Hva er Big Data?

Big Data handler om mer enn bare store datamengder. Big Data er hva vi får når vi med ett kan få tilgang til, lagre og analysere enorme mengder av komplekse og variable data. Begrepet Big Data benyttes for å beskrive to ting: dataenes karakteristikker og dataanalyse (analytics). Dataenes karakteristikker kan sammenfattes med tre engelske ord: volume, velocity og variety (volum, omløpshastighet og variasjoner/forskjeller). Dette betyr at Big Data handler om store datamengder som genereres hurtig og med stort mangfold. Dataanalyse sier noe om tilnærming og metoder som benyttes for å generere og visualisere informasjonen og innsikten som ligger i dataene.

Det finnes i all hovedsak to typer kilder til data: interne og eksterne. Vi snakker om interne data når data innhentes fra kilder internt i bedriften. Eksempler på interne kilder er elektroniske dokumenter, transaksjonsdata og sensordata fra for eksempel et produksjonssystem. Eksterne data er offentlige eller private data som innhentes fra kilder utenfor bedriften. Eksempler på eksterne kilder er nettsider, sosiale medier, GPS-er, og trafikkinformasjon fra Google.

DATA kommer fra mange kilder og i mange formater. For å bearbeide mangfoldet av data til informasjon som kan benyttes til ulike formål og beslutninger kreves det derfor et bredt spekter av metoder og teknikker. DATAANALYSE er prosessen for å utforske og modellere data med målsetting om å trekke ut formålstjenlig informasjon, identifisere avhengigheter, etablere koblinger, trekke konklusjoner og støtte beslutningsprosesser. Å forstå ulike datakilder og typer DATA er svært viktig for å kunne utnytte de mest effektive og hensiktsmessige DATAANALYSE-metodene i riktig kontekst for å oppnå forretningsmessige mål. I revisjonssammenheng betyr dette at vi trenger tilgang til de riktige datakildene for å kunne trekke ut relevante data. Det betyr også at vi må ha tilgang til kompetanse og verktøy for å kunne gjøre dette.