![](https://computas.com/content/uploads/2020/09/Computas-gratisbilde-2_digi-1250x704-2-edited-1-e1603310110185-1024x319.jpg)
Nye forbrugsmønstre stiller nye krav til dataanalyse
– Hvis jeg sælger is på Tivoli, og jeg ved, at der bliver solskin og skolebørnene har fri i morgen, så ved jeg også, at jeg kan sælge meget mere end på en tilfældig regntung tirsdag. Så kan jeg hente flere folk ind og skaffe flere varer, så jeg er forberedt og kan tjene mere, end jeg ellers ville have gjort. Det er et meget enkelt eksempel på hvordan frit tilgængelig data kan kombineres med egne data for at give gevinst. Princippet er generaliserbart til alle typer virksomheder i alle brancher.
Sådan indleder Ruth Marie Dahl Jensen, afdelingsleder i Computas, temaet for vores videomøde – som faktisk er den aktuelle krise. Jensen er ekspert på dataanalyse og cloud services, og har lang erfaring i at rådgive norske virksomheder i digital udvikling. Sammen med kollega og teamleder Anne Karin Dahle forklarer hun, hvad norske virksomheder kan gøre for at komme styrket ud af en vanskelig og uforudsigelig situation.
– Enkle eksempler som det med isene er gode i en normal situation og viser værdien af den type dataanalyse, vi snakker om. Men i dag er vi ikke i en normal situation. Nu er der helt andre mekanismer, som spiller ind. Forbrugsmønstre og kunder har ændret sig som en konsekvens af corona-situationen. Rammebetingelserne du arbejder inden for kan vendes på hovedet i løbet af få timer, afhængig af hvad Mette Frederiksen siger. Det gør det vanskeligt at tage gode beslutninger kun baseret på dine egne, historiske data, siger Jensen.
– Datadrevne virksomheder vil være bedre rustet til at fange nye trends og kunne tilpasse sig hurtigt. Men for god indsigt og et godt beslutningsgrundlag skal der tænkes bredere i forhold til, hvilke data man læner sig op ad, og egne data bør kombineres med eksterne data, fortæller hun.
Problemet med data uden kontekst
Et voksende antal virksomheder er gradvist begyndt at omfavne mere avanceret dataanalyse end tidligere. Den begrænsende faktor er midlertidigt at overgangen til at bruge eksterne data og potentialet i cloud lader vente på sig. I stedet vælger mange at falde tilbage på, hvad de har i egne data warehouses.
– Data warehousene som findes ude i firmaerne består af operative data samlet over tid på baggrund af enten myndighedernes behov eller forretningsbehov. De er blevet udviklet på den specifikke baggrund, og indkøbte løsninger vil også være udviklet med samme rammebetingelser. Det betyder, at dataen vil reflektere og ejes af selve organisationen. Derfor vil de alene kunne fortælle, hvad som er sket indad og ikke være til stor hjælp for at predikere ud fra eksterne faktorer, forklarer Dahle.
– Enkelt sagt, så fanger ismandens bollebagerens data warehouse ikke, at der er meldt solskin på DMI Yr, og at skolerne havde planlægningsdag. Al dataen viser, at der blev solgt tre tusind ekstra boller på en given dato. Uden kontekstuel information kan man ende med at konkludere, at man bør lave flere is bage flere boller på samme dato næste år og investere ud fra forkerte forudsætninger. Eller lige så slemt – gå glip af muligheder, fx på næste solfyldte fridag, uddyber hun.
Frit tilgængelig data har ekstra værdi i kriser
Når Computas-eksperterne snakker om frit tilgængelig data, er det altså information om faktorer, der påvirker organisationen udefra. Typisk er det information fra det offentlige, men også sociale medier, kommunikations- eller transportselskaber kan være kilder. I dagens specielle situation har man få norske datasæt, men internationale datakilder kan give opdateret information.
– Gennem kilder som EU’s globale dataportal kan du for eksempel se forskellige reproduktionstal i forskellige dele af verden. Det er information som kan give en idé om hvilke områder, som kommer til at lukke mere ned eller åbne mere op. Dette kan give kontekst til egne data til gavn for at forbedre sig på ændringer både opad og nedad i værdikæden, siger Dahle.
I så specielle situationer som den nuværende er man i større grad end ellers afhængig af menneskelig analyse. Nedlukningen af samfundet kunne nemlig ikke blive forudset alene ud fra data. Men princippet, om at det bedste man kan gøre er at kombinere kundskab om egne virksomheder med eksterne kilder, gælder stadig. Det betyder ikke nødvendigvis, at man skal tage den eksterne information ind i eksisterende data warehouses – god brug af cloud vil ofte være mere værdiskabende.
– Selve de eksterne data vil typisk ikke være noget, som er vigtigt for bedriften at sidde på. De vil i stedet give mest værdi, når de giver en kontekst til analyserne, der laves ud fra data, du allerede har, siger Jensen.
Se på hvad du har
Hvad enten samfundet skal åbnes mere op eller lukkes mere ned så vil dataanalysen kunne hjælpe til med at tage bedre afgørelser. De to eksperter peger på, at der i første fase af nedlukningen opstod problemer, da man i den kollektive trafik indstillede afgange, som sundhedspersonalet var afhængig af for at komme på arbejde. Måske kunne det have været undgået med bedre integration af data? De er hvert fald overbeviste om, at indhentning og samling af forskellige typer oplysninger vil blive afgørende for, hvor vellykket samfundet vender tilbage til normalen.
– Den vigtigste erfaring er, at mange virksomheder vil komme til at falde fra, hvis de ikke begynder at sætte sine egne data ind i en kontekst ved hjælp af eksterne kilder. Ofte kan det være enkle greb, som skal til for at komme i gang. Praktisk vil det oftest indebære, at flytte eksisterende data til cloud, og mange cloud-leverandører har virkelig gode løsninger til at gøre processen simpel, forklarer Jensen.
– Selve arbejdet går ud på at finde ud af, hvad du har i dag. Begynd ikke med at spejle hele data warehouset. Kortlæg klogt, sådan at du får nøgletallene med dig. Og husk at nye data er de allermest værdifuld i disse tider.
Automatisering Big data Cloud platform Dataanalyse Kunstig intelligens
![](https://computas.com/content/uploads/2021/02/Com-681-scaled-e1724758051394-1008x1024.jpg)
Vil du vide mere?
Så kontakt venligst