Die Vermessung des Datenuniversums
Datenintegration mithilfe des Statistikstandards SDMX
| Autor | Patricia Staab, Reinhold Stahl |
|---|---|
| Verlag | Springer Vieweg |
| Erscheinungsjahr | 2017 |
| Seitenanzahl | 108 Seiten |
| ISBN | 9783662547380 |
| Format | |
| Kopierschutz | Wasserzeichen |
| Geräte | PC/MAC/eReader/Tablet |
| Preis | 24,99 EUR |
Anschaulich und locker geschrieben, bietet dieses Buch eine verständliche Einführung in die Organisation und Integration moderner Datenwelten und erläutert den Beitrag des in der Statistik gängigen ISO-Standards SDMX. Es ist somit ein Muss für Datenexperten und solche, die es noch werden wollen.
Heutzutage wird der berufliche und private Alltag immer mehr durch explosiv wachsende Datenwelten bestimmt. Das Datenwachstum wird durch Suchmaschinen und soziale Netzwerke, aber auch neue technische Möglichkeiten wie Big Data befeuert. Es birgt eine große Chance; aber ganz gleich, ob die Blockchain-Revolution vorangetrieben werden soll oder Smartphones noch smarter gemacht werden sollen, der Erfolg steht und fällt mit der Frage, wie gut es gelingt, die benötigten Daten zu integrieren - sie zu sammeln, zu verknüpfen und auszuwerten. Grundlegend dabei ist die Einführung eines übergreifenden Ordnungssystems in Verbindung mit einer Standardisierung der Datenstruktur.
Die Autoren zeigen anhand von Beispielen aus dem Alltag, wie die Konzepte der Statistik die Basis für eine universelle und standardisierte Bereitstellung von beliebigen Informationen bieten. Sie stellen den internationalen Statistik-Standard SDMX (Statistical Data and Metadata Exchange) vor und zeigen, welche tiefgreifenden Veränderungen durch die Einführung dieses Standards und des damit verbundenen Ordnungssystems für die internationale Statistik-Community möglich waren.
Die Autoren des Buches sind Reinhold Stahl, Leiter der Statistik der Deutschen Bundesbank und Dr. Patricia Staab, Leiterin des statistischen Informationsmanagements der Deutschen Bundesbank. Beide verfügen über langjährige praktische Erfahrung in der IT-Realisierung datenanalytischer Anforderungen. Sie verfügen daher über das für diese Schnittstellenarbeit typische Kompetenzprofil, nämlich die Kombination aus fachspezifischem Wissen über die verwendeten Daten, solider Grundlage an mathematisch-statistischer Methodik und angewandter Expertise in Software-Engineering.
