Hvad er big data-analyse?
Hvordan big data-analyse fungerer, og hvorfor det er vigtigt
Hvad er big data-analyse?
Big data-analyse refererer til de metoder, værktøjer og programmer, der bruges til at indsamle, behandle og få indsigter fra datasæt, der er varieret, i store mængder og høj hastighed. Disse datasæt kan komme fra mange forskellige kilder, f.eks. internettet, mobilenheder, mails, sociale medier og smartenheder i netværk. De omfatter ofte data, der genereres ved høj hastighed og i forskellige formater, lige fra struktureret (databasetabeller, Excel-ark) til semistruktureret (XML-filer, websider) til ustruktureret (billeder, lydfiler).
Traditionelle typer software til dataanalyse kan ikke understøtte dette niveau, hvad angår kompleksitet og skala. Det er her de systemer, værktøjer og programmer, der er specifikt udviklet til big data-analyse kommer ind.
Hvorfor er big data-analyse så vigtigt?
Nu ved du, hvad big data-analyse er. Men hvorfor betyder det noget? Og vigtigst af alt, hvordan kan forståelsen og brugen af big data hjælpe os?
Data indgår i alle dele af vores hverdag. Med stigningen i brug af mobilenheder, sociale medier og smarte teknologier, der har med IoT at gøre, udsender vi nu mere data end nogensinde – og i et ekstremt højt tempo. Takket være big data-analyse kan organisationer nu bruge disse oplysninger til hurtigt at forbedre den måde, de arbejder, tænker og giver værdi til deres kunder. Med hjælp fra værktøjer og programmer kan big data hjælpe dig med at få indsigter, optimere processer og forudsige resultater.
Denne evne til at kunne få indsigter, der kan forbedre beslutningsprocessen, er årsagen til, at big data er vigtigt. Det er sådan, en forhandler kan styrke sin målrettede reklamekampagner, eller sådan en engrosforhandler kan afhjælpe flaskehalse i forsyningskæden. Det er også sådan, sundhedsvæsenet kan opdage nye muligheder for behandling, f.eks. ved at kigge på udviklingen i patientdata. Big data-analyse giver en mere holistisk, datadrevet tilgang til beslutningstagning, hvilket skaber vækst, effektivitet og innovation.
Nu ved du, hvorfor big data og dataanalyse er vigtigt. Lad os kigge nærmere på, hvordan big data-analyse faktisk fungerer.
Hvordan fungerer big data-analyse?
Analyseløsninger skaber indsigter og kan lave forudsigelser ved at analysere datasæt. Men før dataene kan analyseres, skal de først lagres, organiseres og renses af en serie programmer i en integreret trinvis proces:
- Indsamling. Dataene, som kommer i struktureret, semistruktureret eller ustruktureret form, indsamles fra flere kilder på tværs af internettet, mobilenheder og cloudmiljøet. Derefter gemmes de på et lager – en datasø eller et datalager – indtil de kan behandles.
- Behandling. Under behandlingsfasen bekræftes, sorteres og filtreres de gemte data, så de er klar til videre brug. Dette forbedrer også ydeevnen ved forespørgsler.
- Rensning. Efter behandlingen renses dataene. Konflikter, dubletter, ugyldige eller tomme felter og formateringsfejl i datasættet rettes og renses.
- Analyse. Dataene er nu klar til at blive analyseret. Analyse af big data sker vha. værktøjer og teknologier såsom datamining, kunstig intelligens, forudsigende analyse, maskinel indlæring og statistisk analyse, som hjælper med at definere og forudsige mønstre og adfærd i dataene.
De vigtigste teknologier og værktøjer til big data-analyse
Selvom det ofte bliver omtalt til som et enkelt system eller en enkelt løsning, er big data-analyse sammensat af mange forskellige teknologier og værktøjer, der arbejder sammen for at gemme, flytte, skalere og analysere data. De kan variere afhængigt af din infrastruktur, men her er nogle af de hyppigst brugte værktøjer til big data-analyse:
Indsamling og lagring
- Hadoop. Apache Hadoop, der var en af de første strukturer, som var beregnet til big data-analyse, er et økosystem med åben kildekode, der gemmer og behandler store datasæt via et distribueret databehandlingsmiljø. Hadoop kan skalere op eller ned afhængigt af dine behov, hvilket gør det til en utrolig fleksibel og omkostningseffektiv struktur til at administrere big data.
- NoSQL-databaser. Til forskel fra traditionelle databaser, som er relationelle, kræver NoSQL-databaser ikke, at deres datatyper overholder et fast skema eller en fast struktur. Dette gør det muligt at understøtte alle datamodeller, hvilket er nyttigt, når man arbejder med store mængder semistrukturerede data og rådata. I kraft af denne fleksibilitet er NoSQL-databaser også hurtigere og mere skalerbare end relationelle databaser. Nogle populære eksempler på NoSQL er MongoDB, Apache CouchDB og Azure Cosmos DB.
