Suurandmed

Tekkeviisid

Inimgeograaf Rob Kitchin (2014) eristab kolme tüüpi andmete tekkimise viisi: otsene, automaatne ja vabatahtlik. 
Otsese andmete kogunemise viisi näited on valvekaamerad, digiseadmeid kasutavad teaduslikud katsed ning mitmesuguste mittedigitaalsete dokumentide digiteerimine. 
Automatiseeritud andmete tekkemehhanismide all võib välja tuua automatiseeritud järelevalve, tundlikud sensorid ja nende kogutavad andmed, ülekande- ja suhtlemistegevustel tekkiv jäädvustus. Lisaks veel internet kui selline ning masinate omavahelisest suhtlusest alles jääv märge. 
Vabatahtlikku andmete panustamist iseloomustavad sotsiaalmeedia, sousveillance ehk vabatahtlik jälgimisseadmetega seondumine, crowdsourcing ehk ühisloome ning kodanikuteadus. Kitchin (2014) osutab, et eri andmekogumise vahendid ei ole sugugi viimasel ajal kujunenud, vaid juba aastaid kasutusel. Ilmaprognoosid, turukäitumiste arvutuslikud ennustused jms on kasutusel juba pikemat aega, kuid nende andmete laiema ja kitsama funktsioonivälise uurimise võimaldamiseks vajalikud suhtlusvõimalused ning nende disaini ja säilitamise võimekus on kättesaadav alles viimasel ajal.

Andmete tüübid

Tehnoloogilised arengud võimaldavad kasutada eri tüüpi struktureeritud ja struktrureerimata andmeid. Suurandmed jagatakse struktureerimata, poolstruktureeritud ja struktureeritud andmeteks, seejuures on kiiresti arenemas just struktureerimata andmete uurimine.

Struktureeritud andmed

Struktrureeritud andmed, mis hõlmavad vaid 5% andmetest , viitavad tabelipõhistele andmetele, mida leiab arvutustabelites või vahenduspõhistes andmebaasides. Struktureeritud andmete põhjal tegeldakse näiteks ennustava analüüsiga, mis ongi enim levinud viis suurandmete analüüsiks. Selle kõrval on mittestruktureeritud andmete analüüsimine keerukuse tõttu vähem kasutusel kuid ka see valdkond areneb kiiresti . Judith Hurwitz et al, (2013) kirjeldavad, et struktureeritud andmeid on kahte tüüpi: arvuti- või masintekkelised andmed ja inimtekkelised andmed. Viimased on tekivad kui inimene kasutab arvuteid või muid tehnoloogilisi vahendeid. Masintekkelisi andmeid on omakorda nelja tüüpi: sensoripõhine, targad mõõtjad, meditsiinitehnika ning globaalse positsioneerimise süsteemi andmed. Inimtekkelised andmed on näiteks inimese sisestatavad andmed nagu nimi, vanus ja muud parameetrid, mida ta on valmis enda kohta avaldama. Niisuguste andmete alla liigitub enamasti ka isiku kohta sotsiaalmeediasse jagatud info.

Mittestruktureeritud andmed

Mittestruktureeritud andmed viitavad andmetele millel puudub eeldefineeritud andmemudel või nad ei sobi hästi relatsioonandmebaasidesse. Mittestruktureeritud andmed on kiiresti kasvav andmetüübi liik. Selle alla käivad nt pildilised, sensorilised, dokumendid, logiandmed, video- ja e-posti andmed. Nende ühine nimetaja on see, et puudub strukturaalse organiseeruvuse piisav tase, et olla masinates analüüsitavad.

Poolstruktureeritud andmed

Struktrueeritud ja struktrueerimata andmete vahele paigutuvad poolstruktureeritud andmed, mis ei kohandu kindlatele standarditele. Nende tekkimine ja määratlemine on seotud sellega, et andmed on niivõrd uut tüüpi, et ei kohandu olemasoleva andmebaaside tehnoloogiaga. Selliste andmete töötlemiseks on vaja paremaid päringukeeli, andmete optimeerimise tehnikaid või edasiarendusi olemasolevatele andmemudelitele. Poolstruktureeritud andmed nõuavad siiski töötlemiseks mõningat olemasolevat struktuuri ning mõnede andmetüüpide puhul on see keerukas. Buneman kirjeldab, et internetist saab mõelda ja kui andmebaasist, kuid sellest andmete alla tõmbamiseks on vaja omakorda keerukaid vahendeid. Kuna internet ei allu ühele ühtsele andmemudelile, siis on raske uurida selle struktuuri, enamasti uuritakse pigem teatavaid lehekülgi ja saite.

Kriitika

Suurandmete analüüsis tuleb eristada kvantitatiivset ja kvalitatiivset lähenemist. Alati ei taga suurem andmete kogus täpsemaid või paremini analüüsitavaid tulemusi, kui analüüsiks kasutatavatest lähteandmetest ei eemaldata ebaolulisi või vale sisuga andmeid. Andmete analüüsiks sageli kasutatav automatiseeritud uurimismeetod võib toota väära tulemuse, kui meetodi koostaja on jätnud arvestamata andmemassiivis esineda võivate eripäradega, mis võivad oluliselt mõjutada tulemuse täpsust. Automatiseeritud meetodi puhul on oht, et mudeli loomise hetkel võis see olla täpne ja toimiv, kuid hilisema andmekaeve käigus võidakse laiendada kogutavate andmete hulka, millega mudel ei oska arvestada ning analüüs ei taga enam korrektset tulemust.