Trace Id is missing
Gå til hovedinnhold

Hva er stordataanalyse?

Slik fungerer stordataanalyse, og derfor er det viktig

Hva er stordataanalyse?

Med stordataanalyse menes de metodene, verktøyene og programmene som brukes til å samle inn, behandle og utlede innsikt fra varierte høyhastighetsdatasett med stort volum. Disse datasettene kan komme fra en rekke kilder, slik som nett, mobil, e-post, sosiale medier og smartenheter i et nettverk. Ofte består de av data som er generert i høy hastighet og med en variert form. De kan være strukturerte (databasetabeller, Excel-ark), halvstrukturerte (XML-filer, nettsider) eller ustrukturerte (bilder, lydfiler).

Tradisjonelle programvarer for dataanalyse er ikke laget for å støtte dette nivået av kompleksitet og omfang. Det er her systemene, verktøyene og programmene som er spesielt utviklet for stordataanalyse kommer inn i bildet.

Hvorfor er stordataanalyse viktig?

Nå vet du hva stordataanalyse er. Men hvorfor er det viktig? Og fremfor alt, hvordan kan forståelsen og bruken av stordata hjelpe oss?

Data er vevd inn i alt vi bruker i hverdagen. Med fremveksten av mobiltelefoner, sosiale medier og smartteknologi knyttet til Tingenes Internett (IoT) overfører vi nå mer data enn noensinne – og i svimlende hastigheter. Takket være stordataanalyse kan organisasjoner nå bruke denne informasjonen til å raskt forbedre måten de jobber, tenker og leverer verdi til kundene sine på. Ved hjelp av verktøyer og programmer kan stordata hjelpe deg med å skaffe deg innsikt, optimalisere driften og forutse fremtidige resultater.

Denne muligheten til å utlede innsikt for å kunne ta bedre beslutninger er det som gjør stordata så viktig. Det er på denne måten en detaljhandler kan finpusse målrettede reklamekampanjer, eller en grossist kan fjerne flaskehalser i forsyningskjeden. Det er også på denne måten en leverandør av helsetjenester kan finne nye muligheter for klinisk behandling basert på pasientdatatrender. Stordataanalyse gjør det mulig å få en mer helhetlig, databasert innfallsvinkel til beslutningstaking, noe som igjen bidrar til vekst, effektivitet og innovasjon.

Nå som du kjenner til viktigheten av stordata, så vel som viktigheten av dataanalyse, kan vi se nærmere på hvordan stordataanalyse fungerer.

Hvordan fungerer stordataanalyse?

Analyseløsninger henter innsikt og forutser resultater ved å analysere datasett. For at dataene skal bli analysert, må de imidlertid først lagres, organiseres og vaskes av en rekke programmer i en integrert, trinnvis klargjøringsprosess:

  • Samle inn. Dataene, som kommer i strukturerte, halvstrukturerte eller ustrukturerte former, samles inn fra flere forskjellige kilder på nett, mobil og i skyen. De lagres deretter i et repositorium – en datasjø eller et datalager– i påvente av å bli behandlet.
  • Behandling. I behandlingsfasen blir de lagrede dataene verifisert, sortert og filtrert. Dette klargjør dem for videre bruk, og forbedrer i tillegg ytelsen i spørringer.
  • Vask. Etter behandling blir dataene vasket. Konflikter, redundanser, ugyldige eller ufullstendige felter og formateringsfeil i datasettet blir utbedret og vasket.
  • Analyse. Dataene er nå klare til analyse. Stordataanalyse oppnås ved hjelp av verktøy og teknologier som datautvinning, kunstig intelligens, prediktiv analyse, maskinlæring og statistisk analyse. Dette bidrar til å definere og forutse mønstre og atferd i dataene.

Viktige teknologier og verktøy for stordataanalyse

Selv om det ofte refereres til som ett enkelt system eller én enkel løsning, består stordataanalyse i virkeligheten av mange individuelle teknologier og verktøy som fungerer sammen for å lagre, flytte, skalere og analysere data. De kan variere avhengig av infrastrukturen din, men her er noen av de vanligste verktøyene for stordataanalyse:

Innsamling og lagring

  • Hadoop. Et av de første rammeverkene for å håndtere kravene til stordataanalyse. Apache Hadoop er et økosystem med åpen kildekode som lagrer og behandler store datasett gjennom et distribuert databehandlingsmiljø. Hadoop kan skaleres opp og ned avhengig av behovene dine, noe som gjør det til et fleksibelt og kostnadseffektivt rammeverk for håndtering av stordata.
  • NoSQL-databaser. I motsetning til tradisjonelle databaser, som er relasjonelle, krever ikke NoSQL-databaser at datatypene følger faste skjemaer eller strukturer. Dette gjør dem i stand til å støtte alle typer datamodeller, noe som er nyttig når du jobber med store mengder halvstrukturerte data eller rådata. Gjennom fleksibiliteten sin har NoSQL-databaser også vist seg å være raskere og mer skalerbare enn relasjonelle databaser. Noen populære eksempler på NoSQL omfatter MongoDB, Apache CouchDB og Azure Cosmos DB.
  • Datasjøer og -lagre. Når dataene er innsamlet fra kildene, må de lagres i en sentral silo for videre behandling. En datasjø inneholder rå og ustrukturerte data som deretter er klare til å brukes i flere programmer. Et datalager er derimot et system som trekker ut strukturerte, forhåndsdefinerte data fra en rekke kilder og behandler disse dataene for operativ bruk. Begge alternativene har ulike funksjoner, men de fungerer ofte sammen for å utgjøre et velorganisert system for datalagring.

