Hva er data i databehandling?
Data er informasjon som kan tolkes og brukes av datamaskiner. Det er en samling fakta, for eksempel tall, ord, målinger, observasjoner eller til og med bare beskrivelser av ting. I databehandling lagres data vanligvis elektronisk i form av filer eller databaser. Data kan komme fra mange kilder, blant annet brukerinndata (ord eller bilder), sensorer (temperaturmålinger) eller algoritmer (beregninger).
Hvordan bruker datamaskiner data?
Datasystemer bruker data til å behandle oppgaver som spenner fra å sende e-post til å utføre komplekse beregninger. Uten data fungerer de ikke. Dataene som mates inn i et datasystem, bestemmer hvilke instruksjoner det skal motta og dermed hvilke handlinger det skal utføre. Når du for eksempel skriver inn en nettadresse i nettleseren din, forteller disse dataene datamaskinen at den skal hente den aktuelle nettsiden fra en server og vise den på skjermen din.
Hvilke typer data forstår en datamaskin?
Datamaskiner forstår bare to typer data: binær kode og tegnbasert kode. Binær kode består bare av ett-tall og nuller - som kan være meningsfulle når de settes sammen til lange, differensierte strenger. Tegnbasert kode består av bokstaver, tall og symboler som mennesker gjenkjenner som en del av et alfabet, for eksempel ASCII for engelske tegn eller Unicode for språk som arabisk.
Hvorfor er datakomprimering viktig når du lagrer datafiler?
Datakomprimering reduserer størrelsen på digitale filer ved å kode dem med færre bits enn normalt. Ved å redusere filstørrelsen kan vi lagre mer informasjon på begrenset lagringsplass, overføre filer raskere på tvers av nettverk og overføre data over mobile nettverk med bedre effektivitet. To populære metoder for komprimering av digitale filer er tapsfri komprimering (der ingen kvalitet går tapt, men effektivitetsgevinsten er minimal), eller komprimering med tap (der noen detaljer kan gå tapt, men det er mulig å redusere størrelsen ytterligere).
Hvordan sikres data på datamaskiner?
Datasikkerhet sørger for at sensitiv informasjon ikke kan havne i feil hender. Teknikker som brukes for å sikre data, omfatter kryptering, som krypterer meldinger slik at de ikke kan leses uten å kjenne til en spesifikk dekrypteringsnøkkel, autentisering, som verifiserer brukernes identitet ved hjelp av passord, og tilgangskontroll, som begrenser visse brukere til kun å se visse data. Andre teknikker omfatter brannmurer som skaper virtuelle vegger mellom pålitelige nettverk og Internett, og virusskanningsprogramvare som oppdager skadelige programmer.
Hvordan brukes dataanalyse i databehandling?
Dataanalyse innebærer å samle inn informasjon fra flere kilder og forsøke å forstå den for å oppdage mønstre, trender eller sammenhenger. Ved å analysere ulike datasett side om side kan vi få øye på sammenhenger som ellers kanskje ikke ville blitt lagt merke til. Bedrifter bruker ofte dataanalyse for å oppnå strategiske fordeler i forhold til konkurrentene ved å forsøke å forutsi fremtidige trender.
Hvordan lærer datamaskiner av data?
Datamaskiner og datastyrte maskiner kan "lære" ved hjelp av algoritmer med store sett med kjente inndata, såkalte treningsdatasett. Disse datasettene inneholder eksempler som er merket med forventede resultater basert på bestemte inndata. Maskinene anvender de innlærte konseptene på nye måter, noe som eliminerer behovet for forhåndsprogrammering i visse tilfeller.
Hvordan kan mennesker dra nytte av Big Data?
Såkalte Big Data brukes ofte til prediktiv analyse (spådommer om fremtidige hendelser) eller sentimentanalyse (overvåking av den offentlige opinionen om produkter/tjenester). Bedrifter bruker Big Data-analyseverktøy for å få en bedre forståelse av kundeatferd og forbedre driftseffektiviteten. Privatpersoner kan utnytte sine egne personlige datasett for å ta smartere beslutninger om finansielle investeringer og medisinske behandlinger.
Kan data visualiseres?
Datavisualisering er prosessen med å omforme data til et grafisk format, for eksempel et diagram eller et diagram, for å hjelpe oss med å forstå og tolke dem bedre. Datavisualiseringsverktøy finnes i mange former og størrelser, fra verktøy som kan generere enkle kakediagrammer og søylediagrammer, til andre som kan lage komplekse 3D-modeller og interaktive kart.
Hva er fordelene med datalagring?
Datalagring innebærer lagring av data fra flere kilder i et sentralt datalager, slik at de kan administreres effektivt med én enkelt kilde for tilgang, analyse og rapportering. Fordelene med datalagring er blant annet bedre beslutningsgrunnlag, forbedret kundesegmentering, kostnadsbesparelser som følge av mer effektive prosesser og redusert manuelt arbeid i forbindelse med innsamling og administrasjon av data.
Hva er utfordringene med datalagring?
Datalagring er et kraftfullt verktøy som kan hjelpe bedrifter med å få en bedre forståelse av virksomheten, men det fører også med seg noen utfordringer. En av dem er datakvalitet; det er viktig å sørge for at dataene som lagres i et datalager, er nøyaktige og oppdaterte. Skalerbarhet er et annet problem, for etter hvert som datavolumet vokser, må lageret holde tritt. Sikkerhet er et annet stort problem - med så mye sensitiv informasjon i ett virtuelt lagerområde blir det enda viktigere å beskytte den.
Hvordan kan organisasjoner dra nytte av datavisualisering?
Datavisualisering er et verdifullt verktøy fordi det bidrar til å gi kontekst rundt trender og mønstre som finnes i dataene. Visualiseringer kan gjøre store mengder data lettere å fordøye og gjøre beslutningene mer informerte.
