Rådata: Ubehandlet og uorganiseret digital information, ofte indsamlet fra sensorer, logfiler eller andre kilder i deres oprindelige form.
Struktureret data: Data organiseret i et foruddefineret format, typisk gemt i relationelle databaser med rækker og kolonner, hvilket gør dem let søgbare og analyserbare (f.eks. SQL-databaser).
Ustruktureret data: Data uden et fastlagt format eller struktur, såsom tekstfiler, e-mails, opslag på sociale medier, billeder og videoer (f.eks. NoSQL-databaser eller data lakes).
Semi-struktureret data: Data, der ikke passer ind i et fuldt struktureret format, men som har nogle organisatoriske egenskaber, såsom JSON-, XML- og CSV-filer.
Kvantitative data: Numeriske data, der kan måles og kvantificeres. Disse data bruges ofte til statistisk analyse, performance-målinger og rapportering i systemer som Microsoft Dynamics 365 Business Central.
Kvalitative data: Beskrivende data, der karakteriserer egenskaber og attributter. Disse data er nyttige til indsigt fra f.eks. kunde-feedback, brugeranmeldelser eller supporttickets, og kan integreres og analyseres i CRM- og BI-løsninger inden for Microsoft-økosystemet.
Primære data: Data, der indsamles direkte af IT-systemer og applikationer, såsom transaktionslogfiler, sensoraflæsninger og brugeraktivitetslogfiler.
Sekundære data: Data, der stammer fra eksterne systemer, tredjepartstjenester eller allerede eksisterende databaser.
Dataens livscyklus beskriver, hvordan data håndteres fra indsamling til sikring. Først indsamles data fra forskellige digitale kilder, såsom brugerinput, systemlogfiler, API’er og IoT-enheder. Herefter opbevares data sikkert i databaser, data warehouses, cloud-løsninger eller data lakes, så de er nemt tilgængelige. Data behandles derefter gennem organisering, transformation og analyse ved hjælp af ETL-processer, datarørledninger og big data-teknologier som Hadoop og Spark. Analysen af data foregår med avancerede metoder som dataanalyse, maskinlæring og AI, hvilket gør det muligt at udtrække indsigt, mønstre og tendenser. Samtidig sikres datasikkerheden gennem kryptering, adgangskontrol og overholdelse af gældende databeskyttelsesregler, hvilket beskytter mod uautoriseret adgang, databrud og tab.
Data giver virksomheder mulighed for at træffe mere præcise og strategiske beslutninger gennem datadrevne indsigter. Ved at analysere systemperformance og brugeradfærd kan processer og ressourcer optimeres, hvilket øger driftseffektiviteten. Data kan også drive innovation ved at understøtte udviklingen af nye produkter, funktioner og services. Endelig gør analyser af kundedata og præferencer det muligt at skabe personlige og målrettede brugeroplevelser, hvilket styrker engagement og tilfredshed.
Business Intelligence: Analyse af forretningsdrift og markedstendenser for at understøtte strategisk planlægning.
Systemovervågning: Brug af logdata til at overvåge og fejlfinde IT-systemer og sikre oppetid og performance.
Cybersikkerhed: Analyse af netværkstrafik og sikkerhedslogfiler for at opdage og forebygge cybertrusler.
Kundeadfærd: Udnyttelse af data fra CRM-systemer til at forstå kundeadfærd og forbedre serviceleveringen.
Data Governance: Etablering af politikker og standarder for datahåndtering for at sikre datakvalitet, integritet og overholdelse af regler.
Data Integration: Sammenkobling af data fra forskellige kilder for at skabe et samlet overblik, ved hjælp af værktøjer som ETL-processer og dataintegrationssoftware.
Data Warehousing: Centralisering og konsolidering af data fra flere kilder i et data warehouse for effektiv forespørgsel og rapportering.