- Datasøer og datalagre. Når dataene er indsamlet fra kilderne, skal de gemmes i en central silo for at blive yderligere behandlet. En datasø består af rå og ustrukturerede data, som kan bruges på tværs af forskellige programmer, mens et datalager er et system, der indsamler strukturerede, prædefinerede data fra forskellige kilder og processer, som driftsdata bruger. Begge valgmuligheder har forskellige funktioner, men de spiller ofte sammen om at skabe et godt organiseret system til datalagring.
Behandling
- Dataintegrationssoftware. Dataintegrationsværktøjer samler og konsoliderer data fra forskellige platforme i én samlet hub, f.eks. et datalager, så brugere har en centraliseret adgang til alle de oplysninger, de skal bruge til datamining, rapportering om business intelligence og til driftsprocesser.
- Databehandling i hukommelsen. Traditionel databehandling er diskbaseret, men databehandling i hukommelsen bruger RAM eller hukommelse til at behandle data. Dette øger hastigheden af behandlingen og overførslen af data markant, hvilket går det muligt for organisationer at få indsigter i realtid. Behandlingsstrukturer som Apache Spark udfører batchbehandling og behandling af datastrøm i realtid i hukommelsen.
Rensning
- Forbehandling af data og rensningsværktøjer. For at sikre at dine data har den bedst mulige kvalitet løser værktøjer til datarensning problemer, retter syntaksfejl, fjerner manglende værdier samt dubletter. Disse værktøjer standardiserer og bekræfter dine data, så de er klar til analyse.
Analyse
- Datamining. Big data-analyse får indsigt fra data via processer til opdagelse af ny viden såsom datamining, der udtrækker underliggende mønstre fra store datasæt. Via algoritmer, der er udviklet til at identificere påfaldende forhold i dataene, kan datamining automatisk definere relevante udviklinger i dataene, hvad end de er strukturerede eller ej.
- Forudsigende analyse. Forudsigende analyse hjælper med at skabe analytiske modeller, der forudsiger mønstre og adfærd. Dette opnås via maskinel indlæring og andre typer statistiske algoritmer, der gør det muligt for dig at fremskrive resultater, forbedre driften og leve op til dine brugeres behov.
- Analyse i realtid. Ved at forbinde en serie af skalerbare, omfattende streamingplatforme kan streamingløsninger i realtid såsom Azure Data Explorer gemme, behandle og analysere din data på tværs af platforme i realtid, så du kan få indsigter med det samme.
Brugseksempler på big data-analyse
I dag bruger mange store brancher forskellige typer dataanalyse til at træffe beslutninger på et bedre grundlag, hvad angår produktstrategi, drift, salg, markedsføring og kundepleje. Big data-analyse gør det muligt for en hvilken som helst organisation, der arbejder med store mængder data, at udlede meningsfulde indsigter fra disse data. Her er et par af de mange brugseksempler for big data-analyse fra det virkelige liv:
- Produktudvikling. Big data-analyse hjælper organisationer med at definere, hvad deres kunder vil have, ved at finde frem til deres behov via store mængder virksomhedsdataanalyse, så man kan lægge planer for udvikling af funktioner og få en oversigt over strategien.
- Personlig tilpasning. Streamingplatforme og onlineforhandlere analysere brugernes adfærd for at skabe en mere personligt tilpasset oplevelse i form af anbefalinger, målrettede reklamer, mersalg og loyalitetsordninger.
- Supply chain management. Forudsigende analyse definerer og fremskriver alle aspekter af forsyningskæden, herunder beholdning, indkøb, levering og returneringer.
- Sundhedssektoren. Big data-analyse kan bruges til at finde indsigter i patientdata, som kan bidrage til at finde nye diagnoser eller behandlingsformer.
- Prisfastsættelse. Data om salg og transaktioner kan analyseres for at skabe optimerede prisfastsættelsesmodeller, så virksomheder kan træffe beslutninger om prisfastsættelse, der maksimerer deres indtægter.
- Forebyggelse af svindel. Finansielle institutioner bruger datamining og maskinel indlæring til at afhjælpe risici ved at registrere og forudsige mønstrene ved svigagtige aktiviteter.
- Drift. Ved at analysere økonomiske data kan organisationer finde og reducere skjulte driftsomkostninger, hvilket sparer dem penge og øger produktiviteten.
- Kundetiltrækning og -fastholdelse. Onlineforhandlere bruger ordrehistorik, søgedata, onlineanmeldelser og andre datakilder til at forudsige kundeadfærd, hvilket de kan bruge til at skabe bedre kundefastholdelse.
