Brug af big data kræver et spring fra revision til videnskab – Københavns Universitet

Videresend til en ven Resize Print Bookmark and Share

Datalogisk Institut, DIKU > Nyheder > DIKU-nyheder 2016 > Brug af big data kræve...

07. marts 2016

Brug af big data kræver et spring fra revision til videnskab

BIG DATA

De mindre danske virksomheder har slet ikke nok fokus på big data og de muligheder, der ligger i avancerede analyseværktøjer. Men det kræver mod at gå ud på nettet og hente data, forklarer en ekspert.

Billede fra Ingeniøren

Skrevet af Bjørn Godske, Ingeniøren, den 6. marts 2016

Danske virksomheder opsamler konstant data i enorme mængder. Alt fra sensordata om vindmøller til nuværende og potentielle kunders gøren og laden på internettet registreres, og de mange data kan bruges til at forbedre produkter, forudsige fejl og få flere kunder i butikken.

Fænomenet hedder big data, og alle de informationer, der kan hentes ud af de mange data ved hjælp af analyseværktøjer som machine learning og deep learning, bliver i dag fremhævet som en af de vigtigste drivkræfter i verdensøkonomien.

Men danske virksomheder tøver når det gælder avancerede analyser af big data, viser en rundspørge, som DI foretog i slutningen af 2015. Og det er især de små og mellemstore virksomheder, der ikke er kommet i omdrejninger.

Kun godt 10 procent af virksomhederne med under 100 medarbejdere brugte big data i deres forretning, mens det var 40 procent for de store virksomheder.

To indgange til deep learning og big data

Hotline på DIKU

»Skriv, hvis I har et problem inden for big data, machine learning eller lignende,« siger professor Christian Igel. Opfordringen er rettet mod danske virksomheder, som måske kan se, at de nye metoder kan bruges på deres forretning, men som ikke helt ved hvordan.

Med 5 mio. kr. fra Industriens Fond, har Data­logisk Institut på Københavns Universitet (DIKU) oprettet IDAS (Industrial Analysis Service) for at formidle viden om deep learning og big data:

IDAS bliver en hotline, som hurtigt kan hjælpe virksomheder i gang inden for områder som deep learning, machine learning, big data og tilknyttede områder som statistik, datasikkerhed og lagring,« fortæller Christian Igel.

IDAS vil især hjælpe virksomhederne med at identificere problemerne samt formulere forskningsprojekter og sammen søge om penge til at få dem gennemført. Der vil også være mulighed for overførsel af teknologi fra universitet til virksomheder. Det kan blandt andet ske sammen med Alexandra Instituttet, som også har kontorer på DIKU. IDAS kan kontaktes via big-data.dk

Center vil skabe samarbejde

Kun tre procent af alle de data, der indsamles i private og offentlige virksomheder, analyseres og omsættes. Men det vil et nyt center, med det mundrette navn ‘Danish Center for Big Data Analytics driven Innovation’ – eller bare Dabai – forsøge at lave om på.

Centret er et såkaldt samfundspartnerskab og består af en række universiteter, offentlige institutioner og private virksomheder. Det skal løbe i fire år, og på den tid skal der udvikles generelle teknikker og metoder inden for algoritmer, Machine Learning og visuel analyse.

Metoderne skal kunne bruges på tværs af en række cases i tre forretningsområder: offentlige data, data fra fødevareindustrien og data fra it-baseret læring. Det kan for eksempel føre til bedre forudsigelser af oversvømmelser i forbindelse med klimaforandring og mere effektive patientstrømme i sundhedssystemet.

Budgettet for Dabai er på 117 mio. kr., hvoraf Innovationsfonden har bidraget med 45 mio. kr. Find Dabai via professor Ole Lehrmann Madsen på Alexandra Instituttet, alexandra.dk.

Læs hele artiklen på ing.dk