Hvor er vi på vej hen med handel over nettet?

Data Governance Framework: Et data governance framework er en struktureret tilgang til at styre og beskytte virksomhedens data. Det definerer retningslinjer, politikker og processer for at sikre, at data behandles på en sikker og ansvarlig måde. Frameworket inkluderer typisk roller og ansvar, dataklassifikation, datakvalitet, databeskyttelse og overholdelse af lovgivning.

Data Gården: Udtrykket data gården bruges ofte til at beskrive et centralt lager eller et miljø, hvor data fra forskellige kilder organiseres, struktureres og gemmes. En data gården kan være en database eller et data warehouse, hvor data opbevares til brug for analyse og rapportering.

Data Hub: En datahub er en central platform, der fungerer som et knudepunkt for dataintegration og udveksling. Den giver mulighed for at samle data fra forskellige kilder, rense og forbedre datakvaliteten, og distribuere data til forskellige målgrupper og systemer. En datahub kan også indeholde funktioner til dataadministration, sikkerhed og datadeling.

Data i EU: Når man taler om data i EU, henviser det normalt til persondata eller virksomhedsdata, der er indsamlet og opbevaret inden for EUs grænser. EUs databeskyttelseslovgivning, General Data Protection Regulation (GDPR), pålægger strenge regler og krav til behandling og beskyttelse af persondata i EU.

Data i Tyrkiet: Data i Tyrkiet refererer til data, der er indsamlet og opbevaret inden for Tyrkiets grænser. Tyrkiet har sine egne regler og bestemmelser for databeskyttelse og behandling af persondata, der skal overholdes af virksomheder og organisationer, der opererer i landet.

Data i udlandet: Udtrykket data i udlandet kan henvise til data, der er indsamlet, opbevaret, behandlet eller overført til et andet land end det, hvor de blev oprindeligt genereret. Dette kan indebære, at data håndteres i overensstemmelse med de dataforvaltnings- og databeskyttelsesregler, der gælder i det pågældende land.

Data i USA: Data i USA henviser til data, der er indsamlet, opbevaret eller behandlet inden for USAs grænser. USA har en anderledes lovgivning og regulering om databeskyttelse end EU og mange andre lande. Virksomheder og organisationer, der behandler data i USA, skal være opmærksomme på de amerikanske databeskyttelsesbestemmelser og overholde dem.

Data Icon: En dataicon er et grafisk symbol, der repræsenterer data i forskellige former. Det kan være et ikon, der repræsenterer forskellige typer data som tekst, tal, billeder eller videoer, eller det kan symbolisere handlinger relateret til data som gemme, sende eller dele.

Data in computer: Data in computer henviser til alle de oplysninger, filer og programmer, der er lagret og behandlet inden for en computer. Dette kan omfatte alt fra tekstfiler, billeder, videoer, musikfiler og softwareapplikationer. Data in computer kan være organiseret i filer og mapper og kan tilgås og behandles ved hjælp af forskellige softwareprogrammer og applikationer.

Data Ingestion: Dataingesten inden for dataforvaltning refererer til processen med at opsamle, importere og integrere data fra forskellige kilder til et centralt lager eller et datasystem. Dette kan indebære at indsamle data fra forskellige systemer, filformater eller databaser og transformere dem til et format, der kan bruges og analyseres mere effektivt. Dataingestion kan også omfatte kontrol af datakvalitet og validering af data under processen.

Data integration:
Data integration handler om at samle og kombinere forskellige former for data fra forskellige kilder og systemer. Formålet med data integration er at skabe en samlet og konsistent datakilde, der kan anvendes til analyse og rapportering.

Data integrity:
Data integrity handler om at sikre, at data er pålidelige og korrekte. Det drejer sig om at sikre, at data er beskyttet mod uautoriseret ændring, tab eller korruption. Data integrity er afgørende for at sikre, at data kan bruges til at træffe informerede beslutninger.