Fordele og udfordringer ved big data-analyse
Som man kan se på de mange eksempler på brug, kan big data gavne organisationer på tværs af mange forskellige brancher og i mange forskellige situationer. Men i kraft af den komplekse infrastruktur ved big data er der et par ting, man bør have for øje. Her er et par af de primære udfordringer:
- Organiserede og tilgængelige data. Den største udfordring ved big data er at finde ud af, hvordan man skal administrere den kæmpe mængde oplysninger, man får, så de bruges på den rette måde i alle dine programmer. Det er afgørende at undgå siloer, at dine data er integrerede, og at du har en effektiv administrationsstrategi til din infrastruktur.
- Kvalitetskontrol. Opretholdelse af nøjagtigheden og kvaliteten af dine data kan være svært og tidskrævende, særligt når dataene kommer ind i store mængder med høj hastighed. Før du udfører nogen analyser, er det en god idé at sørge for, at processerne til dataindsamling, -behandling og -rensning er integrerede, standardiserede og optimerede.
- Beskyttelse af dine data. Da antallet af databrud stiger, er det vigtigere end nogensinde at beskytte dine data. I takt med at dit analysesystem udvikler sig, udvikler muligheden for sikkerhedsudfordringer i form af falske data, problemer med overholdelse og sårbarheder i software sig også. Kryptering af dine data, regelmæssige sikkerhedsovervågninger og rettidig omhu afhjælper nogle af disse bekymringer.
- Om at vælge de rette værktøjer. Det kan være uoverskueligt at vælge mellem de tilgængelige værktøjer og teknologier. Derfor er det vigtigt, at du opsøger viden, holder dig opdateret og, hvis muligt, ansætter eller forhører dig hos en specialist.
Uanset hvor meget det kræver at konfigurere og administrere disse systemer, opvejer fordelene for ulemperne. Hvis du leder efter en mere datadrevet tilgang til at drive din organisation, er fordelene ved big data uvurderlige på den lange bane. Her er nogle få eksempler:
- Hurtigere indsigter. Big data-analyse er utrolig hurtigt og effektivt, så organisationer kan gøre oplysninger til indsigter meget hurtigere. Disse indsigter kan så bruges til at træffe beslutninger på et konkret grundlag omkring produkter, drift, markedsføring og andre virksomhedsområder.
- Omkostningseffektivt. Kæmpe mængder data kræver lagerplads, hvilket kan være dyrt i længden. Men med mere skalerbare lagersystemer kan organisationer nu maksimere driftseffektiviteten og reducere omkostninger. Dette betyder højere profitmargener samt mere produktive systemer.
- Brugertilfredshed. De avancerede business intelligence-funktioner ved big data analyserer ikke bare kundeudviklinger – de fremskriver også adfærd via forudsigende analyse. Organisationer kan skabe personligt tilpassede produkter, der passer til deres kunders behov, ved at lære mere om, hvad de egentlig vil have.
Ofte stillede spørgsmål
-
I dag genereres der data i et hidtil uset tempo og omfang. Med big data-analyse kan organisationer i mange forskellige brancher nu bruge alle de oplysninger, de får ind, til at få indsigter, optimere driften og forudsige fremtidige resultater og dermed skabe vækst.
-
Cloudcomputing og big data-analyse er ikke koncepter, der gensidigt udelukker hinanden – faktisk fungerer de bedst sammen. Lagring, behandling og analyse af store datamængder kræver korrekte beregningsressourcer og en robust infrastruktur. Cloudcomputing leverer disse ressourcer i form af tilgængelighed efter behov, som er nødvendige for at gemme og behandle data i cloudmiljøet i stor skala.
-
Big data-analyse overføres til flere forskellige sæt færdigheder alt efter din rolle. Hvis du er dataanalytiker, vil du lære at udføre avanceret analyse i stor skala og at bygge datamodeller og hjælpe med datastyring. Hvis du er datalog, vil du lære at oprette og administrere arbejdsbelastningsmiljøer, udvikle modeller med maskinel indlæring og udrulle løsninger med maskinel indlæring.
Få mere at vide om de forskellige datakarrierer i Microsoft Learn
-
Ligesom andre big data-platforme består big data-analyse i Azure af mange individuelle tjenester, der arbejder sammen om at få indsigt fra data. Dette omfatter teknologier med åben kildekode, der er baseret på Apache Hadoop-platformen, samt administrerede tjenester til lagring, behandling og analyse af data, herunder Azure Data Lake Storage, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub og Azure Data Factory.
Flere ressourcer
Start her med en gratis Azure-konto
Få populære tjenester gratis i 12 måneder, mere end 40 tjenester, der altid er gratis, og 200 USD i kredit, som du kan bruge i løbet af dine første 30 dage.
Kontakt en Azure-salgsspecialist
Få råd om , hvordan du kommer i gang med analyser i Azure. Stil spørgsmål, få mere at vide om prisfastsættelse og de bedste praksisser, og få hjælp til at designe en løsning, der opfylder dine behov.