JavaScript is disabled in your web browser or browser is too old to support JavaScript. Today almost all web pages contain JavaScript, a scripting programming language that runs on visitor's web browser. It makes web pages functional for specific purposes and if disabled for some reason, the content or the functionality of the web page can be limited or unavailable.

Takk for at du vil dele artikkelen

Den du deler artikkelen med, kan lese og eventuelt lytte til heile artikkelen.
Det gjer vi for at fleire skal oppdage DAG OG TID.

Namnet ditt vert synleg for alle du deler artikkelen med.

TeknologiFeature

Databasar

Kvar veke les vi inn utvalde artiklar, som abonnentane våre kan lytte til.
Lytt til artikkelen
Data kan vere spor etter reinsdyr i snø. Jegeren tolkar dei og gjer med det data til informasjon.

Data kan vere spor etter reinsdyr i snø. Jegeren tolkar dei og gjer med det data til informasjon.

Foto: Jennifer Baldacci / ARCUS

Data kan vere spor etter reinsdyr i snø. Jegeren tolkar dei og gjer med det data til informasjon.

Data kan vere spor etter reinsdyr i snø. Jegeren tolkar dei og gjer med det data til informasjon.

Foto: Jennifer Baldacci / ARCUS

5203
20211015
5203
20211015

Vi seier at vi i dag lever i informasjonssamfunnet, sidan det har blitt så viktig for levesettet vårt å ha tilgang til informasjon og å kunne spreie den vidare. Men det finst eit omgrep som er meir fundamentalt enn informasjon, nemleg data. Slik informasjonsvitarar ser det, er informasjon og data ikkje det same.

Med ei omskriving av Joh 1,1 kan vi seie: «I opphavet var data, og data var i verda, og data var verda.» Data er noko så fundamentalt som spor etter fysiske prosessar. Data kan til dømes vere spor etter eit reinsdyr i snøen på høgfjellet eller ein magnetisert mikroskopisk partikkel i datamaskina. Informasjon har vi først når det skjer ein prosess som gjev meining til eit datum – ei tolking.

Tenk deg ein jeger som vandrar tolmodig og forsiktig gjennom fjellet, og endeleg ser han eit spor. Han kan lese ut omtrent kor lenge det er sidan reinsdyret var her, og følgje det vidare. Spora har fått meining og er såleis blitt til informasjon for jegeren.

Data og prosessar som gjer dei til informasjon, er fundamentalt for alt liv og skjer i alle organismar. Vi menneske har utvikla ein særleg stor rikdom av tolkingsmåtar for data. Munnleg språk er ein avansert måte å bruke lydbølgjer som data på med det føremålet å formidle informasjon fram og tilbake. Språket er eit datasystem som organiserer informasjon for oss, og det har funnest i minst hundre tusen år.

Seinare utvikla vi kileskrift, hieroglyfar og etter kvart moderne skrift, og desse teikna er òg data. Det munnlege språket vert koda gjennom skriftteikna og slik lagra for ein framtidig lesar som gjennom tolkinga si dekodar teikna. Vi har med meir og meir avanserte teknologiar laga oss eksterne minne i form av bøker, filmar, LP-plater, videoopptak og ikkje minst den nye, meir strukturerte forma som vi kallar databasar. Vi kan seie at det som kjenneteiknar databasar og anna minne, er persistens – at dei er varige. Det betyr at informasjon finst lagra i eit strukturert dataformat med tanke på framtidig bruk.

Datamaskina skaper meining ved at den magnetiserte partikkelen vi nemnde fyrst, kan forståast som ein bit i ein binær representasjon av eit tal, 0 eller 1. Men vi har fleire nivå av data og informasjon, informasjon på eitt nivå kan vere data for neste nivå. Så kva denne biten kan bety, er vidare avhengig av kva talet han er ein del av, skal brukast til. Eksempelvis kan det vere eit element i ein prosess som styrt av ein algoritme reknar ut renta på ein bankkonto. Algoritmen skaper meining av talet.

Databasar stod alt tidleg sentralt i utviklinga av datateknologien. Bankar var blant dei første som visste å utnytte potensialet i databasar til å lagre informasjon om kontoar, med informasjonsskapande prosessar som innskot, uttak og renteutrekning. Men etter kvart vart det tydeleg for mange verksemder at dei òg kunne drive betre ved å bruke smarte måtar å organisere og lagre informasjon på.

