Kap. 58 – Collecting Data How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet.

Presentasjon om: "Kap. 58 – Collecting Data How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet."— Utskrift av presentasjonen:

1 Kap. 58 – Collecting Data How Information Technology Is Conquering the World: Workplace, Private Life, and Society Professor Kai A. Olsen, Universitetet i Bergen og Høgskolen i Molde

2 Data blir elektroniske
Ved overgang til elektroniske media får vi tilgang til store mengder data på elektronisk form, for eksempel: Kommunikasjon på Facebook Data fra smarttelefon Søking på Google Transaksjonsdata. Bruk av kredittkort Alle disse tjenestene legger igjen elektroniske data, det gjorde ikke vanlig konversasjon, manuell søking, betaling med kontanter. Tidligere var data enten ikke tilgjengelig eller bare på papir.

3 Mange datakilder Komplette værstasjoner, koplet på Internett, kan registrere værdata kontinuerlig. Foto og video kommer direkte på digital form. Digitale billetter gir ikke bare et mer effektivt billettsystem, men en får store mengder data for senere analyse. Når mange butikk-kjeder innfører elektroniske kundekort er en viktig grunn til at en nå får data om kjøpemønstre.

4 Eksempler MRI generer store datamengder, kan vises som 3D bilder
Google steet-view har tatt kontinuerlige bilder fra veier over hele verden. Dette har kostet mye, men Google ser verdien av å ha slike data. Tjenestene kommer senere. Data på papir (som aviser fra gamle dager og bøker) skannes inn og blir tilgjengelig elektronisk (noe i tekstform og noe i bildeform): bokskya.no gutenberg.org avisarkiver Google Scholar

5 Utnytting av data Vi ser at disse basisdata kan være svært verdifulle, for eksempel for å: Identifisere gode og dårlige kunder I markedsføring, vise riktig reklame for riktig person (der sannsynligheten er stor for at vi kan få et salg) Se tidlige potensial for et produkt, analysere trender… Tilpasse produktet, for eksempel flyreiser, bedre til markedet

6 Big data Så store datamengder at de ikke kan håndteres med tradisjonelle metoder (filsystem, databaser). Eksempler: Facebook Google Meteorologi Biologisk forskning (bioinformatikk) Innen forretningsverden (Business informatics)

7 Datakilder

8 Eksempel: Big data & Naturlig språk
Eksempler: Facebook Graph Search Apple Siri Microsoft Kinect IBM Watson Google Now Google translation

9 Markedsføring All din bruk av nettsider, Facebook, Twitter, YouTube, Google etc blir lagret Da kan en bygge opp profiler av kunder. I utgangspunktet er disse anonymisert, men det viser seg at koplingen fra anonym profil til person ofte er enkel. Profilene brukes for målrettet markedsføring.

10 Målrettede annonser Når du går inn på en nettside vil denne ha plass for annonser. Data om deg sendes potensielle annonsører som byr (automatisk) på plassen. Dette tar et brøkdel av et sekund. Høyeste byder vil da kunne plassere sin annonse på siden, som du ser når siden blir lastet opp i browseren din.