\r\n\r\n\u201eBig Data\u201c wird h\u00e4ufig als\u00a0Sammelbegriff<\/a>\u00a0f\u00fcr digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht f\u00fcr eine neue \u00c4ra\u00a0digitaler Kommunikation und Verarbeitung<\/a>\u00a0und in sozialer Hinsicht f\u00fcr einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden.[2]<\/a><\/sup>\u00a0Dabei unterliegt der Begriff als\u00a0Schlagwort<\/a>\u00a0einem kontinuierlichen Wandel; so wird damit erg\u00e4nzend auch oft der Komplex der\u00a0Technologien<\/a> beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden. (Quelle<\/a>)\r\n

Cloud Computing<\/span><\/h2>\r\n[pb_glossary id=\"234\"]Cloud Computing[\/pb_glossary]<\/b>\u00a0(deutsch\u00a0Rechnerwolke<\/i>\u00a0oder\u00a0Datenwolke<\/i>[1]<\/a><\/sup>) beschreibt ein Modell, das bei Bedarf \u2013 meist \u00fcber das Internet und ger\u00e4teunabh\u00e4ngig \u2013 zeitnah und mit wenig Aufwand geteilte\u00a0Computerressourcen<\/a>\u00a0als Dienstleistung, etwa in Form von\u00a0Servern<\/a>,\u00a0Datenspeicher<\/a>\u00a0oder\u00a0Applikationen<\/a>, bereitstellt und nach Nutzung abrechnet. Angebot und Nutzung dieser Computerressourcen ist definiert und erfolgt in der Regel \u00fcber eine\u00a0Programmierschnittstelle<\/a>\u00a0(API) bzw. f\u00fcr Anwender \u00fcber eine\u00a0Website<\/a>\u00a0oder\u00a0App<\/a>. (Quelle<\/a>)\r\n\r\n[caption id=\"attachment_152\" align=\"aligncenter\" width=\"1024\"]\"\" Diagramm, das einen \u00dcberblick \u00fcber das Cloud Computing mit den typischen Anwendungstypen zeigt, die von diesem Computing-Modell unterst\u00fctzt werden.[\/caption]\r\n

Physische Pr\u00e4senz von Daten<\/h2>\r\nEin Rechenzentrum oder Datenzentrum ist ein Geb\u00e4ude, ein bestimmter Bereich innerhalb eines Geb\u00e4udes oder eine Gruppe von Geb\u00e4uden, die zur Unterbringung von Computersystemen verwendet werden. Da der IT-Betrieb f\u00fcr die Gesch\u00e4ftskontinuit\u00e4t entscheidend ist, umfasst er im Allgemeinen redundante oder Backup-Komponenten und Infrastruktur f\u00fcr Stromversorgung, Datenkommunikationsverbindungen, Umgebungskontrollen und verschiedene Sicherheitsvorrichtungen. Ein gro\u00dfes Rechenzentrum ist ein industrieller Betrieb, der so viel Strom verbraucht wie eine Kleinstadt. Der Energieverbrauch ist ein zentrales Thema f\u00fcr Rechenzentren. Die Leistungsaufnahme reicht von wenigen Kilowatt f\u00fcr ein Serverrack in einem Schrank bis zu vielen Megawatt f\u00fcr gro\u00dfe Einrichtungen. Einige Einrichtungen haben eine Leistungsdichte, die mehr als das 100-fache der eines typischen B\u00fcrogeb\u00e4udes betr\u00e4gt. Bei Einrichtungen mit h\u00f6herer Leistungsdichte sind die Stromkosten eine dominierende Betriebsausgabe und machen \u00fcber 10 % der Gesamtbetriebskosten eines Rechenzentrums aus.\r\n
\r\n

