Data Extraction
Data Extraction ist eine wiederholbare Methode zum Identifizieren, Gewinnen und Strukturieren von Daten aus heterogenen Quellen, um sie für Analyse, Integration oder Folgeverarbeitung vorzubereiten. Sie beschreibt Discovery, Connector-Auswahl, Stichproben, Schema-Mapping und Validierungsschritte sowie Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Qualitätskontrolle operativ im Extraktionsprozess.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
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