Rodzaje danych

• Dane strukturalne: Zorganizowane w uporządkowany sposób, zazwyczaj w formie tabel (np. bazy danych). Przykładami są dane transakcji finansowych czy ewidencje klientów.
• Dane niestrukturalne: Nie posiadają określonej formy, mogą być to pliki tekstowe, zdjęcia, nagrania audio, wideo czy e-maile. Przetwarzanie takich danych wymaga zaawansowanych narzędzi, jak sztuczna inteligencja (AI) czy techniki analizy tekstu.
• Dane półstrukturalne: Mają częściową strukturę, np. pliki XML lub JSON, które zawierają etykiety umożliwiające łatwiejsze przetwarzanie.
• Dane sensoryczne: Zbierane przez urządzenia IoT, takie jak czujniki, kamery czy inne urządzenia monitorujące. Przykładami są dane pogodowe czy sygnały z urządzeń przemysłowych.

Obecna ilość danych na świecie

Udział typów danych

• Media społecznościowe : Portale społecznościowe, jak Facebook, Twitter czy Instagram, generują codziennie ogromne ilości postów, zdjęć i wideo.
• Internet rzeczy (IoT) : Coraz więcej urządzeń połączonych z siecią, takich jak czujniki, inteligentne urządzenia domowe, przemysłowe maszyny, które generują dane w czasie rzeczywistym.
• Komunikatory : Dane z komunikatorów, takich jak WhatsApp, Messenger czy Telegram, stanowią kolejną znaczącą część zbioru danych.
• e-commerce : Transakcje online i ścieżki zakupowe generują dane o użytkownikach i ich preferencjach.
• Dane z chmury : Przechowywanie danych i ich przetwarzanie w chmurze staje się coraz bardziej powszechne.
• Dane nienadzorowane : Dane, które nie są regularnie monitorowane, takie jak backupy, archiwa.
• Backupy : Kopie zapasowe stanowią stosunkowo niewielki, ale istotny udział w globalnej puli danych.

Wyzwania związane z ilością danych

• Przechowywanie: Coraz większe ilości danych, wymagają efektywnego i skalowalnego przechowywania. W odpowiedzi na to rośnie zapotrzebowanie na centra danych i rozwiązania chmurowe, które umożliwiają elastyczne zarządzanie dużymi wolumenami informacji.
• Cyberbezpieczeństwo: Wraz ze wzrostem ilości danych, zagrożenia cybernetyczne również rosną. Większa liczba informacji oznacza więcej punktów potencjalnych ataków, takich jak wycieki danych, ataki ransomware czy phishing. Firmy muszą wdrażać zaawansowane strategie ochrony danych, które obejmują szyfrowanie, segmentację sieci, regularne aktualizacje systemów oraz wykrywanie zagrożeń za pomocą narzędzi sztucznej inteligencji (AI). AI odgrywa coraz większą rolę w cyberbezpieczeństwie, pomagając w identyfikacji nieprawidłowości i nieautoryzowanych działań w czasie rzeczywistym, co minimalizuje ryzyko ataków i chroni cenne dane organizacji.
• Sztuczna inteligencja (AI) i analiza danych: Zwiększająca się ilość danych wymaga efektywnych narzędzi do ich przetwarzania i analizy. Tradycyjne metody stają się niewystarczające, dlatego coraz częściej stosuje się algorytmy sztucznej inteligencji. AI umożliwia automatyczne przetwarzanie ogromnych ilości informacji, identyfikację wzorców oraz przewidywanie trendów. Dzięki AI firmy mogą analizować dane szybciej i bardziej precyzyjnie, co pozwala na lepsze podejmowanie decyzji biznesowych. W obszarze big data, AI jest nieoceniona do optymalizacji procesów i znajdowania nowych, często ukrytych korelacji między danymi.
• Bezpieczeństwo danych w kontekście AI: Zastosowanie sztucznej inteligencji w analizie danych również stawia pytania dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Modele AI, które przetwarzają duże ilości danych, muszą być odpowiednio zabezpieczone przed manipulacjami, które mogą wpłynąć na ich działanie (tzw. "adversarial attacks"). Ponadto coraz więcej regulacji, takich jak RODO, wymusza na firmach odpowiednie zabezpieczenia, aby chronić prywatność użytkowników.

Podsumowanie