Hva er stordata?

Stordata er et sett med store, komplekse informasjonsmengder som er for omfattende og kompliserte for å bli håndtert med tradisjonelle dataverktøy. Informasjonsvolumet er ett aspekt ved stordata. Andre viktige aspekter er hvor raskt dataene endres, mangfoldet i formatene, og innsikten som oppstår når de analyseres. Sammen er disse elementene avgjørende for å forstå hva stordata betyr og hvordan de kan brukes.

I motsetning til tradisjonelle datasystemer som baserer seg på én datamaskin eller sentral lagring, håndteres stordata gjennom distribuert prosessering – et nettverk av mange maskiner og lagringsenheter. Denne tilnærmingen fordeler behandlingen på flere maskiner, hvor hver av dem håndterer en del av dataene samtidig. Distribuert prosessering gjør det mulig å jobbe effektivt med store, komplekse datasett i nesten sanntid, ved å overkomme begrensningene til enkeltprosessorer og lagringsenheter.

Når vi snakker om stordata, og hva som skiller stordata fra vanlige data, refererer vi til disse egenskapene – kjent som «de fem V-ene innen stordata»:
 

• Volume (volum): Dataene genereres i enorme mengder. Dette kan være alt fra transaksjoner på nettet og tilkoblede sensorer til innlegg på sosiale medier og videostrømmer.
  
  
• Velocity (hastighet): Dataene beveger seg raskt. De opprettes, strømmes og analyseres i sanntid eller nesten sanntid.
  
  
• Variation (variasjon): Dataene er ikke én enkelt type eller gruppe. Det finnes en rekke formater, fra strukturerte tabeller til ustrukturert innhold som lydfiler, bilder og fritekst.
  
  
• Veracity (pålitelighet): Dataene kan være unøyaktige eller inkonsekvente. Pålitelighet handler om dataenes pålitelighet – om de er «rene» og konsekvente – spesielt når de kommer fra «støyende» eller ufullstendige kilder.
  
  
• Value (verdi): Dataene må være nyttige. Verdien i stordata ligger i evnen til å støtte beslutninger, forbedre prosesser og skape meningsfulle resultater – gi innsikt gjennom analyse.

Sammen definerer disse fem egenskapene hva som gjør stordata til noe unikt. En enkel organisasjon kan generere komplekse data fra kundesamhandlinger, forsyningskjeder, ansattsystemer og skyapplikasjoner. Innsamling og analyse av stordata gjør det mulig å samle all denne informasjonen, håndtere dataflyten i ulike systemer, og avdekke mønstre som gir bedre beslutninger og resultater.

Hvordan fungerer stordata?

Å jobbe med stordata innebærer å kombinere komplekse datasett fra mange kilder, håndtere dem på en god måte, og analysere dem slik at du når målene dine. Disse trinnene henger tett sammen, og hver av dem spiller en avgjørende rolle i å gjøre om rå informasjon til nyttig innsikt.

Integrasjon: Stordata kommer fra en rekke systemer, formater og steder på tvers av skyplattformer, apper og tilkoblede enheter. Datakoblinger – verktøy, programvare eller grensesnitt som integrerer data mellom systemer – samler informasjon i et sentralt miljø hvor det er tilgjengelig, kan organiseres og forberedes for analyse. Dette omfatter ofte både historiske data og sanntidsdata, strukturerte og ustrukturerte formater og informasjon fra hele organisasjonen.

Håndtering: Når data er samlet på ett sted, må det klargjøres slik at det er klart til bruk. Denne prosessen kan omfatte rengjøring, merking, sikring og organisasjon av data. Håndtering omfatter også bruk av datastyrings-regler og tilgangskontroller ved behov. Med riktige systemer på plass blir databehandling et felles ansvar på tvers av team, ikke bare noe IT-avdelingen tar seg av.

Analyse. Å finne innsikt i data er der mønstre, trender og sammenhenger begynner å vokse frem. Analytikere, utviklere og domenespesialister bruker stordata-verktøy for å utforske hendelser, identifisere muligheter og teste ideer. Noen dataanalyser skjer i sanntid, mens andre utføres i partier. I begge tilfeller er målet det samme: å støtte beslutninger og forbedre resultater basert på det dataene viser.

Sammen danner disse trinnene – integrasjon, håndtering og analyse – grunnlaget for hvordan stordata fungerer. Når alle deler er på plass, kan organisasjonene jobbe raskere, ta bedre beslutninger og tilpasse seg endrede betingelser med større tydelighet og fleksibilitet.