3 Fragen zu Data

Um das ältere Datum von zwei Datumswerten in Power BI mit einer DAX-Funktion zu ermitteln, kannst du die Funktion `MIN` verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du dies umsetzen kannst: Angenommen, du hast zwei Datumsfelder, `Datum1` und `Datum2`. Du kannst eine neue berechnete Spalte oder eine Maßnahme erstellen, um das ältere Datum zu bestimmen: ```DAX ÄlteresDatum = MIN(Tabelle[Datum1], Tabelle[Datum2]) ``` In diesem Beispiel ersetzt du `Tabelle` durch den Namen deiner Tabelle, in der sich die Datumsfelder befinden. Diese DAX-Formel gibt das ältere der beiden Datumswerte zurück.

Bei der anonymisierten Übergabe von Daten in einem Data Cleanroom wie Adality kann ein Match der E-Mail-Adressen als Identifier durch verschiedene Techniken erfolgen, ohne dass die tatsächlichen E-Mail-Adressen offengelegt werden. Hier sind einige Ansätze, wie dies funktionieren kann: 1. **Hashing**: E-Mail-Adressen können vor der Übergabe in einen Hash-Wert umgewandelt werden. Dabei wird ein kryptografischer Hash-Algorithmus verwendet, um die E-Mail-Adresse in eine nicht umkehrbare Zeichenfolge zu konvertieren. Beide Parteien (z. B. Datenanbieter und Datenempfänger) können dann die gleichen Hash-Algorithmen verwenden, um die E-Mail-Adressen zu vergleichen, ohne die ursprünglichen Adressen preiszugeben. 2. **Tokenisierung**: Anstatt E-Mail-Adressen direkt zu verwenden, können diese tokenisiert werden. Dabei wird jede E-Mail-Adresse durch einen einzigartigen Token ersetzt, der in einem sicheren System gespeichert wird. Der Token kann dann als Identifier verwendet werden, um Übereinstimmungen zu finden. 3. **Kollisionsresistenz**: Bei der Verwendung von Hashing ist es wichtig, einen Algorithmus zu wählen, der kollisionsresistent ist, um sicherzustellen, dass unterschiedliche E-Mail-Adressen nicht denselben Hash-Wert erzeugen. 4. **Datenanonymisierung**: Neben dem Hashing oder der Tokenisierung können auch andere Anonymisierungstechniken eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Daten nicht auf die ursprünglichen E-Mail-Adressen zurückgeführt werden können. 5. **Sichere Umgebung**: Der Data Cleanroom selbst sollte eine sichere Umgebung bieten, in der die Daten verarbeitet werden können, ohne dass sie nach außen gelangen. Dies kann durch strenge Zugriffs- und Sicherheitskontrollen gewährleistet werden. Durch diese Methoden kann ein effektives Matching der E-Mail-Adressen als Identifier erfolgen, während gleichzeitig die Anonymität und der Datenschutz gewahrt bleiben.

Die Begriffe "Datenauswertung" und "Datenanalyse werden oft synonym verwendet, beziehen sich jedoch auf unterschiedliche Aspekte des Umgangs mit Daten. - **Datenanalyse** umfasst den gesamten Prozess der Untersuchung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie beinhaltet verschiedene Techniken und Methoden, wie statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. - **Datenauswertung** hingegen bezieht sich spezifischer auf den Schritt, in dem die gesammelten Daten interpretiert und bewertet werden. Es ist ein Teilprozess der Datenanalyse, der sich auf die Interpretation der Ergebnisse konzentriert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenauswertung ein Teil der umfassenderen Datenanalyse ist.