Big data

L?r dig hur big data anv?nds f?r att fatta datadrivna beslut, de tekniska verktyg som hanterar dessa datafl?den, och hur framsteg inom AI revolutionerar analysen av stora datam?ngder. F?rst? dess enorma potential och utmaningar d?r vi g?r igenom de olika typerna av big data, dess fem k?nnetecken – volym, hastighet, variation, sanningsenlighet och v?rde.

Vad ?r big data?

Big data ?r ett paraplybegrepp som anv?nds f?r att beskriva extremt stora datam?ngder som ?r sv?ra att bearbeta och analysera p? rimlig tid med traditionella metoder.

Big data best?r av strukturerad, ostrukturerad och semistrukturerad data. Den k?nnetecknas formellt av sina fem V: volym, hastighet, variation, sanningsenlighet och v?rde.

• Volym beskriver den massiva skalan och storleken p? datam?ngder som inneh?ller terabyte, petabyte eller exabyte av data.
• Hastighet beskriver den h?ga hastighet med vilken enorma m?ngder ny data genereras.
• Variety beskriver det breda sortimentet av datatyper och format som genereras.
• Veracity beskriver kvaliteten och integriteten hos data i en extremt stor datam?ngd.
• V?rde beskriver datans f?rm?ga att omvandlas till handlingsbara insikter.

Exempel p? big data

Big data kommer fr?n en m?ngd olika k?llor inom olika branscher och dom?ner. Nedan f?ljer n?gra exempel p? k?llor till stora datam?ngder och vilka typer av data de inneh?ller.

Betydelsen av big data

Big data ?r viktigt p? grund av dess potential att avsl?ja m?nster, trender och andra insikter som kan anv?ndas f?r att fatta datadrivna beslut.

Ur ett aff?rsperspektiv hj?lper big data organisationer att f?rb?ttra den operativa effektiviteten och optimera resurserna. Genom att sammanst?lla stora datam?ngder och anv?nda dem f?r att analysera kundbeteenden och marknadstrender kan till exempel ett e-handelsf?retag fatta beslut som leder till ?kad kundn?jdhet, lojalitet – och i slut?ndan int?kter.

Utvecklingen av verktyg med ?ppen k?llkod som kan lagra och bearbeta stora datam?ngder har avsev?rt f?rb?ttrat analys av stora datam?ngder. Apaches aktiva communities har till exempel ofta f?tt ?ran f?r att ha gjort det enklare f?r nyb?rjare att anv?nda big data f?r att l?sa verkliga problem.

Olika typer av big data

Big data kan kategoriseras i tre huvudtyper: strukturerad, ostrukturerad och semistrukturerad data.

• Strukturerad big data: Den ?r v?lorganiserad och f?ljer ett f?rdefinierat schema eller format. De lagras vanligtvis i kalkylblad eller relationsdatabaser. Varje dataelement har en specifik datatyp och ?r associerat med f?rdefinierade f?lt och tabeller. Strukturerad data k?nnetecknas av att den ?r konsekvent och enhetlig, vilket g?r det l?ttare att st?lla fr?gor, analysera och bearbeta den med hj?lp av traditionella databashanteringssystem.
• Ostrukturerad big data: Den har ingen f?rdefinierad struktur och kan eller kan inte uppr?tta tydliga relationer mellan olika dataenheter. F?r att identifiera m?nster, k?nslor, relationer och relevant information i ostrukturerade data kr?vs vanligtvis avancerade AI-verktyg som bearbetning av naturligt spr?k (NLP), f?rst?else av naturligt spr?k (NLU) och datorseende.
• Semistrukturerad big data: inneh?ller element av b?de strukturerad och ostrukturerad data. De har en partiell organisationsstruktur, t.ex. XML- eller JSON-filer, och kan inneh?lla loggfiler, sensordata med tidsst?mplar och metadata.

I de flesta fall ?r en organisations data en blandning av alla tre datatyper. Till exempel kan en stor dataupps?ttning f?r en e-handelsleverant?r inneh?lla strukturerade data fr?n kunddemografi och transaktionsregister, ostrukturerade data fr?n kundfeedback p? sociala medier och halvstrukturerade data fr?n intern e-postkommunikation.

Utmaningar med big data

Utvecklingen av big data sedan b?rjan av seklet har varit en berg- och dalbana av utmaningar som f?ljts av l?sningar.

Till en b?rjan var ett av de st?rsta problemen med de enorma m?ngder data som genererades p? internet att traditionella databashanteringssystem inte var utformade f?r att lagra den enorma m?ngd data som f?retagen producerade n?r de blev digitala.

Ungef?r samtidigt blev datavariationen en stor utmaning. F?rutom traditionella strukturerade data introducerade sociala medier och IoT semistrukturerade och ostrukturerade data i mixen. F?retagen var d?rf?r tvungna att hitta s?tt att effektivt bearbeta och analysera dessa varierande datatyper, en uppgift som traditionella verktyg var d?ligt l?mpade f?r.

I takt med att datavolymen v?xte ?kade ocks? m?ngden felaktig, inkonsekvent eller ofullst?ndig information, och datahanteringen blev ett stort hinder.

Det dr?jde inte l?nge f?rr?n de nya anv?ndningsomr?dena f?r extremt stora datam?ngder v?ckte ett antal nya fr?gor om datasekretess och informationss?kerhet. Organisationerna beh?vde vara mer transparenta med vilka data de samlade in, hur de skyddade dem och hur de anv?nde dem.