Data intelligence:
Data intelligence handler om at udlede meningsfulde indsigter fra data ved hjælp af dataanalyse og algoritmer. Ved at anvende forskellige teknikker kan data intelligence hjælpe med at identificere mønstre, forudse tendenser og tage informerede beslutninger baseret på data.

Data job:
Data job refererer til jobmuligheder inden for dataanalyse, data management, data science og andre beslægtede områder. Data job kan involvere arbejde med dataopsamling, datarengøring, dataanalyse og rapportering ved hjælp af forskellige værktøjer og teknologier.

Data kabel:
Data kabel er en type kabel, der bruges til at overføre data mellem elektroniske enheder. Datakabler kan være ethernetkabler, USB-kabler, HDMI-kabler, optiske kabler osv. De bruges til at oprette forbindelse mellem enheder som computere, routere, skærme og mere.

Data kort:
Data kort er visuelle repræsentationer af data på et kort. Det kan være geografiske kort, der viser forskellige data som demografi, infrastruktur, handelsmønstre osv. Data kort hjælper med at visualisere og forstå komplekse data på en nem og overskuelig måde.

Data krydsord:
Data krydsord er en form for krydsord, hvor svarene er databeslægtede termer, ord eller begreber. De er designet til at teste og udfordre viden og forståelse af datarelaterede emner. Data krydsord kan være en sjov og lærerig måde at interagere med data på.

Data lake:
Data lake er en lagringsmetode, der bruges til at gemme store mængder data i sin oprindelige form uden at strukturere det på forhånd. Data lake tillader fleksibilitet og skalering og giver organisationsmulighed for at opbevare, analysere og opdage mønstre i forskellige typer data fra forskellige kilder.

Data lake vs data warehouse:
Data lake og data warehouse er to forskellige tilgange til datalagring og -håndtering. Data lake er en lagringsmetode, hvor data opbevares i sin originale form, mens data warehouse er en mere struktureret og organiseret tilgang. Data lake er mere fleksibel og hardwarekrævende, mens datawarehouse er mere fokuseret på rapportering og analyse.

Data lakehouse:
Data lakehouse er en hybridmodel, der kombinerer fleksibiliteten og skalerbarheden ved et data lake med den strukturerede og organiserede tilgang til et data warehouse. Data lakehouse giver mulighed for at behandle, analysere og udføre BI-spørgsmål på data i realtid og tilbyder samtidig strukturerede data til rapportering og analyse.

Data Lifecycle Management:

Data Lifecycle Management (DLM) er en proces, der håndterer livscyklussen for data fra oprettelse, brug, opbevaring og til sidst sletning. DLM sikrer, at data bliver korrekt håndteret i hele dets levetid og følger relevante lovgivningsmæssige og juridiske krav.

Data Lineage:

Data Lineage refererer til sporingen af dataens oprindelse, bevægelse og transformation gennem forskellige datasystemer og processer. Dette hjælper med at skabe gennemsigtighed og tillid til dataets nøjagtighed og pålidelighed.

Data Literacy:

Data Literacy handler om evnen til at forstå, analysere og bruge data på en meningsfuld måde. Det indebærer at have de nødvendige færdigheder, kompetencer og viden til at kunne læse, fortolke og kommunikere data på en effektiv måde.

Data Logger:

En data logger er en enhed, der bruges til at registrere og lagre data over en given tidsperiode. Den bruges ofte til måling og overvågning af forskellige variable som temperatur, fugtighed, tryk osv.

Data Loss Prevention:

Data Loss Prevention (DLP) refererer til de teknologier, processer og politikker, der anvendes til at identificere, forebygge og beskytte virksomhedens data mod tab, lækager eller uautoriseret adgang.

Data Løn:

Data Løn er en type løn, der er baseret på objektive data og analyser. Det indebærer anvendelse af data og statistikker til at fastsætte lønniveauet for medarbejdere baseret på ydeevne, præstationer og andre målbare faktorer.

