Vad är stordataanalys?
Hur stordataanalys fungerar och varför det är viktigt
Vad är stordataanalys?
Stordataanalyser avser de metoder, verktyg och tillämpningar som används för att samla in, bearbeta och härleda insikter från olika datamängder med hög volym och med hög hastighet. Dessa datamängder kan komma från många olika källor, som webb, mobila enheter, e-post, sociala medier och nätverksanslutna smartenheter. De innehåller ofta data som har genererats med hög hastighet och i olika form, och kan sträcka sig från strukturerade (databastabeller, Excel-ark) till halvstrukturerade (XML-filer, webbsidor) till ostrukturerade (bilder, ljudfiler).
Traditionella former av programvara för dataanalys är inte utrustade för att stödja den här nivån av komplexitet och skala. Det är här system, verktyg och tillämpningar som har utformats särskilt för stordataanalys kommer in i bilden.
Varför är stordataanalys viktigt?
Nu vet du vad stordataanalys är. Men varför är det viktigt? Och viktigast av allt: hur kan förståelsen och användningen av stordata hjälpa oss?
Data är invävda i våra dagliga liv. I och m ed ökningen av mobila enheter, sociala medier och smarta tekniker som hör ihop med Sakernas Internet (IoT) överför vi nu mer data än någonsin – med rasande fart. Tack vare stordataanalys kan organisationer nu använda informationen till att snabbt förbättra hur de arbetar, tänker, och ger kunderna värde. Med hjälp av verktyg och tillämpningar kan stordata hjälpa dig att få insikter, optimera åtgärder och förutse framtida resultat.
Möjligheten att härleda insikter för att få underlag för bättre beslutsfattande är anledningen till att stordata är viktiga. Det är så en återförsäljare kan finslipa sina riktade kampanjer, eller hur en grossist kan lösa flaskhalsar i försörjningskedjan. Det är också så en vårdgivare kan upptäcka nya alternativ för klinisk vård baserat på patientdatatrender. Stordataanalys möjliggör en mer holistisk, datadriven metod för beslutsfattande, som i sin tur främjar tillväxt, effektivitet och innovation.
Nu när du känner till vikten av stordata är det dags att dyka ned i hur stordataanalys fungerar.
Hur fungerar stordataanalyser?
Analyslösningar ger insikter och förutse resultat genom att analysera datamängder. Men för att data ska gå att analysera måste de först lagras, organiseras och rensas av en mängd tillämpningar i en integrerad, stegvis förberedelseprocess:
- Samla in. Data som kommer i strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade former, samlas in från flera källor på webben, mobila enheter och molnet. De lagras sedan på en lagringsplats – en datasjö eller ett informationslager – i förberedelse för bearbetning.
- Bearbeta. Under bearbetningsfasen verifieras, sorteras och filtreras de lagrade data. Detta förbereder dem för ytterligare användning och förbättrar frågeresultatet.
- Rensa bort. Efter bearbetningen rensas data. Konflikter, redundanser, ogiltiga eller inkompletta fält och formateringsfel inom datamängden korrigeras och rensas.
- Analysera. Data är nu redo att analyseras. Stordataanalys görs med verktyg och tekniker som datautvinning, AI, förutsägelseanalys, maskininlärning och statistiska analyser, som hjälper till att definiera och skydda mönster och beteenden i data.
Viktiga tekniker och verktyg för stordataanalys
Även om stordataanalys ofta kallas för ett enda system eller en enda lösning består det faktiskt av många individuella tekniker och verktyg som arbetar tillsammans för att lagra, flytta, skala och analysera data. De kan variera beroende på din infrastruktur, men här är några av de vanligaste verktygen för stordataanalys som finns:
Insamling och lagring
- Hadoop. Apache Hadoop var ett av de första ramverken för att tillgodose kraven på stordataanalys. Det är ett ekosystem med öppen källkod som lagrar och bearbetar stora datamängder via en distribuerad datormiljö. Hadoop kan skalas upp eller ned, beroende på vad du behöver, vilket gör det till ett mycket flexibelt och kostnadseffektivt ramverk för att hantera stordata.
- NoSQL-databaser. Till skillnad från traditionella databaser, som är relationella, kräver inte NoSQL-databaser att deras data hör till ett fast schema eller en fast struktur. Det gör att de kan stödja alla typer av datamodeller, vilket är praktiskt när du arbetar med stora mängder halvstrukturerade data och rådata. På grund av deras flexibilitet har NoSQL-databaser även visat sig vara snabbare och mer skalbara än relationsdatabaser. Några populära exempel på NoSQL är MongoDB, Apache CouchDB och Azure Cosmos DB.
