Domene og webhotell fra OnNet.no

    Denne artikkelen er del 4 av 14 artikler om Big Data

I dagens digitaliserte samfunn registreres stadig mer av det vi gjør digitalt i en eller annen database. Vi vet alle at alt vi gjør på Internett blir registrert av ulike aktører, enten vi liker det ikke. De store nettaktørene som Google, Facebook, Amazon, Netflix og Twitter bruker såkalte “cookies” (informasjonkapsler) til å registrere ethvert tastetrykk og klikk du gjør på sidene deres. Deretter strukturerer og analyserer de disse rådataene for å gi dem innsikt i hva brukerne gjør på sidene deres, hvem de er, deres venner, personlighet, holdninger, preferanser, meninger og kjøpatferd generelt.

En kilde til innsikt og økt lønnsomhet

Denne informasjonen bruker de så til å forbedre sine egne tjenester og avgjøre hvilke annonser, produkter og tjenester de skal vise deg, basert på analyser av den innsamlede informasjonen. Det siste er kanskje de det viktigste målet for mange av dem. 

Mesteparten av inntektene til Google, Facebook og Twitter er f.eks. idag basert på salg av big data til annonsører som ønsker å nå bestemte kundegrupper som besøker sidene deres. F.eks. menn mellom 20-25 år som bor i Hamar og som har har følgende kjennetegn:

  • Liker klassisk musikk og fotball
  • Var på ferie i Asia ifjor
  • Har en iPhone eller iPad
  • Motstander av økt innvandring til landet

Salg av reklameplass basert på denne type big data har gjort Google og Facebook til to av de største og mest lønnsomme annonsemediene i verden idag. Andre bruker denne informasjonen til å selge sine egne produkter og tjenester istedenfor å selge den til andre.

Alle som har handlet på Amazon vet at de er flinke til å gjette på hva du kan tenke deg å kjøpe. De serverer lynraskt nye forslag i nettleseren din mens du ferdes igjennom nettbutikken deres. Dette er en ferdighet de kontinuerlig forbedrer, og de blir stadig mer treffsikre. Du trenger faktisk ikke engang å kjøpe noe. Bare det at du ser på et produkt er nok til at de kan mate dette inn i en algoritmene for å finjustere forslagene.

Hvis du er bruker av videostrømmetjenesten Netflix vet du at de er ganske gode til å foreslå ting du kan se på. Demografiske kriterier, dine uttrykte preferanser og historikk, samt tid, sted og en rekke mer obskure parametere benyttes for å gjette seg fram til et forslag du vil sette pris på.

Bare fantasien setter grensen

Mulighetene i å utnytte big data ligger selvfølgelig ikke bare i analyse av forbrukeratferden. Her er det kun fantasien som setter begrensningene. For eksempel kan servere fra HP (hvis kunden tillater) kontinuerlig rapportere sin helsetilstand inn til en sentral overvåkingsfunksjon, som benytter seg av avanserte algoritmer for prediktiv analyse. Med stor treffsikkerhet kan systemet anslå hvis en garantihendelse snart vil inntreffe, og man kan iverksette preventive tiltak for å unngå nedetid og garantibrudd. Det er bra for kunden og bra for HP. Med store volumer er det snakk om store penger. For hvert prosentpoeng kvalitetsforbedring som oppnås, realiserer selskapet $4,5 millioner i besparelser.

Faktabaserte beslutninger

Viktige beslutninger kan ikke lenger baseres på magefølelsen til sentrale beslutningstakere. Viktige strategisk beslutninger tas idag i et stadig høyere tempo enn før og konsekvensene av å ta feilaktige beslutninger blir stadig høyere. Trenden går derfor mot å treffe beslutninger basert på fakta fremfor “magefølelsen”, og her står big data sentralt. 

