Vad är data inom databehandling?
Data är information som kan tolkas och användas av datorer. Det är en samling fakta, t.ex. siffror, ord, mätningar, observationer eller bara beskrivningar av saker. Inom databehandling lagras data vanligtvis elektroniskt i form av filer eller databaser. Data kan komma från många olika källor, t.ex. användarinmatning (skrivna ord eller bilder), sensorer (temperaturavläsningar) eller algoritmer (beräkningar).
Hur använder datorer Data?
Datorsystem använder data för att hantera uppgifter som sträcker sig från att skicka e-post till att utföra komplexa beräkningar. Utan data fungerar de inte. De data som matas in i ett datorsystem dikterar de instruktioner som det kommer att ta emot och därmed de åtgärder som det kommer att vidta. När du t.ex. skriver in en webbadress i din webbläsare, säger dessa data till datorn att den ska hämta den relevanta webbsidan från en server och visa den på din skärm.
Vilka typer av data kan en dator förstå?
Datorer förstår bara två typer av data: binär kod och teckenbaserad kod. Binär kod består bara av ettor och nollor - som kan vara meningsfulla när de sätts ihop till långa, differentierade strängar. Teckenbaserad kod består av bokstäver, siffror och symboler som människor känner igen som en del av ett alfabet, till exempel ASCII för engelska tecken eller Unicode för språk som arabiska.
Varför är datakomprimering viktigt vid lagring av datafiler?
Datakomprimering minskar storleken på digitala filer genom att koda dem med färre bitar än normalt. Genom att minska filstorleken kan vi lagra mer information på ett begränsat lagringsutrymme, överföra filer snabbare över nätverk och överföra data över mobilnät med bättre effektivitet. Två populära metoder för att komprimera digitala filer är förlustfri komprimering (där ingen kvalitet går förlorad men effektivitetsvinsterna är minimala) eller förlustfri komprimering (där vissa detaljer kan gå förlorade men ytterligare storleksminskningar är möjliga).
Hur skyddas data på datorer?
Datasäkerhet säkerställer att känslig information inte kan hamna i orätta händer. Tekniker som används för att säkra datauppgifter är kryptering, som krypterar meddelanden så att de inte kan läsas utan att känna till en specifik dekrypteringsnyckel, autentisering, som verifierar användarnas identiteter genom lösenord, och åtkomstkontroll, som begränsar vissa användare till att endast se vissa uppgifter. Andra tekniker är brandväggar som skapar virtuella väggar mellan betrodda nätverk och internet samt virusprogram som upptäcker skadliga program.
Hur används dataanalys inom databehandling?
Dataanalys innebär att man samlar in information från flera olika källor och försöker förstå den för att upptäcka mönster, trender eller samband. Genom att analysera olika datamängder sida vid sida kan vi upptäcka samband som annars kanske inte skulle ha uppmärksammats. Företag använder ofta dataanalys för att få strategiska fördelar gentemot konkurrenterna genom att försöka förutse framtida trender.
Hur lär sig datorer av Data?
Datorer och datorstyrda maskiner kan "lära sig" med hjälp av algoritmer med stora uppsättningar kända indata som kallas träningsdataset. Dessa dataset innehåller exempel som är märkta med förväntade utdata baserat på vissa indata. Maskinerna tillämpar sina inlärda koncept på nya sätt, vilket eliminerar behovet av förprogrammering i vissa fall.
Hur kan människan dra nytta av Big Data?
Så kallad Big Data används regelbundet för prediktiv analys (förutsägelser om framtida händelser) eller sentimentanalys (övervakning av allmänhetens åsikter om produkter/tjänster). Företag använder Big Data-analysverktyg för att bättre förstå kundbeteenden och förbättra effektiviteten i verksamheten. Enskilda personer kan utnyttja sina egna personliga dataset för att fatta smartare beslut om sina finansiella investeringar och medicinska behandlingar.
Kan data visualiseras?
Datavisualisering är en process där data omvandlas till ett grafiskt format, t.ex. ett diagram eller en graf, för att hjälpa oss att bättre förstå och tolka dem. Datavisualiseringsverktyg finns i många olika former och storlekar, från sådana som kan generera enkla cirkel- och stapeldiagram till andra som kan skapa komplexa 3D-modeller och interaktiva kartor.
Vilka är fördelarna med datalagring?
Datalagring innebär att data från flera olika källor lagras i ett centralt arkiv så att de kan hanteras effektivt med en enda källa för åtkomst, analys och rapportering. Fördelarna med datalagring är bland annat förbättrat beslutsfattande, förbättrad kundsegmentering, kostnadsbesparingar genom effektivare processer och minskat manuellt arbete i samband med insamling och hantering av data.
Vilka är utmaningarna med datalagring?
Datalagring är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa företag att bättre förstå sin verksamhet, men det medför också vissa utmaningar. En av dem är datakvalitet; det är viktigt att se till att de data som lagras i ett lager är korrekta och uppdaterade. Skalbarheten är en annan fråga, eftersom lagren måste hänga med när datavolymen växer. Säkerheten är ett annat stort problem - med så mycket känslig information i en virtuell lagerlokal blir det ännu viktigare att skydda den.
Hur kan organisationer dra nytta av datavisualisering?
Datavisualisering är ett värdefullt verktyg eftersom det hjälper till att ge ett sammanhang kring de trender och mönster som finns i data. Visualiseringar kan göra stora mängder data lättare att ta till sig och göra besluten mer välgrundade.
