Data, hot eller möjlighet i din verksamhet. Diala Jomaa Högskolan Dalarna

Storlek: px

Starta visningen från sidan:

Download "Data, hot eller möjlighet i din verksamhet. Diala Jomaa Högskolan Dalarna"

Ingvar Bergman
för 5 år sedan
Visningar:

1 Data, hot eller möjlighet i din verksamhet Diala Jomaa Högskolan Dalarna

2 (BIG) Data Big data är en av de hetaste fraserna som används idag Big data erbjuder ett nytt perspektiv på realitet, och kommer därför att påverka och forma alla sektorer i vår ekonomi, särskilt som håller på att samla och underhålla data. Det kommer att genomgå en grundlig förändring i vetenskap, näringsliv, industri, styrelse, samhälle etc. Förmåga att få insikter (Insight) från stora mängder av data som inte skulle kunna uppnås från mycket mindre mängder, och det leder inte bara till högre effektivitet utan även till innovativa nya produkter och tjänster En ökning av kvantiteten resulterar i en kvalitetsförändring

3 Ta bild varje minute - bilder Ta bild varje 16 sekunder- film -Ökning av kvantiteten resulterar i en kvalitetsförändring

4 Data nya lins på verkligheten Från årtusenden letade vi efter insikt, vi observerar världen och får insikter från våra observationer. Hur känner världen sig omkring oss nu? Big data är vår nya lins på verkligheten.

dubbelt från 22,9 miljarder år 2016 till 50 miljarder år 2020 Utvecklingen ger upphov

5 Vi har tillgång till mer data än någonsin tidigare, Data skapades senast tre år än i hela historien Rapporter visar att antalet Internetanslutna enheter förväntas öka dubbelt från 22,9 miljarder år 2016 till 50 miljarder år 2020 Utvecklingen ger upphov till icke-triviala bekymmer när det gäller datainsamling, databehandling, analys och säkerhet.

Data-Information-kunskap-Insikt-Handling Trots denna överväldigande för big data är data mer eller mindre värdelös nonsens utan att göra analys genom att hitta insikter till handling.

6 Data-Information-kunskap-Insikt-Handling Trots denna överväldigande för big data är data mer eller mindre värdelös nonsens utan att göra analys genom att hitta insikter till handling. Analys (kunskap) är hur du förstår dina data och avslöjar meningsfulla trender medan insikter är det värde som erhålls Kunskap: Prediktera varmt väder Glassförsälning (ingen betydelse) Agera med Glasbutik och säljer mer glass när det är varmt

Data-Information-Analys-Insikt-Handling Data: Mobil app berättar att du skickade 14 0000 push-meddelanden förra månaden (betyder inte så mycket).

7 Data-Information-Analys-Insikt-Handling Data: Mobil app berättar att du skickade push-meddelanden förra månaden (betyder inte så mycket). Analys: Gräva igenom data och avslöja att din app skickade 3,7 meddelanden per användare med en hastighet på 20% Insikter: Skicka 3,7 push-meddelanden per användarresultat i 14% ökningstakt av inköp.

8 Hot eller möjlighet?

9 Smart Transport Trafiksäkerhetsanalys: förbättra trafiksäkerheten och minska antalet olyckor genom att titta på historien om olyckorna Reseplanering och effektivitet: bestämma tiden när trafikbelastningen når sin topp och förbereda en optimal färdplan som kan hjälpa till att minimera trafikstockningar. Prediktivt underhåll: förutsäga när en motordel för flygplan kommer att bryta sönder innnan den egentligen gör det till exempel för flygplan. Bättre multimodal resa: optimera leveransrörelsen Energioptimering: Eco körning

10 Data företräde- Nya guld Det är data som innehåller värde, och så de som har data eller har tillgång till det kommer att kunna extrahera det värdet, medan de som inte har data kommer att drabbas ekonomiskt. Data är "nytt guld" eller "ny olja". Denna analogi är faktiskt otillräcklig, till skillnad från fysiska resurser som guld eller olja, Datasvärde förvinner inte genom att användas en gång. Till skillnad från fysiska resurser kan det återvinnas många, många gånger över och fortfarande ge värde.

