Data Wrangling/ Data Munging
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Data Munging, auch bekannt als Data Wrangling, bezieht sich auf den manuellen Prozess der Konvertierung oder Zuordnung von Daten von ihrer ursprünglichen "rohen" Form in ein Format, das mit halbautomatisierten Tools leichter konsumierbar ist. Dieser Prozess kann weitere Schritte wie Datenvisualisierung, Datenaggregation, statistische Modellierung oder andere Anwendungen umfassen. In der Regel folgt das Data Munging einem Satz von allgemeinen Schritten, beginnend mit der Extraktion von Rohdaten aus einer Quelle, der Verwendung von Algorithmen oder Parsertechniken zur Umwandlung der Daten in vordefinierte Strukturen und schließlich der Speicherung des resultierenden Inhalts an einem Speicherort für die zukünftige Verwendung. Mit der rapiden Expansion des Internets werden diese Techniken zunehmend wichtig für die Organisation der großen verfügbaren Datenmengen.
https://online.hbs.edu/blog/post/data-wrangling
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Bundesliga fans on the move: What Motion Data reveals about football culture
The article explores how T‑Systems’ Motion Data leverages anonymized mobile network information to reveal real‑world fan behavior in the 2024/25 Bundesliga season. It highlights how supporters travel to home and away matches, the demographic composition of stadium audiences, and which clubs attract the largest crowds—including surprising cross‑border dynamics. By transforming assumptions into measurable insights, Motion Data enables clubs, cities, and event organizers to improve mobility planning, enhance stadium operations, and design more targeted fan engagement strategies.
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Tino Bliesener
28. Jan. 2026
Flex: Electronic Control Unit (ECU)
Flex partnered with T-Systems to migrate ECU data exchange to Catena-X, enabling secure, multiregional, real-time validation across global production sites. Using T-Systems’ Connect & Integrate solution, Flex achieved end-to-end integration, API and Cofinity-X interface testing, and a fully validated production setup. This scalable dataspace foundation now supports future use cases including Product Carbon Footprint, Certificate Management, Battery Pass, and global traceability, while maintaining full data sovereignty.
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Andrea Garcia
16. Jan. 2026
Sovereign connectivity: Automating access in dataspaces
Sovereign connectivity in dataspaces requires automating network access to ensure security, compliance, and operational scale. In the Data Intelligence Hub, we replace manual firewall updates with a declarative, Kubernetes-native model using Custom Resource Definitions (CRDs). Customers define their allowed IP ranges through a self-service portal, which generates an IpAccessPolicy object representing the desired state. A controller then reconciles this state with the underlying infrastructure, automatically updating Kubernetes Ingress configurations and preventing drift. This architecture ensures auditability, validates inputs before enforcement, and keeps network access aligned with the principles of data sovereignty across multi-tenant environments.
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Mohamed Radwan
15. Jan. 2026