Energieverbrauch Rechenzentren<\/h2>\r\nIm Jahr 2020 verbrauchten Rechenzentren (ohne Kryptow\u00e4hrungs-Mining) und Daten\u00fcbertragung jeweils etwa 1 % des weltweiten Stroms. Obwohl ein Teil dieses Stroms kohlenstoffarm war, forderte die IEA (International Energy Agency)) mehr \u201eAnstrengungen von Regierung und Industrie in Bezug auf Energieeffizienz, Beschaffung erneuerbarer Energien und RD&D (Research, Development and Demonstration)\u201c, da einige Rechenzentren immer noch Strom aus fossilen Brennstoffen nutzen.\u00a0 Es wird gesch\u00e4tzt, dass Rechenzentren im Jahr 2018 f\u00fcr 0,5 % der Treibhausgasemissionen in den USA verantwortlich waren.\r\n\r\n<\/div>\r\n\r\n[caption id=\"attachment_152\" align=\"aligncenter\" width=\"1024\"]\"\" Innenaufnahme eines Datenzentrums[\/caption]\r\n\r\nEnergieverbrauch und CO2-Ausstoss am Beispiel ChatGPT:\r\n
Researchers estimated that creating GPT-3, for example, which has 175 billion parameters, consumed 1,287 megawatt hours of electricity and generated 552 tons of carbon dioxide - the equivalent of 123 gasoline-powered passenger vehicles driven for one year. \u2013 And that\u2019s just for getting the model ready to launch, before any consumers start using it.<\/span><\/blockquote>\r\nmehr: link<\/a>, link<\/a>, link<\/a>\r\n

Theoretische Grundlagen<\/h1>\r\n

Daten<\/h2>\r\nDaten bezeichnet als Plural von Datum Fakten, Zeitpunkte oder kalendarische Zeitangaben und als Pluralwort gemeinsprachlich die durch Beobachtungen, Messungen u. \u00e4. gewonnenen Zahlenwerte und darauf beruhenden Angaben oder formulierbaren Befunde. W\u00e4hrend Daten in der Umgangssprache Gegebenheiten, Tatsachen oder Ereignisse sind, sind Daten in der Fachsprache Zeichen, die eine Information darstellen. (Quelle<\/a>)\r\n\r\nIn verschiedenen Fachgebieten<\/a> wie z. B. der Informatik<\/a>, der Mathematik<\/a>, der Wirtschaftstheorie<\/a>, der Neurowissenschaft<\/a> oder den Biowissenschaften<\/a> sind unterschiedliche \u2013 meist \u00e4hnliche \u2013 Definitionen gebr\u00e4uchlich. Eine einheitliche Definition gibt es bisher nicht.[3]<\/a>[4]<\/a> Das liegt auch daran, dass die verschiedenen Fachgebiete dem Begriff Daten einen unterschiedlichen Begriffsinhalt<\/a> zuordnen, der nur dieses Fachgebiet betrifft.\r\n\r\nDaten sind nur Darstellungen\/Angaben \u00fcber Sachverhalte und Vorg\u00e4nge, die in der Form bestimmter Zeichen\/Symbole auf bestimmten Datentr\u00e4gern existieren. Aus ihnen kann (bei Menschen durch kognitive T\u00e4tigkeiten des Empf\u00e4ngers) \u201eInformation\u201c werden, zweckbezogenes Wissen, das man beim Handeln im Hinblick auf gesetzte Ziele ben\u00f6tigt. (Quelle<\/a>)\r\n

Information<\/h2>\r\nInformation kann bewusst als Nachricht<\/a> oder Botschaft von einem Sender an einen Empf\u00e4nger \u00fcbermittelt oder auch unbewusst transportiert werden und durch die Wahrnehmung<\/a> von Form und Eigenschaft eines Objektes auffallen. Information erh\u00e4lt ihren Wert durch die Interpretation<\/a> des Gesamtgeschehens auf verschiedenen Ebenen durch den Empf\u00e4nger der Information. Sender oder Empf\u00e4nger k\u00f6nnen nicht nur Personen\/Menschen, sondern auch (h\u00f6her-entwickelte) Tiere oder k\u00fcnstliche Systeme (wie Maschinen oder Computer\/Computerprogramme) sein.\r\n\r\nInformation wird auch synonym f\u00fcr Nachricht, Auskunft, Belehrung, Aufkl\u00e4rung verwendet, die aber i. e. S. nur die \u201eTr\u00e4ger von Informationen\u201c, nicht die Information selbst sind. Kommunikation Die Kommunizierbarkeit gilt als eine wesentliche Eigenschaft von Information, und jegliche Kommunikation setzt Information voraus. (Quelle<\/a>)\r\n\r\n[caption id=\"attachment_372\" align=\"aligncenter\" width=\"300\"]\"\" Claude Shannon and Warren Weaver developed the Shannon-Weaver Model of Communication, also known as the Mathematical Theory of Communication or the Information Theory, in 1949 (source<\/a>)[\/caption]\r\n