Data Management:

Data Management refererer til det overordnede ansvar for at organisere, strukturere, sikre og vedligeholde virksomhedens data. Det omfatter oprettelse af politikker, processer og systemer til effektivt at styre dataflowet og sikre datakvalitet.

Data Management Plan:

En Data Management Plan (DMP) er en dokumenteret plan, der beskriver, hvordan data skal håndteres og styres i en given projekt-, forsknings- eller organisationskontekst. DMPen identificerer strategier, metoder og retningslinjer for at sikre korrekt datastyring.

Data Management Platform:

En Data Management Platform (DMP) er en softwareløsning, der giver virksomheder mulighed for at indsamle, organisere og centralisere store mængder af data fra forskellige kilder. DMPen hjælper med at analysere og udnytte disse data til at træffe informerede beslutninger og målrette kunder.

Data Management Services:

Data Management Services refererer til tjenester, der tilbydes af virksomheder eller leverandører for at hjælpe med at håndtere og administrere data. Disse tjenester kan omfatte datavalidering, datarensning, datalagring, dataintegration og meget mere for at sikre korrekt og effektiv datastyring.
Data mapping: Data mapping handler om at omdanne data fra en kilde til et andet format. Det kan være en strukturering af data eller en oversættelse af dataelementer til et nyt system.

Data mart: Et data mart er en delmængde af et data warehouse, der er specialiseret i at lagre data, der er relevant for en bestemt afdeling eller forretningsområde i en virksomhed. Det bruges til at understøtte beslutningsprocessen ved at give adgang til nødvendige data på et detaljeret niveau.

Data matrix: En data matrix er en metode til at organisere data ved at placere dem i en matricestruktur. Det bruges ofte til at analysere komplekse data, hvor rækker og kolonner repræsenterer forskellige datavariabler eller -attributter.

Data mesh: Data mesh er en decentraliseret tilgang til dataarkitektur, hvor data er distribueret på tværs af forskellige domæner eller services. Det sigter mod at forbedre skalerbarheden og fleksibiliteten i datainfrastrukturen ved at opdele ansvaret for data på tværs af flere teams.

Data migration: Data migration er processen med at flytte data fra et system eller en platform til en anden. Det kan indebære omflytning af data fra en ældre version af et softwareprogram til en nyere eller fra et lokalt servermiljø til skyen. Det er vigtigt at sikre, at dataene bevares korrekt og intakt under hele migreringsprocessen.

Data mining: Data mining er en proces, hvor man analyserer store mængder data for at finde mønstre, relationer eller prædiktive modeller. Det involverer brugen af avancerede statistiske og maskinlæringsmetoder til at udtrække nyttig information fra data, der kan bruges til at træffe informerede beslutninger.

Data model: En data model er en grafisk repræsentation af datastrukturer, relationer og regler, der styrer, hvordan data organiseres og bruges i en database eller et system. Det er en abstrakt repræsentation af virkeligheden og bruges til at designe og implementere en effektiv database eller softwareapplikation.

Data modeling tools: Data modeling tools er softwareapplikationer, der hjælper med at designe og implementere data modeller. Disse værktøjer giver brugerne mulighed for at oprette, redigere og administrere diagrammer, tabeller, relationer og attributter i en data model. De kan også generere SQL-kode eller skabe en visuel visualisering af datastrukturen.

Data modelling: Data modelling er processen med at designe og oprette en data model, der passer til en organisations specifikke behov. Det inkluderer identifikation af nødvendige tabeller, relationer og attributter samt fastlæggelse af regler for dataintegritet og sikkerhed. Det er en afgørende fase i udviklingen af en database eller softwareapplikation.

