Wat zijn gegevens in computers?
Gegevens zijn informatie die door computers kan worden geïnterpreteerd en gebruikt. Het is een verzameling feiten, zoals getallen, woorden, metingen, waarnemingen of zelfs gewoon beschrijvingen van dingen. In de computerwereld worden gegevens meestal elektronisch opgeslagen in de vorm van bestanden of databases. Gegevens kunnen afkomstig zijn van verschillende bronnen, zoals gebruikersinvoer (getypte woorden of afbeeldingen), sensoren (temperatuurmetingen) of algoritmen (berekeningen).
Hoe gebruiken computers gegevens?
Computersystemen gebruiken gegevens om taken te verwerken, variërend van het verzenden van e-mails tot het uitvoeren van complexe berekeningen. Zonder gegevens werken ze niet. De gegevens die in een computersysteem worden ingevoerd, dicteren de instructies die het zal ontvangen en dus de acties die het zal ondernemen. Wanneer je bijvoorbeeld een webadres in je browser invoert, vertellen deze gegevens de computer om de relevante webpagina van een server op te halen en op je scherm weer te geven.
Welke soorten gegevens begrijpt een computer?
Computers begrijpen slechts twee soorten gegevens: binaire code en tekengebaseerde code. Binaire code bestaat alleen uit enen en nullen, die betekenisvol kunnen zijn als ze samengevoegd worden in lange, gedifferentieerde reeksen. Karaktergebaseerde code bestaat uit letters, cijfers en symbolen die mensen herkennen als onderdeel van een alfabet, zoals ASCII voor Engelse karakters of Unicode voor talen zoals Arabisch.
Waarom is gegevenscompressie belangrijk bij het opslaan van computerbestanden?
Gegevenscompressie verkleint de grootte van digitale bestanden door ze te coderen in minder bits dan normaal. Door de bestandsgrootte te verkleinen, kunnen we meer informatie opslaan in beperkte opslagruimte, bestanden sneller overbrengen via netwerken en gegevens efficiënter verzenden via mobiele netwerken. Twee populaire methoden voor het comprimeren van digitale bestanden zijn compressie zonder verlies (waarbij geen kwaliteit verloren gaat maar de efficiëntiewinst minimaal is) of compressie met verlies (waarbij wat details verloren kunnen gaan maar verdere verkleining mogelijk is).
Hoe worden gegevens op computers beveiligd?
Gegevensbeveiliging zorgt ervoor dat gevoelige informatie niet in verkeerde handen kan vallen. Technieken die worden gebruikt om computergegevens te beveiligen zijn onder andere versleuteling, waarbij berichten worden gecodeerd zodat ze niet kunnen worden gelezen zonder een specifieke ontcijferingssleutel te kennen; authenticatie, waarbij de identiteit van gebruikers wordt geverifieerd door middel van wachtwoorden; en toegangscontrole, waarbij bepaalde gebruikers alleen bepaalde gegevens mogen zien. Andere technieken zijn firewalls die virtuele muren creëren tussen vertrouwde netwerken en het internet, en virusscansoftware die schadelijke programma's detecteert.
Hoe wordt gegevensanalyse gebruikt in computers?
Bij gegevensanalyse wordt informatie uit meerdere bronnen verzameld en geprobeerd deze te begrijpen om patronen, trends of correlaties te ontdekken. Door verschillende gegevenssets naast elkaar te analyseren, kunnen we verbanden ontdekken die anders misschien niet waren opgemerkt. Bedrijven gebruiken gegevensanalyse vaak om strategische voordelen te behalen ten opzichte van concurrenten door te proberen toekomstige trends te voorspellen.
Hoe leren computers van gegevens?
Computers en computergestuurde machines kunnen “leren” door gebruik te maken van algoritmen met grote sets van bekende inputs die trainingsdatasets worden genoemd. Deze datasets bevatten voorbeelden die gelabeld zijn met verwachte outputs op basis van bepaalde inputs. De machines passen hun geleerde concepten op nieuwe manieren toe, waardoor voorprogrammeren in bepaalde gevallen niet meer nodig is.
Hoe kunnen mensen profiteren van Big Data?
Zogenaamde Big Data wordt regelmatig gebruikt voor voorspellende analyses (voorspellingen over toekomstige gebeurtenissen) of sentimentanalyse (het monitoren van de publieke opinie over producten/diensten). Bedrijven gebruiken Big Data analysetools om het gedrag van klanten beter te begrijpen en de operationele effectiviteit te verbeteren. Individuen kunnen hun eigen persoonlijke datasets gebruiken om slimmere beslissingen te nemen over hun financiële investeringen en medische behandelingen.
Kunnen gegevens gevisualiseerd worden?
Datavisualisatie is het proces waarbij gegevens worden omgezet in een grafisch formaat, zoals een diagram of grafiek, zodat we ze beter kunnen begrijpen en interpreteren. Tools voor datavisualisatie zijn er in vele soorten en maten, van tools die eenvoudige cirkeldiagrammen en staafdiagrammen kunnen genereren tot tools die complexe 3D-modellen en interactieve kaarten kunnen maken.
Wat zijn de voordelen van gegevensopslag?
Datawarehousing houdt in dat gegevens uit meerdere bronnen worden opgeslagen in een centrale opslagplaats zodat ze effectief kunnen worden beheerd met één enkele bron van waaruit ze kunnen worden geraadpleegd, geanalyseerd en gerapporteerd. Voordelen van datawarehousing zijn onder andere verbeterde besluitvorming, verbeterde klantsegmentatie, kostenbesparingen door efficiëntere processen en minder handmatig werk bij het verzamelen en beheren van gegevens.
Wat zijn de uitdagingen van datawarehousing?
Datawarehousing is een krachtig hulpmiddel waarmee bedrijven hun activiteiten beter kunnen begrijpen, maar het brengt ook een aantal uitdagingen met zich mee. Een daarvan is de kwaliteit van gegevens; het is essentieel om ervoor te zorgen dat de gegevens die zijn opgeslagen in een datawarehouse accuraat en up-to-date zijn. Schaalbaarheid is een ander probleem, want als het datavolume groeit, moeten de warehouses dat ook bijhouden. Beveiliging is een ander belangrijk punt - met zoveel gevoelige informatie in één virtuele opslagruimte wordt de bescherming ervan nog belangrijker.
Hoe kunnen organisaties profiteren van datavisualisatie?
Datavisualisatie is een waardevol hulpmiddel omdat het helpt bij het bieden van context rond de trends en patronen die in de gegevens worden gevonden. Visualisaties kunnen grote hoeveelheden gegevens makkelijker verteerbaar maken en beslissingen beter onderbouwen.