Wissen<\/h2>\r\nDer Begriff der Information ist eng verkn\u00fcpft mit Fragestellungen im Themenkomplex Wissen. Dazu geh\u00f6rt insbesondere das Problem der Definition von Komplexit\u00e4t. Weiterhin z\u00e4hlen hierzu Betrachtungen \u00fcber den Unterschied zwischen Zufall und Ordnung sowie der Begriff der Unterscheidbarkeit und der Relevanz.\r\n

Daten, Information, Wissen, Weisheit<\/h2>\r\nDie Wissenshierarchie (Informationshierarchie, Informationspyramide) bezieht sich lose auf eine Klasse von Modellen zur Darstellung von Strukturen und\/oder Funktionen bzw. Beziehungen zwischen Daten, Informationen, Wissen und Weisheit. \u201eTypischerweise wird Information in Form von Daten definiert, Wissen in Form von Information und Weisheit in Form von Wissen\u201c.\r\n\r\n\r\n

Data Mining<\/h2>\r\nUnter Data-Mining (von englisch<\/a> data mining, aus englisch<\/a> data \u201aDaten\u2018 und englisch<\/a> mine \u201agraben\u2018, \u201aabbauen\u2018, \u201af\u00f6rdern\u2018)[1]<\/a> versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde (insbesondere \u201eBig Data<\/a>\u201c bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends<\/a> zu erkennen. Solche Datenbest\u00e4nde werden aufgrund ihrer Gr\u00f6\u00dfe mittels computergest\u00fctzter Methoden verarbeitet. In der Praxis wurde der Unterbegriff Data-Mining auf den gesamten Prozess der sogenannten \u201eKnowledge Discovery in Databases<\/a>\u201c (englisch<\/a> f\u00fcr Wissensentdeckung in Datenbanken; KDD) \u00fcbertragen, der auch Schritte wie die Vorverarbeitung und Auswertung beinhaltet, w\u00e4hrend Data-Mining im engeren Sinne nur den eigentlichen Verarbeitungsschritt des Prozesses bezeichnet. (Quelle<\/a>)\r\n

Ontologie<\/h2>\r\nDie [pb_glossary id=\"221\"]Ontologie[\/pb_glossary] (im 16. Jahrhundert als griechisch \u1f40\u03bd\u03c4\u03bf\u03bb\u03bf\u03b3\u03af\u03b1 ontolog\u00eda gebildet aus altgriechisch<\/a> \u1f44\u03bd \u00f3n \u201aseiend\u2018 bzw. altgriechisch<\/a> \u03c4\u1f78 \u1f44\u03bd \u201adas Sein\u2018 und \u03bb\u03cc\u03b3\u03bf\u03c2 l\u00f3gos \u201aLehre\u2018, also \u201aLehre vom Seienden\u2018 bzw. \u201aLehre des Seins\u2018) ist eine Disziplin<\/a> der (theoretischen) Philosophie<\/a>, die sich mit der Einteilung des Seienden und den Grundstrukturen der Wirklichkeit<\/a> befasst, z. B. mit Begriffen wie Existenz<\/a>, Sein<\/a>, Werden<\/a> und Realit\u00e4t<\/a>.\r\n\r\nOntologien in der Informatik sind meist sprachlich gefasste und formal geordnete Darstellungen einer Menge von Begriffen und der zwischen ihnen bestehenden Beziehungen in einem bestimmten Gegenstandsbereich (in Anlehnung an den klassischen Begriff der Ontologie). Sie werden dazu genutzt, \u201eWissen\u201c in digitalisierter und formaler Form zwischen Anwendungsprogrammen und Diensten auszutauschen. Wissen umfasst dabei sowohl Allgemeinwissen als auch Wissen \u00fcber sehr spezielle Themengebiete und Vorg\u00e4nge. (Quelle<\/a>)\r\n\r\nOntologien dienen auch der Klassifizierung und Strukturierung von Objekten. Im Bauwesen existieren bereits mehrere Ontologien verschiedener Dom\u00e4nen und Fachrichtungen, die unter anderem durch die Linked Building Data Community Group<\/a> und durch buildingSMART<\/a> erarbeitet werden.\r\n