Eit viktig gjennombrot i denne teknologiutviklinga var relasjonsdatabasen. Edgar F. Codd var ein britisk dataforskar som arbeidde for IBM. Han meinte at tilgang til data ikkje skulle vere avhengig av spesialistkunnskap om korleis dataa var representerte i den lokale datamaskina. I staden ville han at ein skulle utvikle eit universelt språk for lagring av data basert på logiske formlar.

Ideen hans var at data skulle lagrast som relasjonar, det vil seie tabellar der kvar linje representerer ei eining av data. Det kan for eksempel vere personnummer, namn, adresse og telefonnummer i éin relasjon. I ein annan relasjon kan ein så ha informasjon om kontonummer og personnummer til kontoeigaren.

Med relasjonsdatabasar kan ein elegant unngå duplisering av data. Dersom ein bankkunde har fleire kontoar, treng vi ikkje lagre namn og adresse på kvar av dei, men vi bruker personnummeret som ein nøkkel for alle kontoane. Og om nokon endrar adresse, treng vi ikkje endre data om personen nokon annan plass enn i personrelasjonen.

Relasjonsdatabasar har mange andre fordelar som fort gjorde dei til ein suksess, og dei er i dag standardteknologien for datalagring. Til og med den minste bilverkstaden har ein relasjonsdatabase til å samle informasjon om kundane. Dei bruker gjerne ein kommersielt utvikla standarddatabase med ein styrande applikasjon tilpassa nettopp bilbransjen. Og korleis ville flyselskapa kunne drive utan effektiv lagring av informasjon? Kontobøker og kartotek er ikkje noko alternativ lenger. Codd fikk i 1981 Turing-prisen, nobelprisen for datavitskapane, for arbeidet med relasjonsdatabasar.

IBM sjølv var ikkje så veldig begeistra for ideen til Codd i starten, sidan han konkurrerte med løysingar som dei alt hadde brukt mange pengar på å utvikle. Difor var det Oracle som i 1980 først lanserte eit system for relasjonsdatabasar. Men IBM skjønte fort kvar dette bar, og kom med sitt system DB2 i 1982.

I dag har ein mange andre typar data enn det som var vanleg å lagre i 1980. No vert òg bilete, filmar, musikk og tekster lagra i databasar. Det finst velutvikla spesialteknologiar for å handtere slike ustrukturerte data, men ingen av desse har enno fått same status som relasjonsdatabasen.

Bjørnar Tessem og Lars Nyre

Digital tilgang til DAG OG TID – heilt utan binding

Prøv ein månad for kr 49.
Deretter kr 199 per månad. Stopp når du vil.


Eller kjøp eit anna abonnement

Vi seier at vi i dag lever i informasjonssamfunnet, sidan det har blitt så viktig for levesettet vårt å ha tilgang til informasjon og å kunne spreie den vidare. Men det finst eit omgrep som er meir fundamentalt enn informasjon, nemleg data. Slik informasjonsvitarar ser det, er informasjon og data ikkje det same.

Med ei omskriving av Joh 1,1 kan vi seie: «I opphavet var data, og data var i verda, og data var verda.» Data er noko så fundamentalt som spor etter fysiske prosessar. Data kan til dømes vere spor etter eit reinsdyr i snøen på høgfjellet eller ein magnetisert mikroskopisk partikkel i datamaskina. Informasjon har vi først når det skjer ein prosess som gjev meining til eit datum – ei tolking.

Tenk deg ein jeger som vandrar tolmodig og forsiktig gjennom fjellet, og endeleg ser han eit spor. Han kan lese ut omtrent kor lenge det er sidan reinsdyret var her, og følgje det vidare. Spora har fått meining og er såleis blitt til informasjon for jegeren.

Data og prosessar som gjer dei til informasjon, er fundamentalt for alt liv og skjer i alle organismar. Vi menneske har utvikla ein særleg stor rikdom av tolkingsmåtar for data. Munnleg språk er ein avansert måte å bruke lydbølgjer som data på med det føremålet å formidle informasjon fram og tilbake. Språket er eit datasystem som organiserer informasjon for oss, og det har funnest i minst hundre tusen år.