- Datasjöar och lager. När data har samlats in från sina källor måste de lagras i en central silo för ytterligare bearbetning. En datasjö innehåller rådata och ostrukturerade data, som sedan är klara att användas i olika tillämpningar, medan ett informationslager är ett system som hämtar strukturerade, fördefinierade data från många olika källor och bearbetar dessa data för driftsanvändning. Båda alternativen har olika funktioner, men de samarbetar ofta för att skapa ett välorganiserat system för datalagring.
Bearbetar
- Programvara för dataintegrering. Dataintegreringsverktyg ansluter och konsoliderar data från olika plattformar till ett enhetligt nav, som ett informationslager, så att användare har centraliserad åtkomst till all information de behöver för datautvinning, rapportering av business intelligence och i driftssyften.
- Minnesintern databearbetning. Medan traditionell databearbetning är diskbaserad använder minnesintern databearbetning RAM, eller minne, för att bearbeta data. Detta ökar hastigheten för bearbetning och överföring avsevärt, vilket gör det möjligt för organisationer att få insikter i realtid. Bearbetningsramverk som Apache Spark utför minnesintern batchbearbetning och dataströmbearbetning i realtid.
Bortrensning
- Verktyg för dataförbearbetning och rensning. För att se till att dina data är av högsta kvalitet löser datarensningsverkyg fel, åtgärdar syntaxfel, tar bort värden som saknas och rensar dubbletter. Dessa verktyg standardiserar och validerar därefter dina data så att de är klara för analys.
Analys
- Datautvinning. Stordataanalys ger insikter från data via processer för kunskapsupptäckt som datautvinning, som extraherar underliggande mönster från stora datamängder. Via algoritmer som är utformade för att identifiera noterbara relationer mellan data kan datautvinning automatiskt definiera aktuella trender i data, både strukturerade och ostrukturerade.
- Förutsägelseanalys. Förutsägelseanalys hjälper till att skapa analytiska modeller som förutsäger mönster och beteenden. Detta uppnås via maskininlärning och andra typer av statistiska algoritmer, som gör det möjligt för dig att identifiera framtida resultat, förbättra åtgärder och uppfylla användarnas behov.
- Analys i realtid. Genom att ansluta flera skalbara strömningspipelines från slutpunkt till slutpunkt kan lösningar för realtidsströmning som Azure Data Explorer lagra, bearbeta och analysera dina data över flera plattformar i realitd, så att du får insikter omedelbart.
Stordataanalys och exempel
Idag använder många stora branscher olika typer av dataanalys för att fatta mer välgrundade beslut kring produktstrategi, drift, försäljning, marknadsföring och kundtjänst. Med stordataanalys kan organisationer som arbetar med stora mängder data härleda meningsfulla insikter från dessa data. Här följer några exempel från verkligheten:
- Produktutveckling. Stordataanalys hjälper organisationer att definiera vad deras kunder vill ha genom att kartlägga deras behov via stora volymer med företagsanalysdata, styra framtida utveckling och and vägleda strategier.
- Anpassning. Strömningsplattformar och onlineåterförsäljare analyserar användarengagemang för att skapa en mer anpassad upplevelse i form av rekommendationer, riktade annonser och lojalitetsprogram.
- Leveranskedjehantering. Förutsägelseanalys definierar och prognosticerar alla aspekter av leveranskedjan, däribland lager, upphandling, leverans och returer.
- Hälso- och sjukvård. Stordataanalys kan användas för att få insikter från patientdata, vilket hjälper leverantörer att upptäcka nya diagnoser och behandlingsalternativ.
- Prissättning. Försäljnings- och transaktionsdata kan analyseras för att skapa optimerade prismodeller, vilket hjälper företag att fatta beslut kring prissättning som maximerar vinsten.
- Förhindrande av bedrägeri. Finansiella institutioner använder datautvinning och maskininlärning för att minska riskerna genom att identifiera och förutsäga mönster för bedräglig aktivitet.
- Åtgärder. Att analysera finansiella data hjälper organisationer att identifiera och minska driftskostnader, vilket leder till att de sparar pengar och ökar produktiviteten.
- Kundvärvning och -anskaffning. Onlineåterförsäljare använder orderhistorik, sökdata, onlinerecensioner och andra datakällor för att förutsäga kundbeteenden, som de kan använda till att skapa bättre anskaffning.