Semantik<\/h2>\r\n[pb_glossary id=\"222\"]Semantik[\/pb_glossary] (von altgriechisch \u03c3\u03b7\u03bc\u03b1\u03af\u03bd\u03b5\u03b9\u03bd s\u0113ma\u00ednein, deutsch \"bezeichnen, ein Zeichen geben\"), auch Bedeutungslehre, nennt man die Theorie oder Wissenschaft von der Bedeutung der Zeichen. Zeichen k\u00f6nnen hierbei beliebige Symbole sein, insbesondere aber auch S\u00e4tze, Satzteile, W\u00f6rter oder Wortteile. Soweit sich die Semantik mit Zeichen aller Art befasst, ist sie ein Teilbereich der Semiotik. Sofern sie sich allein mit sprachlichen Zeichen befasst, ist sie eine Teildisziplin der Linguistik. Allgemeinsprachlich wird unter Semantik auch einfach die Bedeutung eines bestimmten Wortes, Satzes oder Textes verstanden. (Quelle<\/a>)\r\n\r\nEin Semantisches Datenmodell (SDM, englisch auch conceptual schema) ist im Rahmen der Datenmodellierung eine abstrakte, formale Beschreibung und Darstellung eines Ausschnittes der in einem bestimmten Zusammenhang (z. B. eines Projekts) \u201ewahrgenommenen Welt\u201c. F\u00fcr Geb\u00e4udedaten existiert zum Beispiel der IFC Standard als sematisches Datenmodell.\r\n

Digitale Datenstrukturen<\/h1>\r\n

Geographische Informations Systeme<\/h2>\r\nGeoinformationssysteme, Geographische Informationssysteme (GIS) oder R\u00e4umliche Informationssysteme (RIS) sind Informationssysteme<\/a> zur Erfassung, Bearbeitung, Organisation, Analyse und Pr\u00e4sentation r\u00e4umlicher Daten<\/a>. Geoinformationssysteme umfassen die dazu ben\u00f6tigte Hardware, Software, Daten und Anwendungen.\r\n

Geb\u00e4ude Informations Modelle<\/h2>\r\nDer Begriff Building Information Modeling (kurz: BIM; deutsch: Bauwerksdatenmodellierung) beschreibt eine Arbeitsmethode f\u00fcr die vernetzte Planung, den Bau und die Bewirtschaftung von Geb\u00e4uden<\/a> und anderen Bauwerken mithilfe von Software<\/a>. Dabei werden alle relevanten Bauwerksdaten digital modelliert, kombiniert und erfasst. Das Bauwerk ist als virtuelles Modell auch geometrisch visualisiert (Computermodell<\/a>). Building Information Modeling findet Anwendung sowohl im Bauwesen<\/a> zur Bauplanung<\/a> und Bauausf\u00fchrung<\/a> (Architektur<\/a>, Ingenieurwesen<\/a>, Haustechnik<\/a>, Tiefbau<\/a>, St\u00e4dtebau<\/a>, Eisenbahnbau<\/a>, Stra\u00dfenbau<\/a>, Wasserbau<\/a>, Geotechnik<\/a>) als auch im Facilitymanagement<\/a>. (Quelle<\/a>)\r\n\r\nDie vielleicht grundlegendste und wichtigste Feststellung ist, dass BIM keine Software und kein Werkzeug oder gar eine Reihe von Werkzeugen ist. Building Information Modeling umfasst drei Hauptaspekte:\r\n