{{item.title}}
{{item.text}}
{{item.title}}
{{item.text}}
Big Data er et begrep som brukes om datasett som er for store eller komplekse å håndtere ved hjelp av tradisjonelle teknologier og metoder for databehandling. Gartner trakk i en tidlig definisjon frem tre V'er, volum, hastighet (velocity) og variasjon, som karakteristika som skilte big data fra tradisjonell data, og som krevde en annen tilnærming og teknologi.
Etterhvert som datamengdene har fortsatt å øke og teknologien har utviklet seg, har grensene for hva som regnes som Big data også flyttet seg.
Kjernen i begrepet Big Data handler imidlertid om prediksjon og analyse, og det er også her det store potensialet ligger – muligheten for å hente ut relevant informasjon til beslutningsstøtte fra enorme datamengder.
Data lake omhandler en ny type tilnærming innen databehandling, og er et steg i arbeidet med å analysere og hente ut innsikt fra større og ofte ustrukturerte datamengder. Tidligere opererte selskaper med datavarehus, der man oppbevarte og strukturerte forretningsinformasjon for analyse og rapportering. I datavarehuset plasserte man tradisjonelt sett kun data som hadde et tydelig bruksområde og verdi, dette fordi kostnaden for å oppbevare og strukturere denne dataen var så stor.
Data lake representerer på mange måter en motsetning, ved at man her oppbevarer rå, ustrukturerte data som ikke har et tydelig bruksområde eller verdi på nåværende tidspunkt. På denne måten sikrer man tilgang til en rekke data som over tid kan analyseres, og gjennom denne analysen kan man avdekke nye bruksområder og potensielt svært verdifull informasjon. Denne ukritiske tilnærmingen til oppbevaring av data kan man tillate seg fordi kostnaden for datalagring har blitt dramatisk redusert.
En riktig tilnærming til Big Data handler om å hente ut ny innsikt fra data som man tidligere ikke har hatt tilgang til eller oversett. Dersom dataene gjøres lett tilgjengelig vil beslutningstakere kunne benytte ny informasjon som støtte til sentrale strategiske beslutninger.
Det finnes svært mange potensielle bruksområder for Big Data, og det er derfor viktig at man oppretter tydelige konsepter for hvordan man tenker å behandle og analysere dataene.
For å få full effekt av Big Data vil dette også kreve riktige teknologivalg for lagring (Data Lake) og analyse av data. Kompleksiteten i det å håndtere og få innsikt fra en stadig større strøm av data gjør at det stilles krav til spesialkompetanse innen data management, datatilrettelegging og analyse av data.
Se hvordan vi kan hjelpe deg med alt fra data governance til avansert data og analyse.
Vi vil gjerne høre fra deg om mulighetene dine med store datamengder.