Fördelar och utmaningar med stordataanalys
Stordata gynnar organisationer i många olika branscher och sammanhang, vilket illustreras av de många användningsfallen. Med tanke på den komplexa infrastrukturen utgör även stordata några problem som behöver övervägas. Här följer några utmaningar med stordata att hålla utkik efter:
- Hålla dina data organiserade och tillgängliga. Den största utmaningen när det gäller stordata är att klura ut hur den stora volymen information som kommer in ska hanteras, så att den flödar på rätt sätt i dina tillämpningar. Det är viktigt att du undviker silor, håller dina dat integrerade och planerar din infrastruktur kring en effektiv hanteringsstrategi.
- Kvalitetskontroll. Det kan vara svårt och tidsödande att underhålla dina datas noggrannhet och kvalitet, särskilt när dessa data kommer in snabbt och i mycket höga volymer. Innan du gör någon analys bör du se till att dina processer för insamling, bearbetning och rensning av data är integrerade, standardiserade och optimerade.
- Hålla dina data säkra. I och med att dataintrången ökar är det viktigare än någonsin att du skyddar dina data. När dina analyssystem växer gör även riskerna för säkerhetsutmaningar det i form av falska data, läckor, problem med efterlevnad och sårbarheter i programvara. Att kryptera dina data, göra säkerhetsgranskningar och att göra företagsbesiktningar bidrar till att minska några av dessa problem.
- Välja rätt verktyg. Det kan vara överväldigande att välja bland överflödet av tillgängliga verktyg och tekniker. Det är därför det är viktigt att du utbildar dig, håller dig informerad och om det går, anställer eller konsulterar en specialist när det behövs.
Oavsett hur mycket arbete som kan krävas för att konfigurera och hantera system effektivt är fördelarna med att använda stordata helt klart värda ansträngningen. De långsiktiga fördelarna med stordata är ovärderliga för den som söker en mer informerad, datadriven metod för att driva en organisation. Här är några exempel:
- Kortare tid till insikt. Med oöverträffad hastighet och effektivitet hjälper stordataanalys organisationer att omvandla information till insikter snabbare. Dessa insikter används sedan för att fatta välgrundade beslut kring produkter, drift, marknadsföring och andra företagsinitiativ.
- Kostnadseffektivitet. Enorma mängder data kräver lagring, och det kan vara dyrt att underhålla. Med fler skalbara system för lagring kan organisationer nu maximera driftseffektiviteten och samtidigt minska kostnaderna. Det innebär större vinstmarginaler och mer produktiva system.
- Användarnöjdhet. Stordatas avancerade funktioner för business analyserar inte bara kundtrender, utan prognosticerar även beteenden via förutsägelseanalys. Organisationer kan skapa anpassade produkter som uppfyller användarnas behov genom att lära sig mer om vad deras användare vill ha.
Vanliga frågor och svar
-
Idag genereras data i oöverträffad skala och hastighet. Med stordataanalys kan organisationer i många olika branscher nu använda detta inflöde av information för att få insikter, optimera åtgärder och förutsäga framtida resultat och främja tillväxt.
-
Molnbaserad databehandling och stordataanalys är inte ömsesidigt uteslutande begrepp, utan fungerar bäst tillsammans. Lagring, bearbetning och analys av stora mängder data kräver rätt databehandlingsresurser och en robust infrastruktur. Molnbaserad databehandling tillhandahåller dessa resurser i form av tillgänglighet på begäran, vilket krävs för att lagra och bearbeta data i molnet i stor skala.
-
Stordataanalys används i en mängd olika kunskapsuppsättningar, beroende på din roll. Om du är dataanalytiker lär du dig att utföra avancerad analys i stor skala, samt skapa datamodeller och hjälpa till med datastyrning. Om du är dataforskare lär du dig att skapa och hantera arbetsbelastningsmiljöer, skapa maskininlärningsmodeller och distribuera maskininlärningslösningar.
Mer information om de olika datakarriärerna på Microsoft Learn
-
Precis som andra stordataplattformar består stordataanalys i Azure av många enskilda tjänster som arbetar tillsammans för att härleda insikter från data. Detta omfattar tekniker med öppen källkod som baseras på Apache Hadoop-plattformen, samt hanterade tjänster för lagring, bearbetning och analys av data, inklusive Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub och Azure Data Factory.
Ytterligare resurser
Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto
Använd populära analystjänster utan kostnad i 12 månader, och drygt 40 tjänster som alltid är kostnadsfria, och få en kredit på 200 USD som du kan använda de första 30 dagarna.
Kontakta en Azure-säljspecialist
Få råd som hjälper dig igång med analys i Azure. Ställ frågor, lär dig mer om priser och regelverk samt få hjälp med att utforma en lösning som uppfyller dina behov.