Seinare utvikla vi kileskrift, hieroglyfar og etter kvart moderne skrift, og desse teikna er òg data. Det munnlege språket vert koda gjennom skriftteikna og slik lagra for ein framtidig lesar som gjennom tolkinga si dekodar teikna. Vi har med meir og meir avanserte teknologiar laga oss eksterne minne i form av bøker, filmar, LP-plater, videoopptak og ikkje minst den nye, meir strukturerte forma som vi kallar databasar. Vi kan seie at det som kjenneteiknar databasar og anna minne, er persistens – at dei er varige. Det betyr at informasjon finst lagra i eit strukturert dataformat med tanke på framtidig bruk.

Datamaskina skaper meining ved at den magnetiserte partikkelen vi nemnde fyrst, kan forståast som ein bit i ein binær representasjon av eit tal, 0 eller 1. Men vi har fleire nivå av data og informasjon, informasjon på eitt nivå kan vere data for neste nivå. Så kva denne biten kan bety, er vidare avhengig av kva talet han er ein del av, skal brukast til. Eksempelvis kan det vere eit element i ein prosess som styrt av ein algoritme reknar ut renta på ein bankkonto. Algoritmen skaper meining av talet.

Databasar stod alt tidleg sentralt i utviklinga av datateknologien. Bankar var blant dei første som visste å utnytte potensialet i databasar til å lagre informasjon om kontoar, med informasjonsskapande prosessar som innskot, uttak og renteutrekning. Men etter kvart vart det tydeleg for mange verksemder at dei òg kunne drive betre ved å bruke smarte måtar å organisere og lagre informasjon på.

Eit viktig gjennombrot i denne teknologiutviklinga var relasjonsdatabasen. Edgar F. Codd var ein britisk dataforskar som arbeidde for IBM. Han meinte at tilgang til data ikkje skulle vere avhengig av spesialistkunnskap om korleis dataa var representerte i den lokale datamaskina. I staden ville han at ein skulle utvikle eit universelt språk for lagring av data basert på logiske formlar.

Ideen hans var at data skulle lagrast som relasjonar, det vil seie tabellar der kvar linje representerer ei eining av data. Det kan for eksempel vere personnummer, namn, adresse og telefonnummer i éin relasjon. I ein annan relasjon kan ein så ha informasjon om kontonummer og personnummer til kontoeigaren.

Med relasjonsdatabasar kan ein elegant unngå duplisering av data. Dersom ein bankkunde har fleire kontoar, treng vi ikkje lagre namn og adresse på kvar av dei, men vi bruker personnummeret som ein nøkkel for alle kontoane. Og om nokon endrar adresse, treng vi ikkje endre data om personen nokon annan plass enn i personrelasjonen.

Relasjonsdatabasar har mange andre fordelar som fort gjorde dei til ein suksess, og dei er i dag standardteknologien for datalagring. Til og med den minste bilverkstaden har ein relasjonsdatabase til å samle informasjon om kundane. Dei bruker gjerne ein kommersielt utvikla standarddatabase med ein styrande applikasjon tilpassa nettopp bilbransjen. Og korleis ville flyselskapa kunne drive utan effektiv lagring av informasjon? Kontobøker og kartotek er ikkje noko alternativ lenger. Codd fikk i 1981 Turing-prisen, nobelprisen for datavitskapane, for arbeidet med relasjonsdatabasar.

IBM sjølv var ikkje så veldig begeistra for ideen til Codd i starten, sidan han konkurrerte med løysingar som dei alt hadde brukt mange pengar på å utvikle. Difor var det Oracle som i 1980 først lanserte eit system for relasjonsdatabasar. Men IBM skjønte fort kvar dette bar, og kom med sitt system DB2 i 1982.

I dag har ein mange andre typar data enn det som var vanleg å lagre i 1980. No vert òg bilete, filmar, musikk og tekster lagra i databasar. Det finst velutvikla spesialteknologiar for å handtere slike ustrukturerte data, men ingen av desse har enno fått same status som relasjonsdatabasen.

Bjørnar Tessem og Lars Nyre

Informasjon på eitt nivå kan vere data for neste nivå.

Emneknaggar

Fleire artiklar

Donald Trump talar til tilhengarane i Traverse i Michigan 25. oktober.

Donald Trump talar til tilhengarane i Traverse i Michigan 25. oktober.

