Stora data är ett så komplext och spelbyteverktyg, det är inte förvånande att företag är försiktiga och ibland förvirrade av det. Fördelarna är viktiga, och med så många potentiella användningsområden är det viktigt att organisationerna förstår det innan de engagerar sig.

Även om data inte alltid måste vara "stora" är ett bra sätt att beskriva den här senaste trenden flera uppsättningar data som är för stora och komplexa att bearbetas genom traditionella verktyg.

Nyckeln till organisationer är att kombinera rätt datakällor för att svara på företagsfrågor. Data kan vara vilken storlek som helst, den kritiska punkten är relevant. Det kan handla om nästan allt i vilket format som helst, från kunddata, finansiella data, sociala medier, tillverkningsdata till sportdata, och när det analyseras kan man ge insikt och förståelse för komplexa problem. I en alltmer IT-fokuserad digital ålder samlas data från fler källor och platser.

Under de senaste åren har vi sett en explosion i data. Det finns väldigt få industrier som inte använder data och inte kan dra nytta av den insikt det ger. Fram till nyligen har fokus för mycket av denna insikt varit för marknadsföring, men det används alltmer för olika applikationer. Ett av de mest spännande användarfallen är i sport. Bolton Wanderers Football Club använder data-blandning och visualiseringar för att hjälpa dem att förstå spelarnas rörlighet och förbättra deras spel.

Innan du kan analysera och lära av data behöver företagen några viktiga frågor som besvaras: var är data fångad och lagrad, hur hanteras den, vilka rätta data som ska användas för att svara på de mest pressande frågorna och vad får företagen från det?

Var lagras och lagras data?

Data kan lagras nästan var som helst. När det gäller data är det ofta så stort och från flera källor att det måste lagras över flera databaser som sedan samlas ihop. Fördelen med ett sådant system är skalbarheten. För att öka storleken på denna typ av databas kan företag enkelt installera mer lagringsutrymme och sätta in tillräckligt med maskinvara för att hantera det.

Det finns generellt två huvudsakliga sätt att lagra data: SQL och NoSQL. SQL (Structured Query Language) är en typ av programmeringsspråk utformat för data. Från 1970-talet till nyligen var SQL-baserade databaser den dominerande kraften. SQL har dock börjat förlora sin överklagande som medel för att lagra data eftersom koden inte är fullt bärbar. Det kan också vara lite restriktivt eftersom standarden inte alltid upprätthålls och företag kan inte blanda vissa datakällor tillsammans.

NoSQL (inte bara SQL) utformades för att lösa dessa problem. NoSQL stöder SQL tillsammans med flera andra språk anpassade till datakraven. Med NoSQL kommer hastigheten först och till skillnad från SQL finns ingen struktur så att systemet är horisontellt skalbart. Detta gör tillväxten väldigt lätt. Om en organisation har tillräckligt med utrymme för att lagra data, kan ytterligare databaser läggas till för att växa det totala dataklustret. Av den anledningen är NoSQL det valfria systemet för starkt dataanalyserade organisationer som Google, Amazon och CIA.

Hadoop

Hadoop är ett mjukvaruekosystem som möjliggör SQL- och NoSQL-databaser. När den introduceras påskyndas processerna dramatiskt genom att parallellt samla databaser. Eftersom data lagras på separata platser kan en dataanalys eller blandningsförfarande som tar 20 timmar ta bara tre minuter.

Eftersom datakrav har ökat har Hadoop aktiverat denna tillväxt, vilket möjliggör hantering av strukturerad (SQL) och ostrukturerad (NoSQL) data.

Hadoop är en av de viktigaste faktorerna för den nuvarande datrevolutionen vi upplever. När det kombineras med dataanalys och blandningsprogram, kan Hadoop användas av i stort sett alla som kan förstå programvaran, ofta utan behov av datavetenskapare.