Gjennom å samle inn, strukturere og analysere store mengder rådata omkring beslutningen og beslutningalternativene kan beslutningstakere idag raskt skaffe seg masse relevant faktainformasjon om deres kunders atferd, livsstil, kjøpsprosess og hvordan de treffer sine beslutninger gjennom å analysere big data. Analyser som skal redusere entropien (usikkerheten) i beslutningsituasjonen gjennom å komme med faktainformasjon omkring beslutningsituasjonen og beslutningalternativene.

Hvordan gjøre rådata til “gull”?

Store mengder rådata er i seg selv verdiløst. Det er først når vi strukturer, analyserer og tolker alle disse dataene i en kontekst gjennom avanserte algoritmer at disse rådataene blir verdifull informasjon vi kan bruke til å redusere usikkerheten i beslutningene vi skal treffe.

For å kunne utnytte oss av den potensielle informasjonen som ligger bakt inn i rådataene vi samler inn trenger vi både stor datakraft som gode mekanismer og algoritmer for å trekke ut verdien i rådataene og transformere den til verdigfull beslutninginformasjon.

De virksomhetene som ikke tar dette innover seg vil risikere å havne langt bak de som har tilgang ny innsikt om kunder og markedene gjennom big data. Analyse av Big Data betyr ikke at man skal analysere alle de data som finnes der ute for å se om man kanskje finner trender og sammenhenger ingen har tenkt på før.

Analyse av Big Data handler om å ha en tydelig formening om hvilke data som er viktige, hva man skal bruke disse dataene til, samt gode verktøy og kompetansen til å skape analyser og innsikt gjennom disse dataene.

Big Data er noe alle virksomheter nå bør ha et bevisst forhold til og vår anbefaling er å først etablere en plan for hvordan virksomheten skal forholde seg til de enorme informasjonsmengdene som genereres hver eneste dag, og hvordan man skal få innsikt fra disse dataene.

PwC sier at virksomheten bør velge en strukturert tilnærming til hvordan virksomheten skal identifisere og utnytte de mulighetene som finnes i analyser av Big Data. Det første, og viktigste, er å skape en kulturendring i organisasjonen hvor man i større grad tar beslutninger basert på prediksjoner om fremtiden, prediktive analyser av strukturerte og ustrukturerte data, som supplement til den tradisjonelle historiske rapporteringen.

Videre er det viktig å være tydelig på hva man skal bruke den nye informasjonen til, og gjennom dette definere hvilken informasjon som er viktig for nettopp din virksomhet.

Dette er første skritt mot å gjøre din virksomhet til en mr datastyrt bedrift, hvor beslutningene treffes på bakgrunn av fakta fremfor magefølelsen. 

Kilde:

  • https://www.pwc.no/no/publikasjoner/information-management/big-data.pdf
  • https://www.digi.no/artikler/hva-kan-big-data-gjore-for-oss/289033
Du leser nå artikkelserien: Big Data

  Gå til neste / forrige artikkel i artikkelserien: << Egenskaper ved Big DataData mining gir nye muligheter >>
    Andre artikler i serien er: 
  • Big Data – kilde til innovasjon og konkurransefortrinn
  • Kilder til Big Data
  • Egenskaper ved Big Data
  • Hvordan utnytte Big Data?
  • Data mining gir nye muligheter
  • Hvordan brukes Big Data idag?
  • Verdikjeden til Big Data
  • Big Data verdikjeden -> Innsamling av data
  • Big Data verdikjeden -> Lagring og aggregering
  • Big Data verdikjeden -> Analyse
  • Big Data verdikjeden -> Brukere og bruksområder
  • Big Data – personvernprinsipper under press
  • Big Data og sikkerhet
  • Big Data plan
  • Kjetil Sander
    Kjetil Sander (f.1968) grunnlegger, redaktør, forfatter og serieentreprenør. Gunnla Kunnskapssenteret.com i 2001 (i dag eStudie.no) og har siden vært portalens redaktør. Utdannet Diplom økonom og Diplom markedsfører fra BI/NMH. Har i dag mer enn 30 års erfaring som serieentreprenør, leder og styremedlem.