Foto: Jim Watson / AFP / NTB

Samfunn

Trump ord for ord

Kva seier Trump på folkemøta? For å få eit inntrykk av kva han vil formidla til møtelyden, trykkjer vi den første delen av talen han heldt i vippestaten Michigan førre helg.

Donald Trump talar til tilhengarane i Traverse i Michigan 25. oktober.

Donald Trump talar til tilhengarane i Traverse i Michigan 25. oktober.

Foto: Jim Watson / AFP / NTB

Samfunn

Trump ord for ord

Kva seier Trump på folkemøta? For å få eit inntrykk av kva han vil formidla til møtelyden, trykkjer vi den første delen av talen han heldt i vippestaten Michigan førre helg.

Sunniva M. Roligheten debuterte som romanforfattar i 2022. Boka som kjem ut no, har ho skrive saman med Daniel A. Wilondja.

Sunniva M. Roligheten debuterte som romanforfattar i 2022. Boka som kjem ut no, har ho skrive saman med Daniel A. Wilondja.

Foto: Anna-Julia Granberg / Blunderbuss

BokMeldingar
Odd W. Surén

Orda mellom oss

Sunniva M. Roligheten, Daniel A. Wilondja og Google Translate har saman skrive ein fascinerande tekstkollasj.

Teikning: May LInn Clement

Ord om språkKunnskap
Kristin Fridtun

«Blokk har vore nytta om stabben folk vart halshogne på.»

Med jamne mellomrom legg Riksrevisjonen, her representert ved riksrevisor Karl Eirik Schjøtt-Pedersen, fram undersøkingar med nokså hard kritikk av korleis vedteken politikk vert gjennomført av forvaltinga.

Med jamne mellomrom legg Riksrevisjonen, her representert ved riksrevisor Karl Eirik Schjøtt-Pedersen, fram undersøkingar med nokså hard kritikk av korleis vedteken politikk vert gjennomført av forvaltinga.

Foto: Ole Berg-Rusten / NTB

Samfunn
Eva Aalberg Undheim

Eit spørsmål om kontroll

I rapport etter rapport kritiserer Riksrevisjonen statlege institusjonar for feil og manglar. Men kva kjem det eigentleg ut av kritikken?

Etter valet i 2016 blei det vanleg å seie at Trump vann fordi folk hadde oversett kjenslene til den kvite arbeiderklassa. Er biletet eit anna i denne omgangen?

Etter valet i 2016 blei det vanleg å seie at Trump vann fordi folk hadde oversett kjenslene til den kvite arbeiderklassa. Er biletet eit anna i denne omgangen?

Foto: Dustin Chambers / Reuters / NTB

UtanriksSamfunn

Overkorrigeringa

NEW YORK: Mark Lilla fekk enorm merksemd for sin diagnose av presidentvalet i USA i 2016. Eg oppsøker han for å få oppdaterte psykologiseringar av den amerikanske folkesjela anno 2024.

Ida Lødemel Tvedt
Etter valet i 2016 blei det vanleg å seie at Trump vann fordi folk hadde oversett kjenslene til den kvite arbeiderklassa. Er biletet eit anna i denne omgangen?

Etter valet i 2016 blei det vanleg å seie at Trump vann fordi folk hadde oversett kjenslene til den kvite arbeiderklassa. Er biletet eit anna i denne omgangen?

Foto: Dustin Chambers / Reuters / NTB

UtanriksSamfunn

Overkorrigeringa

NEW YORK: Mark Lilla fekk enorm merksemd for sin diagnose av presidentvalet i USA i 2016. Eg oppsøker han for å få oppdaterte psykologiseringar av den amerikanske folkesjela anno 2024.

Ida Lødemel Tvedt

les DAG OG TID.
Vil du òg prøve?

Her kan du prøve vekeavisa DAG OG TID gratis i tre veker.
Prøveperioden stoppar av seg sjølv.

Komplett

Papiravisa
Digital utgåve av papiravisa
Digitale artiklar
Digitalt arkiv
Lydavis

Digital

Digital utgåve av papiravisa
Digitale artiklar
Digitalt arkiv
Lydavis

Komplett

Papiravisa
Digital utgåve av papiravisa
Digitale artiklar
Digitalt arkiv
Lydavis

Digital

Digital utgåve av papiravisa
Digitale artiklar
Digitalt arkiv
Lydavis