Big Data på Dansk

Hold nu fast, hvor har jeg læst mange artikler om Big Data…

O’Reillys 3 V’er – alle mulige andres ekstra V’erMandag Morgen og K-forums tema samt utallige cases og seminarer…

Det er alt sammen rigtig spændende, og der er tilsyneladende ingen grænser for, hvilke sygdomme man kan forudsige og hvem man kan regne ud er gravide… Men man får samtidig følelsen af, at vi i Danmark stadig er lidt langt fra at maxe skalaen ud på hver af de tre V’er – Velocity, Variety and Volume.

I hvert fald er det så rasende meget på mode blandt højtlønnede konsulenter at rejse sig og råbe “Det der  er jo ikke rigtig Big Data – det der er jo bare Data Mining / Business Intelligence / Data something else…”

“Gør det noget?” – kunne man nysgerrigt spørge…

Dannebrog – Kilde: Wikipedia.org

Big Data efter Dansk målestok

How big is Big, når vi bare er i Danmark? Skal der være terabytes, for at der er værdi i det? Skal jeg have lavet sentiment-analyser på integrerede social media data? Skal jeg have realtime-integreret minimum 5 forskellige datakilder med avancerede algoritmer og maskinlæring før jeg må kalde det Big Data?

Nej, vil jeg hævde. Og er det i det hele taget ikke lidt lige meget, om vi i den lille andedam laver lige så fin og stor Big Data, som Amazon gør det? Hvis datamængden er så stor, at vi som mennesker ikke kan se mønstrene uden at bruge maskiner – så er det i hvert fald stort nok til at vi med disciplinen data mining eller business intelligence kan skabe os indsigt i sammenhænge, som vi før ikke kendte til.

“Jamen så skal vi kalde det noget andet! For sådan ægte Big Data er det i hvert fald ikke!”

Derfor er Big Data-begrebet ikke afblomstret i Danmark

Ægte amerikansk super-size Big Data har vi måske kun ganske få tilfælde af i Danmark. PET har i princippet hele Danmark som “kunder”. De må have groteske mængder data, som de i princippet burde overvåge hele tiden – jeg kan ikke forestille mig noget større i Danmark. DMI må også have ægte amerikansk Big Data – med realtime data-strømme fra samtlige vejrstationer i landet og et fast output til solhungrende ejere af kolonihavehuse og dedikerede surfere langs de danske kyster. Men når vi skal til at kigge efter rigtige danske virksomheder, og vi (jeg?) gerne vil snakke kundedata, så er der næsten kun energi-, tele- og finanssektoren tilbage, som på baggrund af deres produkters beskaffenhed nødvendigvis MÅ registrere mere data end det gennemsnitlige stormagasin. Finanssektoren har så desværre lovmæssige begrænsninger på, hvad de faktisk må benytte dataene til – det tager de meget bogstaveligt. Men prøv at spørge drengene hos Spiir, om de arbejder med folks egne finansielle data…

Selvom der er langt mellem de helt store snapse indenfor Big Data i Danmark er der tilsyneladende rigtig mange bureauer og virksomheder på dansk jord, der hævder at anvende Big Data. Hvordan kan det gå til?

Big Data har siden udgangen af 2012 været ekstremt hypet – men af én eller anden årsag, så følger det ikke helt den kendte hype-cycle og sender os mod “the trough of disillusionment” – hvorfor nu ikke det?

Data er kommet for at blive

Selvom vi måske ikke har psykopatisk store data mængder i den gennemsnitlige danske case på Big Data, så er alle enige om, at effekten af datadrevet marketing er til at få øje på. Derfor er vi påpasselige med at aflive data-delen af Big Data.

Der bliver kun mere – så det skal nok ende “Big”

Hvis vi ikke har nok nu, så er der heldigvis udsigt til mere data. For mere vil have mere. Hvor antallet af kunder i basen er kvantitet, så er data på de samme kunder lig kvalitet. Jo bedre kundedata jo større kundelivstidsværdi kan det omsættes til. Så alle er i gang med at etablere kundeklubber og integrere online data fra diverse kilder; det er blevet en ambition gradvist at opsamle mere og mere data på kunder og produkter, for derefter at kunne finde de magiske sammenhænge. Hvis vi ikke har det, så skaber vi det famøse Big Data.

Derfor vil Big Data begrebet ikke dø i Danmark.

Let’s face it – alt er større i USA – men derfor kalder vi det stadig en stor menu på McDonalds i Danmark. Kan vi ikke bare enes om at gøre det samme med Data?

4 tanker om "Big Data på Dansk"

  1. Hej Rasmus. Tak for det lille mention i dit indlæg. Bankerne arbejder med big data på det finansielle område – bare ikke nogen de deler med deres rådgivere. Spiir arbejder også med finansielle data, men vi er ikke en betalingstjeneste og besidder slet ikke samme detaljegrad (terminal-id, forhandler-id, branche-id etc), og derfor har bygget en crowdsourced-kategoriseringsmotor, som lærer hvad arbitrære post-tekster svarer til i forbrugskategorier. Pt. anvender vi data til at lave sociale-sammenligninger så du kan mål din performance mod andre der ligner dig. Det sker kun med anonymiseret data, vi deler aldrig den enkeltes brugers data. Dem går vi utrolig langt for at beskytte, faktisk så langt at vi på et tidspunkt betalte for en service hos Trustpilot, som aldrig har gjort brug af, da den krævede at vi skulle give trustpilot e-mailadresser på vores brugere…

    God vind og sommer til dig 🙂

    mvh. Rune
    Direktør, Spiir A/S

  2. Hej Rune,
    Tak for kommentaren! Min pointe er, at loven spænder ben for, hvad bankerne kunne benytte deres data til med henblik på at forbedre servicen overfor den enkelte kunde. Jeres virksomhedsgrundlag er et udtryk for, at forbrugeren faktisk gerne vil i dialog omkring deres privat-forbrug eller i hvert fald gerne have indblik i det på et niveau, som bankerne er berøringsangste for. I er jo ikke en betalingstjeneste, men arbejder alligevel med anonymiserede data til benchmarking og måske også andre makro-ting – jeg kan ikke gennemskue om I arbejder med anonyme data af lovmæssige eller privatlivs-politiske årsager. Fed service ikke desto mindre!

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *