Hvis du nogensinde har åbnet LinkedIn, tændt for nyhederne eller læst en rapport om fremtiden for teknologibranchen, er du stødt på termen ‘big data’. Du har måske endda undret dig over, hvad det betyder. Selvfølgelig ved du, hvad ‘data’ betyder, men hvad er det præcist ved ét stykke data, der gør det ‘stort’?

Dette buzzword bruges i mange virksomheder og organisationer til at henvise til den enorme mængde information, de genererer og indsamler hver dag. I dag vil vi udforske definitionen af big data, hvordan virksomheder bruger det, og dets fordele og ulemper.

Termen ‘big data’ blev først præget i starten af 2000’erne, da flere og flere forbrugere begyndte at få adgang til internettet og bruge elektroniske enheder på arbejdet og derhjemme.

Tidligere var størstedelen af data ‘struktureret’, hvilket betyder, at det var organiseret i et foruddefineret format såsom regneark eller databaser. Denne data blev let håndteret ved hjælp af traditionelle metoder til databehandling, såsom statistisk analyse software.

Men med introduktionen af smarte enheder og Internet of Things (IoT) begyndte der at blive produceret mere og mere data hver dag.

I 2023 vil der blive skabt omkring 328,77 millioner terabytes data hver dag. For at sætte det i perspektiv ville det tage dig eller mig 3,3 millioner år at downloade alle data, der er skabt på bare én dag ved hjælp af en standard 100 Mbps internetforbindelse.

De data, virksomheder fanger i dag, herunder fra sociale medieindlæg, e-mails, sensordata og kundetransaktioner, er typisk ustruktureret, hvilket betyder, at det er for stort og komplekst til at blive behandlet og analyseret af traditionelle metoder til databehandling.

I dag er virksomheder afhængige af big data for at træffe datadrevne beslutninger og kræver erfarne ingeniører til at understøtte deres processer inden for big data-håndtering.

big data eksempel

Lad os se på nogle eksempler på, hvad big data betyder i praksis. Big data består typisk af ustrukturerede eller semi-strukturerede data, der omfatter mange typer af data og kilder.

Hvis du kan relatere til disse udsagn, kunne outsourcing af din ReactJS-udvikling være en fantastisk mulighed for dig:

• Tekstdata: Emails, sociale medieindlæg, kundeanmeldelser, chatbeskeder og supportbilletter.
• Multimediedata: Billeder, videoer og lydoptagelser, der ikke er i et struktureret format.
• Webdata: Websteder, metadata, HTML, sociale mediebrugerprofiler, blogs, fora og andet onlineindhold.
• Sensordata: Data genereret af IoT-enheder som smarte hjem, wearables og andre tilsluttede enheder, der genererer store mængder ustrukturerede data.
• Geografiske data: Data fra GPS-systemer, stedbaserede tjenester, kort og anden stedbaseret information.
• Maskindata: Logfiler, ydelsesmålinger, fejlmeddelelser og anden data genereret af softwareapplikationer, servere og netværksenheder.
• E-handelsdata: Online shoppingplatforme genererer en masse information, herunder produktinformation, kundeordrer og betalingsoplysninger.

I dag er virksomheder i alle størrelser afhængige af dataanalyse for at informere deres beslutningstagning, hvilket hjælper dem med at holde sig foran konkurrencen og samtidig opfylde deres kunders forventninger. Big data giver organisationer mulighed for at få indsigt i kundeadfærd, markedsudviklinger og andre kritiske forretningsfaktorer.

Med de korrekte værktøjer og processer på plads for at hjælpe dem med at analysere de omfattende datasæt, de indsamler, kan virksomheder identificere mønstre og trends, der gør det muligt for dem at forbedre forretningsdriften, øge effektiviteten og reducere omkostningerne.

Hvilke virksomheder fokuserer på big data?

Mange virksomheder på tværs af forskellige brancher udnytter big data for at forbedre deres drift. Ikke overraskende har teknologigiganter som Google og Amazon været frontløbere inden for big data-innovation. Disse kæmper har brugt big data-teknologi til at holde sig foran konkurrencen, når det kommer til at lancere nye produkter og tjenester, som deres kunder vil elske.

Og nu bliver big data i stigende grad brugt af detailhandlere som Walmart til bedre at forstå kundeadfærd og af sundhedsorganisationer til at udvikle mere effektive behandlinger og personlig medicin.

5 Eksempler på Big Data i Anvendelse:

For virkelig at male et billede, lad os udforske 5 gode eksempler på big data i brug.