Data og kommunikation: Data og kommunikation handler om udvekslingen og overførslen af data mellem forskellige enheder, systemer eller netværk. Det involverer brugen af forskellige protokoller, teknologier og metoder til at sikre pålidelig og sikker dataoverførsel. Dette kan omfatte trådløse kommunikationsstandarder, kabelforbundne netværk eller internettet som transportmedium for data.
data og kommunikation frederikshavn: Data og kommunikation i Frederikshavn beskriver den proces, hvor informationer og meddelelser udveksles mellem forskellige enheder og systemer i byen Frederikshavn. Dette kan omfatte brugen af forskellige netværksteknologier, kommunikationsprotokoller og datatransmissionsmetoder for at sikre pålidelig og effektiv dataoverførsel.

data on off: Data on off refererer til tilstanden, hvor data enten er aktive og bruges aktivt, eller de er slukkede og ikke i brug eller tilgængelige. Denne tilstand kan anvendes til at beskrive, om dataoverførsel eller brug af data er tændt eller slukket.

data pipeline: En data pipeline er en proces, der bruges til at flytte og transformere data fra en kilde til en destination. Det kan omfatte flere trin, såsom dataindsamling, datarensning, dataintegration og dataprocessering for at skabe et ensartet og brugbart datasæt.

data platform: En data platform er en teknologisk infrastruktur eller et system, der giver mulighed for indsamling, opbevaring, behandling og analyse af data. Det kan omfatte hardware, software og netværksteknologier, der er designet til at understøtte datamængder af forskellig størrelse og kompleksitet.

data preparation: Dataforberedelse henviser til processen med at forberede og rengøre rå data, så det kan anvendes og analyseres effektivt. Dette kan omfatte datafiltrering, dataudvælgelse, fjernelse af dubletter og korrektion af forkerte data for at opnå nøjagtige og brugbare oplysninger.

data privacy: Data privacy handler om beskyttelsen af personlige data og oplysninger. Det omfatter politikker, regler og teknologier designet til at sikre, at personlige oplysninger opbevares sikkert og kun bruges i overensstemmelse med de relevante love og regler for databeskyttelse.

data processing: Data processing er processen med at indsamle, organisere, analysere og behandle data for at opnå meningsfulde resultater og oplysninger. Det kan omfatte forskellige teknikker og metoder, herunder dataudvinding, datamodellering og datavisualisering for at understøtte beslutningsprocesser og forretningsmæssige analyser.

data processing agreement: En dataprocesaftale er en juridisk aftale mellem en dataansvarlig og en databehandler, der fastlægger de betingelser, under hvilke databehandleren behandler dataene på vegne af den dataansvarlige. Denne aftale er normalt nødvendig for at sikre, at behandlingen af data overholder gældende lovkrav og databeskyttelsesregler.

data processor: En datavirksomhed er enhver enhed, der behandler data på vegne af en dataansvarlig. Det kan være en tredjepart, der udfører dataoverførsel, dataopbevaring eller dataprocesseringstjenester for en organisation eller enkeltperson.

data protection: Databeskyttelse handler om at sikre, at data opbevares sikkert og beskyttes mod uautoriseret adgang, brug eller tab. Det omfatter implementering af sikkerhedsforanstaltninger, adgangskontroller og fortrolighedspolitikker for at sikre, at data forbliver private og fortrolige.

Andre populære artikler: Nethandel vækster og vækster • Oftest den billigste form for levering • Kan væksten inden for e-handel fortsætte? • Den mindst kostelige mulighed for levering kan ikke benægtes at være at hente produkterne selv • Flere og flere shopper på online varehuse • Internet firmaer frembyder alverdens muligheder for levering • Fremtidens vækst vil ske via internettet • Hvor går udviklingen hen med internet shopping? • Internet forhandlere udlover mange forskellige leveringsløsninger • E-forretninger udlover en række forskellige leveringsmodeller • Online indkøb boomer • E-butikker tildeler alverdens muligheder for fragt • Eksport i fremtiden sker gennem online salg • Nogle enkelte e-shops i Danmark byder på levering uden omkostninger • Endda den mindst kostelige leveringsløsning • De fleste netshops i Danmark reklamerer med 1 dags levering • Den mest letkøbte form for levering vil dog altid vise sig at være at hente pakken selv • Internet outlets tilbyder mange forskellige leveringsformer • Hvad skal der ske med online shopping?