Behandling

  • Programvare for dataintegrasjon. Verktøy for dataintegrasjon kobler sammen og konsoliderer data fra forskjellige plattformer i en felles hub, f.eks. et datalager. Dette gir brukerne sentralisert tilgang til all informasjonen de trenger for datautvinning, rapportering av innsamlede firmaopplysninger og driftsmessige formål.
  • Minneintern databehandling. Mens tradisjonell databehandling er diskbasert, bruker minneintern databehandling RAM, eller minne, til å behandle data. Dette øker behandlings- og overføringshastigheten betydelig, noe som gir organisasjoner muligheten til å hente innsikt i sanntid. Behandlingsrammeverk som Apache Spark utfører satsvis behandling og behandling av datastrømmer i sanntid ved hjelp av minne.

Vasking

  • Verktøy for forhåndsbehandling og vasking av data. Verktøy for datavask sørger for å gi dataene dine best mulig kvalitet ved å utbedre feil, reparere syntaksfeil og fjerne manglende verdier og duplikater. Disse verktøyene standardiserer og bekrefter deretter dataene slik at de er klare til analyse.

Analyse

  • Datautvinning. Stordataanalyse får innsikt fra data gjennom prosesser for oppdagelse av kunnskap, som f.eks. datautvinning, som trekker ut underliggende mønstre fra store datasett. Gjennom algoritmer som er utviklet for å identifisere viktige relasjoner mellom data, kan datautvinning automatisk definere aktuelle trender i både strukturerte og ustrukturerte data.
  • Prediktiv analyse. Prediktiv analyse hjelper deg å bygge analysemodeller som forutser mønstre og atferd. Dette oppnås gjennom maskinlæring og andre typer statistiske algoritmer som gjør det mulig å identifisere fremtidige resultater, forbedre driften og imøtekomme brukernes behov.
  • Sanntidsanalyse. Ved å koble til en serie med skalerbare strømmende datasamlebånd fra ende til ende kan løsninger for sanntidsstrømming som Azure Data Explorer lagre, behandle og analysere data på tvers av plattformer i sanntid. Dermed får du innsikt umiddelbart.

Eksempler på bruk av stordataanalyse

I dag bruker mange av de største bransjene forskjellige typer dataanalyse for å kunne ta mer informerte avgjørelser om produktstrategi, drift, salg, markedsføring og kundebehandling. Stordataanalyse gjør det mulig for enhver organisasjon som arbeider med store mengder data, å utlede meningsfull innsikt fra disse dataene. Her er bare noen av de mange bruksområdene fra virkeligheten:

  • Produktutvikling. Stordataanalyse hjelper organisasjoner med å definere hva kundene ønsker seg ved å avdekke behovene deres gjennom store mengder av forretningsanalysedata. Slik styres utviklingen av funksjoner og det strategiske veikartet.
  • Persontilpasning. Strømmeplattformer og nettbutikker analyserer brukeraktivitet for å kunne tilby en mer persontilpasset opplevelse i form av anbefalinger, målrettede annonser, oppsalg og lojalitetsprogrammer.
  • Administrasjon av forsyningskjede. Prediktiv analyse definerer og forutser alle aspekter ved forsyningskjeden, slik som lagerbeholdning, innkjøp, levering og retur.
  • Helsetjenester. Stordataanalyse kan brukes til å hente viktig innsikt fra pasientdata, noe som hjelper leverandører med å oppdage nye diagnoser og behandlingsalternativer.
  • Prissetting. Salgs- og transaksjonsdata kan analyseres for å utvikle optimaliserte prismodeller som hjelper selskaper med å ta prisbeslutninger for å maksimere inntektene.
  • Svindelforebygging. Finansinstitusjoner bruker datautvinning og maskinlæring for å redusere risiko ved å oppdage og forutse mønstre for svindelaktivitet.
  • Drift. Analyse av finansielle data hjelper organisasjoner med å oppdage og redusere skjulte driftskostnader, noe som igjen fører til kostnadsbesparelser og økt produktivitet.
  • Kundegenerering og kundelojalitet. Nettbutikker bruker bestillingshistorikk, søkedata, anmeldelser på nettet og andre datakilder til å forutse kundenes atferd, noe som de kan bruke for å oppnå bedre kundelojalitet.

