Raakadatasta

Raakadata tarkoittaa dataa, joka on kerätty suoraan alkuperäisestä lähteestä ilman esikäsittelyä, muokkauksia tai aggregointeja. Esimerkkejä raakadatan lähteistä ovat sensorien mittausarvot, järjestelmälogit, kyselyiden vastausjoukot, kuvat, äänitallenteet sekä verkkopalvelujen tapahtumalokit ja käyttödata. Raakadata kuvaa alkuperäiset mittaukset ja tapahtumamuutokset sellaisinaan kuin ne on tallennettu.

Raakadatan ominaisuuksiin kuuluvat suuri määrä, monimuotoisuus ja nopea kertymisvauhti. Dataa kertyy nopeasti ja sen laatu voi sisältää puuttuvia arvoja, virheitä, mittauspoikkeamia ja epätarkkuuksia. Koska raaka data on usein epäjohdonmukainen, sitä käsitellään ja puhdistetaan ennen sen käyttöä analyyseissa tai koneoppimisessa. Prosessoinnissa tyypillisiä vaiheita ovat puuttuvien arvojen käsittely, virheiden korjaus, standardisointi sekä yksiköiden harmonisointi.

Raakadatan rooli data-analyyseissä on perustavanlaatuinen: se toimii lähtöaineena, josta kehitetään puhtaita datavarastoja sekä koulutusaineistoja. Läpinäkyvyys ja jäljitettävyys ovat tärkeitä, jotta voidaan todentaa, miten tuloksiin on päädytty ja miten datasta on johdettu lopulliset päätelmät.

Raakadataan liittyy myös haasteita ja vastuukysymyksiä, kuten yksityisyys, tietosuoja ja eettisyys. On tärkeää ylläpitää datan provenance- tai metadataa sekä hallita käyttöoikeuksia, jotta raakadatan käsittely pysyy läpinäkyvänä ja oikeudellisesti kestävänä.