De metoder som valts för databehandling bestäms av ett komplext samspel mellan flera faktorer:
1. Dataegenskaper:
* Volym: Den stora mängden data påverkar avsevärt behandlingsmetoden. Små datasätt kan enkelt hanteras med kalkylblad eller enkel skript, medan massiva datasätt kräver distribuerad datoranvändning och specialiserade verktyg som Hadoop eller Spark.
* hastighet: Hur snabbt data genereras och måste behandlas. Realtidsapplikationer (t.ex. aktiehandel) kräver omedelbar behandling, till skillnad från batchbehandling som är lämplig för mindre tidskänsliga uppgifter (t.ex. månatliga finansiella rapporter).
* Variation: Mångfalden av datatyper (strukturerad, semistrukturerad, ostrukturerad) påverkar de använda teknikerna. Strukturerad data (databaser) kräver olika behandlingar än ostrukturerad data (text, bilder) som kan behöva naturlig språkbehandling eller bildigenkänning.
* Veracity: Datanas pålitlighet och noggrannhet. Rengöring av data och validering blir avgörande om uppgifterna är bullriga eller ofullständiga.
* Värde: De potentiella insikterna som kan extraheras från data. Detta påverkar investeringen i avancerade behandlingsmetoder och nivån på den sofistikerade.
2. Affärskrav:
* Mål: Vilka frågor försöker du svara med uppgifterna? Olika analytiska mål (t.ex. beskrivande, prediktiv, föreskrivande) kommer att leda till olika bearbetningstekniker.
* Tidskänslighet: Hur snabbt måste resultaten levereras? Detta avgör om realtid, nära realtids- eller batchbehandling är lämplig.
* Noggrannhetskrav: Vilken nivå av precision behövs i resultaten? Detta påverkar valet av algoritmer och nivån på datastrengöring.
* Budget: De tillgängliga resurserna (ekonomiska och mänskliga) begränsar valen av hårdvara, programvara och personal.
* skalbarhet: Möjligheten att hantera ökande datavolymer och bearbetningskrav i framtiden.
3. Tekniska faktorer:
* Tillgänglig infrastruktur: Hårdvaru- och mjukvaruresurserna (datorkraft, lagringskapacitet, nätverksfunktioner) kommer att diktera behandlingsmetoderna. Cloud Computing erbjuder betydande flexibilitet och skalbarhet jämfört med lokala lösningar.
* Programvaruverktyg och bibliotek: Tillgängligheten och lämpligheten för specifika databehandlingsverktyg (t.ex. SQL-databaser, Python-bibliotek som pandor och scikit-learn, r) kommer att påverka tillvägagångssättet.
* expertis: Färdigheterna och kunskaperna från de inblandade datavetare och ingenjörer kommer att bestämma genomförbarheten och effektiviteten för olika bearbetningsmetoder.
* Datasäkerhet och integritet: Överensstämmelse med föreskrifter (t.ex. GDPR) och dataskyddskrav kräver specifika säkerhetsåtgärder under databehandling.
Dessa faktorer är sammankopplade och påverkar ofta varandra. Till exempel kräver stor datavolym distribuerad behandling, vilket i sin tur kan påverka budgeten och kräver specialiserad expertis. Att välja rätt databehandlingsmetod är ett avgörande steg för att säkerställa korrekt, effektiv och insiktsfull analys.