Finn ut mer om stordataanalyse på virksomhetsnivå

Fordeler og utfordringer med stordataanalyse

Som vist med de mange brukseksemplene, kan stordata være nyttig for organisasjoner i en rekke forskjellige bransjer og i mange sammenhenger. Den komplekse infrastrukturen til stordata fører imidlertid med seg noen utfordringer som må tas hensyn til. Her er noen utfordringer med stordata som du bør være på vakt for:

  • Hold dataene organisert og tilgjengelige. Den største utfordringen med stordata er å vite hvordan du skal håndtere den store informasjonsmengden som kommer inn, slik at den flyter som den skal gjennom programmene dine. Det er viktig at du unngår siloer, holder dataene integrert og planlegger infrastrukturen rundt en effektiv administrasjonsstrategi.
  • Kvalitetskontroll. Det kan være vanskelig og tidkrevende å bevare nøyaktigheten og kvaliteten av dataene, særlig når store datamengder strømmer inn i rask hastighet. Før du gjennomfører en analyse, bør du sørge for å ha integrerte, standardiserte og optimaliserte prosesser for datainnsamling, databehandling og datavasking.
  • Hold dataene sikre. Nå som antallet datainnbrudd stadig øker, er det viktigere enn noensinne å beskytte dataene. Etter hvert som analysesystemene dine vokser, øker også sannsynligheten for sikkerhetsutfordringer i form av falske data, lekkasjer, samsvarsproblemer og programvaresvakheter. Ved å kryptere dataene, holde tritt med sikkerhetsrevisjoner og utvise tilbørlig aktsomhet kan du bidra til å redusere noen av disse utfordringene.
  • Velg de riktige verktøyene. Det enorme utvalget av tilgjengelige verktøy og teknologier kan være overveldende å forholde seg til. Derfor er det viktig å tilegne seg kunnskap, holde seg informert og, hvis mulig, ansette eller rådføre seg med en spesialist ved behov.

Til tross for at det er mye arbeid å konfigurere og administrere systemer effektivt, er fordelene med å bruke stordataanalyse vel verdt strevet. De langsiktige fordelene med stordata er uvurderlige for alle som ønsker en mer informert, datarettet innfallsvinkel til det å drive en organisasjon. Her har du bare noen få:

  • Kortere tid frem til innsikt. Med enestående hastighet og effektivitet bidrar stordataanalyse til at organisasjoner raskere kan gjøre om informasjon til innsikt. Denne innsikten brukes deretter til å ta informerte avgjørelser om produkt, drift, markedsføring og andre forretningsinitiativer.
  • Kostnadseffektivitet. Enorme mengder data krever lagringsplass, noe som kan være dyrt å opprettholde. Men etter hvert som mer skalerbare lagringssystemer er tatt i bruk, kan organisasjoner nå maksimere driftseffektiviteten samtidig som kostnadene reduseres. Dette fører til høyere fortjenestemarginer og mer produktive systemer.
  • Brukertilfredshet. Stordataenes avanserte funksjoner for forretningsanalyse kan analysere kundetrender og i tillegg forutse atferd gjennom prediktiv analyse. Ved å lære mer om hva brukerne ønsker seg, kan organisasjoner utvikle tilpassede produkter som oppfyller behovene deres.

Vanlige spørsmål

  • I dag genereres data i et omfang og en hastighet som er uten sidestykke. Med stordataanalyse kan organisasjoner i en rekke ulike bransjer nå bruke denne strømmen av informasjon til å skaffe seg innsikt, optimalisere driften og forutse fremtidige resultater, noe som igjen bidrar til vekst.

    Finn ut hvorfor stordataanalyse er viktig

  • Databehandling i skyen og stordataanalyse er ikke gjensidig eksklusive konsepter—de fungerer snarere best sammen. Lagring, prosessering og analyse av store datamengder krever riktige dataressurser og en robust infrastruktur. Databehandling i skyen gir disse ressursene i form av tilgjengelighet på forespørsel, som er nødvendig for å lagre og behandle data i skyen i stor skala.

    Få mer informasjon om analyse i skyskala på Azure

  • Stordataanalyse inngår i en rekke ferdighetssett, avhengig av rollen din. Hvis du er en dataanalytiker, vil du lære å utføre avanserte analyser i stor skala, samt bygge datamodeller og hjelpe til med datastyring. Hvis du er en dataforsker, vil du lære å lage og administrere arbeidsoppgavemiljøer, bygge maskinlæringsmodeller og implementere maskinlæringsløsninger.

    Lær om de ulike datakarrièrene i Microsoft Learn

  • I likhet med andre stordataplattformer er stordataanalyse i Azure sammensatt av mange individuelle tjenester som jobber sammen for å utlede innsikt fra data. Dette inkluderer teknologi med åpen kildekode som er basert på Apache Hadoop-plattformen, samt administrerte tjenester for lagring, behandling og analyse av data, inkludert Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub og Azure Data Factory.

    Få mer informasjon om stordataarkitektur

Kom i gang med en gratis Azure-konto

Få populære analysetjenester gratis i 12 måneder, over 40 tjenester som alltid er gratis, samt USD 200 i kreditt til bruk de første 30 dagene.

Kontakt en Azure-selger

Få råd om hvordan du kommer i gang med analyse i Azure. Still spørsmål, lær om priser og anbefalte fremgangsmåter, og få hjelp til å utforme en løsning som dekker dine behov.