Olika datatyper m?ste vanligtvis kombineras till ett enda, konsekvent format f?r dataanalys. De m?nga olika datatyperna och -formaten i stora semistrukturerade dataupps?ttningar inneb?r fortfarande utmaningar f?r dataintegrering, analys och tolkning.

Ett f?retag kan till exempel beh?va kombinera data fr?n en traditionell relationsdatabas (strukturerad data) med data som h?mtats fr?n inl?gg p? sociala medier (ostrukturerad data). Processen att omvandla dessa tv? datatyper till ett enhetligt format som kan anv?ndas f?r analys kan vara tidskr?vande och tekniskt sv?r.

Framsteg inom maskininl?rning och artificiell intelligens (AI) har bidragit till att l?sa m?nga av dessa utmaningar, men de ?r inte utan sina egna sv?righeter.

Verktyg f?r stora datam?ngder

Att hantera stora datam?ngder som inneh?ller en blandning av datatyper kr?ver specialiserade verktyg och tekniker som ?r skr?ddarsydda f?r hantering och bearbetning av olika dataformat och distribuerade datastrukturer. Popul?ra verktyg ?r t.ex:

• Azure Data Lake: En molntj?nst fr?n Microsoft som ?r k?nd f?r att f?renkla komplexiteten i att ta in och lagra stora m?ngder data.
• Beam: En enhetlig programmeringsmodell med ?ppen k?llkod och en upps?ttning API:er f?r batch- och streambearbetning i olika ramverk f?r big data.
• Cassandra: En ?ppen k?llkod, mycket skalbar, distribuerad NoSQL-databas utformad f?r hantering av massiva m?ngder data ?ver flera r?varor servrar.
• Databricks: En enhetlig analysplattform som kombinerar datateknik och datavetenskap f?r bearbetning och analys av massiva datam?ngder.
• Elasticsearch: En s?k- och analysmotor som m?jligg?r snabb och skalbar s?kning, indexering och analys f?r extremt stora datam?ngder.
• Google Cloud: En samling verktyg och tj?nster f?r stora datam?ngder som erbjuds av Google Cloud, t.ex. Google BigQuery och Google Cloud Dataflow.
• Hadoop: Ett allm?nt anv?nt ramverk med ?ppen k?llkod f?r bearbetning och lagring av extremt stora datam?ngder i en distribuerad milj?.
• Hive: Ett verktyg med ?ppen k?llkod f?r datalagring och SQL-liknande fr?gor som k?rs ovanp? Hadoop f?r att underl?tta fr?gor och analys av stora datam?ngder.
• Kafka: En distribuerad streamingplattform med ?ppen k?llkod som m?jligg?r databehandling och meddelanden i realtid.
• KNIME Big Data Extensions: Integrerar kraften i Apache Hadoop och Apache Spark med KNIME Analytics Platform och KNIME Server.
• MongoDB: En dokumentorienterad NoSQL-databas som ger h?g prestanda och skalbarhet f?r big data-applikationer.
• Pig: Ett skriptspr?k f?r datafl?de med ?ppen k?llkod p? h?g niv? och ett exekveringsramverk f?r bearbetning och analys av stora datam?ngder.
• Redshift: Amazons fullt hanterade datalagertj?nst i petabyte-skala.
• Spark: En databehandlingsmotor med ?ppen k?llkod som ger snabb och flexibel analys och databehandlingsfunktioner f?r extremt stora datam?ngder.
• Splunk: En plattform f?r s?kning, analys och visualisering av maskingenererade data, t.ex. loggar och h?ndelser.
• Tableau: Ett kraftfullt verktyg f?r datavisualisering som hj?lper anv?ndare att utforska och presentera insikter fr?n stora datam?ngder.
• Talend: Ett verktyg f?r dataintegration och ETL (Extract, Transform, Load) med ?ppen k?llkod som underl?ttar integration och bearbetning av extremt stora datam?ngder.

Stora datam?ngder och AI

Big data har varit n?ra kopplat till framsteg inom artificiell intelligens som generativ AI, eftersom AI-modeller fram till nyligen beh?vde matas med stora m?ngder tr?ningsdata f?r att kunna l?ra sig att uppt?cka m?nster och g?ra korrekta f?ruts?gelser.

Tidigare g?llde axiomet “Big data ?r f?r maskiner. Small data ?r f?r m?nniskor.” f?r att beskriva skillnaden mellan big data och small data, men den liknelsen st?mmer inte l?ngre. I takt med att AI- och ML-tekniken forts?tter att utvecklas minskar behovet av big data f?r att tr?na vissa typer av AI- och ML-modeller, s?rskilt i situationer d?r det ?r tidskr?vande och dyrt att samla in och hantera stora datam?ngder.

I m?nga verkliga scenarier ?r det inte m?jligt att samla in stora m?ngder data f?r varje m?jlig klass eller koncept som en modell kan st?ta p?. F?ljaktligen har det funnits en trend mot att anv?nda grundmodeller f?r big data f?r f?rtr?ning och sm? dataupps?ttningar f?r att finjustera dem.

?verg?ngen fr?n big data till att anv?nda sm? datam?ngder f?r att tr?na AI- och ML-modeller drivs av flera tekniska framsteg, inklusive transfer learning och utvecklingen av zero-shot, one-shot och few-shot inl?rningsmodeller.