• Netflix: Netflix bruger big data til at analysere seerdata og give personlige anbefalinger til sine brugere. Ved at analysere seervaner, søgehistorik og anden data kan Netflix give mere målrettede indholdsanbefalinger, hvilket øger seerengagementet og kundeloyaliteten.
• Uber: I 2014 begyndte Uber, en tjeneste for samkørsel, at arbejde på en Big Data-løsning for at optimere dens effektivitet, pålidelighed og skalerbarhed. Ved at analysere realtidsdata, herunder trafikmønstre, efterspørgsel og udbud, kunne Uber forbedre sine tjenester. Det har også brugt Big Data til at forbedre funktionaliteten og hastigheden af sin app.
• Coca-Cola: Drikkevareproducenten Coca-Cola har brugt big data til at analysere kundeadfærd og optimere sine marketingindsatser. Ved at analysere kundedata kan Coca-Cola bedre forstå forbrugerpræferencer og målrette sine marketingindsatser mere effektivt.
• John Deere: Ved at analysere data fra sensorer på dets traktorer og andet udstyr kan landbrugsudstyrsproducenten John Deere identificere områder til forbedring og udvikle mere effektive og effektive landbrugsløsninger.
• American Express: American Express er et fremragende eksempel på innovativ teknologi inden for finanssektoren. Betalingskortspecialisten har brugt big data til at opdage svindel; ved at analysere kundetransaktioner i realtid kan American Express identificere mistænkelig aktivitet og forhindre bedrageriske transaktioner, hvilket beskytter virksomheden og dens kunder.

Hvad laver big data-ingeniører?

Big data-ingeniører er ansvarlige for at designe og implementere big data-løsninger for virksomheder. De er typisk specialister, der er trænet i at bruge avancerede værktøjer og teknologier, der kan behandle store mængder data. De vil også forstå datamodeller i big data.

Derudover er de ansvarlige for at sikre sikkerheden og fortroligheden af virksomhedens data.

Stor data har mange fordele for virksomheder og organisationer. Desværre er der også ulemper ved at bruge stor data. Selvom det ikke betyder, at virksomheder bør undlade at bruge stor data (det er ikke rigtig en mulighed i dag), er det vigtigt at forstå de udfordringer, du skal overvinde.

Lad os udforske begge sider af problemet.

Fordele ved stor data:

For at give et klart billede skal vi udforske 5 gode eksempler på anvendelse af stor data.

• Giver værdifulde indsigter i kundeadfærd, markedsudviklinger og andre kritiske forretningsfaktorer.
• Muliggør forbedring af drift, reduktion af omkostninger og øgning af indtægter gennem datadrevne beslutninger.
• Kan hjælpe med at identificere nye forretningsmuligheder og områder for vækst.
• Gør mere præcise forudsigelser og prognoser baseret på historiske data.
• Værdifulde indsigter hjælper virksomheder med at forstå deres kunder, så de kan optimere eksisterende produkter og lancere nye tjenester for at imødekomme deres behov.
• Forbedrer samarbejde og kommunikation på tværs af afdelinger og teams.

Ulemper ved stor data:

• Omkostningerne ved implementering og vedligeholdelse af stor data-løsninger kan være høje.
• Stor data’s kompleksitet kræver specialiserede færdigheder og ekspertise.
• Håndtering af store mængder følsomme data, som f.eks. kundedata, kræver øget opmærksomhed på datasikkerhed og beskyttelse af privatliv. Da virksomheder skal overholde regler som GDPR, er det vigtigt at investere i databeskyttelse.
• Dataintegritet er afgørende for at træffe gode datadrevne beslutninger; dog er der en risiko for, at virksomhedens data ikke er af høj kvalitet, hvis det indsamles fra flere kilder eller er ufuldstændigt.
• Risikoen for dataindsigt og andre cybersikkerhedstrusler kan være højere med stor data-løsninger.

Du kan også læse artiklen om fordele og ulemper ved at outsource stor data-engineering.

I dag er stor data en integreret del af forretningsmuligheder. Så stor data er kommet for at blive.

Hastigheden, hvormed virksomheder og enkeltpersoner skaber og indsamler data, vil kun fortsætte med at vokse, da flere enheder introduceres på markedet, og verdensbefolkningen udvider sig. For enkelte virksomheder vil dette være utroligt værdifuldt, idet det giver ledere mulighed for at opnå nyttige indsigter i kundeadfærd, markedsudviklinger og andre kritiske forretningsfaktorer.

Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig omkring os, er alt, hvad vi kan gøre, at prøve at følge med udviklingen. Der er så meget at vinde ved big data, så virksomheder, der ønsker at forblive konkurrencedygtige på et marked i konstant forandring, ville gøre klogt i at investere i implementering og vedligeholdelse af deres big data-kapacitet.