11 Data Experter Kunskapen att extrahera det dolda värdet i data är mycket viktigt för kommersiella enheter, och för närvarande finns det brist på experter på detta område. Hög efterfrågan för datavetenskapare och data analytiker

12 Big Data och AI Mer data betyder mycket mer värde. Detta kommer att driva många stora Big Data-företag för att bli ännu större datainnehavare. AI-applikationer som drivs av maskininlärning beror på data för att utveckla mer prediktiva modeller, Ju mer data, och ännu viktigare, mer data som representerar de begrepp du behöver lära dig, desto bättre AI-programmet

13 Men är du till salu? En dramatisk ökning av insamling och lagring av data, inklusive personuppgifter Anonymisering: GPDR-policyer för att anonymisera personuppgifter. Det fungerar inte mest eftersom vi nu tar fler data och vi har starkare verktyg för att kombinera och ansluta data

14 Litar du verkligen?? Big data beror på användar- och samhällelig förtroende för dem som samlar analyserar och lagrar data. Men mer är på spel: om människor förlorar förtroende för att dela data med Big Dataföretag, kan hela Big Data-ekosystemet vara i fara. Tillit är något som kan förstöras snabbt, men det tar mycket lång tid att bygga om det alls. Användare har medvetet valt Snapchat via Facebook eftersom de litar på Snapchat för att utbytta bilder försvinner snabbt och automatiskt

15 Men.. Vem äger data? Beroende på organisatorisk synvinkel kan olika ägarregler tillämpas i olika situationer på data. Medan vi hanterar enorma mängden sociala data för digitalisering, gör vi sentiment analys, flyttar vi dessa data, ändrar den för vår analys, i slutet har vi en svår fråga - vem äger dessa sociala data? Är detta den verkliga autentiska uppgifter som verkligen har sitt ursprung från en person och har ett syfte?

16 Ny mörk sida - predikterat beteende Möjlighet att använda stora data för att prediktera en persons framtid och hålla den personen ansvarig för det prediktera beteendet. Det är tanken att människor straffas inte för vad de har gjort, men för vad som bara förutsägs att göra. De drabbade personerna känns det som straff för något de fortfarande har att göra. Bilförsäkringsbolag: förare som hade dåliga betyg i skolan debiteras mer än de som gjorde det bra i skolan (deras prediktion säger att personer med dåliga betyg i skolorna är jämförelsevis elaka förare). Bank: Vissa människor förnekas lån och krediterar inte för vad de har gjort, men vilken Big Dataanalys prediktera de kommer att göra (nämligen att de inte har betalat sina betalningar

17 Ny mörk sida - Falskt förtroende för Data Risk för att vi bjuder in resultat av dataanalys med mer mening som den faktiskt har, tro att vi förstår fler delar av verkligheten än vi faktiskt gör. Det leder oss till falska beslut som vi gör med falskt självförtroende. I Big Data-åldern kommer vi att se världen mycket mer än någonsin tidigare. Förhoppningsvis förbättras beslutsfattandet. Men det ökar också risken för att ge data mer mening än det förtjänar Exempel: Efter att städer införde "prediktiv polis" minskade brott. det visar sig inte (eller till och med starkt) att Big Data var orsaken till minskningen av brott.

18 Framtida tankar Den viktigaste frågan är naturligtvis huruvida nackdelarna och kostnaderna kommer att överstiga de fördelar som uppnåtts genom användningen av Big Data eller vice versa. Vilken stor data framtid kommer att resultera? Ska vi stoppa Big Data, förlora sina många fördelar jämfört med problem för integritet, förtroende och oförutsägbarhet? Eller är in i den andra riktningen, vilket resulterar i massiva Big Data-användningar, vilket innebär att miljontals människor utsätts och skadar, djupt misstro mot den nya tekniken Hur kan vi förhandla om en väg som ger oss möjligheten att utnyttja Big Data, samtidigt som vi ser till att Big Data används ansvarsfullt och till nytta, inte bara för en handfull datahållare utan den bredare marknaden, och i själva samhället?

Relevanta dokument

6022/15 EHE/cs 1 DG G 3 C

6022/15 EHE/cs 1 DG G 3 C Europeiska unionens råd Bryssel den 13 februari 2015 (OR. en) 6022/15 NOT från: till: Ordförandeskapet RECH 19 TELECOM 29 COMPET 30 IND 16 Ständiga representanternas kommitté (Coreper)/rådet Komm. dok.