Hvad er data i computere?
Data er information, der kan fortolkes og bruges af computere. Det er en samling fakta, f.eks. tal, ord, målinger, observationer eller endda bare beskrivelser af ting. I computere lagres data typisk elektronisk i form af filer eller databaser. Data kan komme fra mange kilder, herunder brugerinput (indtastede ord eller billeder), sensorer (temperaturmålinger) eller algoritmer (beregninger).
Hvordan bruger computere data?
Computersystemer bruger data til at behandle opgaver lige fra at sende e-mails til at udføre komplekse beregninger. Uden data fungerer de ikke. De data, der tilføres et computersystem, dikterer de instruktioner, det modtager, og dermed de handlinger, det udfører. Når du f.eks. indtaster en webadresse i din browser, fortæller disse data computeren, at den skal hente den relevante webside fra en server og vise den på din skærm.
Hvilke typer data forstår en computer?
Computere forstår kun to typer data: binær kode og tegnbaseret kode. Binær kode består kun af ettaller og nuller - som kan være meningsfulde, når de sættes sammen i lange, differentierede strenge. Tegnbaseret kode består af bogstaver, tal og symboler, som mennesker genkender som en del af et alfabet, f.eks. ASCII for engelske tegn eller Unicode for sprog som arabisk.
Hvorfor er datakomprimering vigtig, når man gemmer computerfiler?
Datakomprimering reducerer størrelsen på digitale filer ved at kode dem med færre bits end normalt. Ved at reducere filstørrelsen kan vi gemme mere information på begrænset lagerplads, overføre filer på tværs af netværk hurtigere og sende data over mobilnetværk med bedre effektivitet. To populære metoder til komprimering af digitale filer er tabsfri komprimering (hvor ingen kvalitet går tabt, men effektivitetsgevinsten er minimal) eller tabsgivende komprimering (hvor nogle detaljer kan gå tabt, men yderligere størrelsesreduktioner er mulige).
Hvordan sikres data på computere?
Datasikkerhed sikrer, at følsomme oplysninger ikke falder i de forkerte hænder. Teknikker, der bruges til at sikre computerdata, omfatter kryptering, som forvrænger meddelelser, så de ikke kan læses uden at kende en specifik dekrypteringsnøgle; autentificering, som verificerer brugeradgangsidentiteter gennem adgangskoder; og adgangskontrol, som begrænser visse brugere til kun at se visse data. Andre teknikker omfatter firewalls, der skaber virtuelle mure mellem betroede netværk og internettet, og virusscanningssoftware, der opdager ondsindede programmer.
Hvordan bruges dataanalyse i computere?
Dataanalyse indebærer, at man indsamler oplysninger fra flere kilder og forsøger at forstå dem for at opdage mønstre, tendenser eller sammenhænge. Ved at analysere forskellige datasæt side om side kan vi få øje på sammenhænge, som ellers ikke ville være blevet bemærket. Virksomheder bruger ofte dataanalyse til at opnå strategiske fordele i forhold til konkurrenterne ved at forsøge at forudsige fremtidige tendenser.
Hvordan lærer computere af data?
Computere og computerstyrede maskiner kan "lære" ved hjælp af algoritmer med store sæt kendte input, der kaldes træningsdatasæt. Disse datasæt indeholder eksempler, der er mærket med forventede output baseret på bestemte input. Maskinerne anvender deres indlærte koncepter på nye måder, hvilket eliminerer behovet for forprogrammering i visse tilfælde.
Hvordan kan mennesker få gavn af Big Data?
Såkaldte Big Data bruges jævnligt til prædiktiv analyse (forudsigelser om fremtidige begivenheder) eller sentimentanalyse (overvågning af den offentlige mening om produkter/tjenester). Virksomheder bruger Big Data-analyseværktøjer til bedre at forstå kundeadfærd og forbedre driftseffektiviteten. Enkeltpersoner kan udnytte deres egne personlige datasæt til at træffe smartere beslutninger om deres finansielle investeringer og medicinske behandlinger.
Kan data visualiseres?
Datavisualisering er processen med at omdanne data til et grafisk format, f.eks. et diagram eller en tabel, for at hjælpe os med at forstå og fortolke dem bedre. Datavisualiseringsværktøjer findes i mange former og størrelser, fra dem, der kan generere enkle cirkeldiagrammer og søjlediagrammer, til andre, der kan skabe komplekse 3D-modeller og interaktive kort.
Hvad er fordelene ved data warehousing?
Data warehousing indebærer lagring af data fra flere kilder i et centralt arkiv, så de kan administreres effektivt med en enkelt kilde, hvorfra man kan få adgang til, analysere og rapportere. Fordelene ved datalagring omfatter forbedret beslutningstagning, forbedret kundesegmentering, omkostningsbesparelser fra mere effektive processer og reduceret manuelt arbejde i forbindelse med indsamling og styring af data.
Hvad er udfordringerne ved data warehousing?
Datalagring er et stærkt værktøj, der kan hjælpe virksomheder med at forstå deres drift bedre, men det medfører også nogle udfordringer. En af dem er datakvalitet; det er vigtigt at sikre, at de data, der lagres i et warehouse, er nøjagtige og opdaterede. Skalerbarhed er et andet problem, for når datamængden vokser, skal lageret kunne følge med. Sikkerhed er et andet stort problem - med så mange følsomme oplysninger i et virtuelt lagerområde bliver det endnu vigtigere at beskytte dem.
Hvordan kan organisationer drage fordel af datavisualisering?
Datavisualisering er et værdifuldt værktøj, fordi det hjælper med at give kontekst omkring de tendenser og mønstre, der findes i dataene. Visualiseringer kan gøre store mængder data lettere at fordøje og gøre beslutninger mere informerede.
