Big Data er et av IT-bransjens mest hypede moteord, men det finnes substans i pratet om store data. Her er noen reelle eksempler på at sammenhenger i enorme datamengder kan gi oss et smartere samfunn.
Data er blitt omtalt som den nye oljen, hvor avanserte algoritmer skal gjøre det mulig å finne gull i en skog med informasjon. Big Data kan gjøre oss i stand til å finne sammenhenger i store datamengder som kan benyttes til å ta smartere valg, både for samfunnet og for næringslivet. For samfunnet kan det bety at vi bruker ressursene våre riktigere og for næringslivet at man tjener mer penger. Her er noen reelle eksempler.
Færre politistasjoner, men like god servicegrad
De færreste av oss har behov for å besøke en politistasjon ofte. For de som gjør det er det sjelden frivillig, og enkelte blir transportert dit av politiet selv. Når folk flest må til politistasjonen så er det primært for å fornyet passet, en gang hvert 10. år. De fleste av oss vil foretrekke å ha et synlig politi ute der ting skjer, og ikke sittende inne på politistasjoner. Da politianalysen ble gjort i 2013 fant man ut at det var mulig gjennom bruk av bosettingsdata og geografi å beregne en servicegrad i forhold til hvor mennesker bor. For 301 politistasjoner bodde 84% av befolkningen innenfor 15 minutters kjøring og hele 99% bodde innenfor 1 times kjøring. Ved å senke krav til antall mennesker som bor innen en gitt kjøretid fra en politistasjon marginalt var man gjennom omfattende beregninger i stand til å redusere antallet politistasjoner med ca 150. Dette representerer en betydelig innsparing i driftskostnader som kan benyttes til mer synlig politi der det er behov for de. Kartet nedenfor viser hvor politistasjoner optimalt bør kunne plasseres for å betjene flest mulig samtidig som en akseptabel servicegrad overfor befolkningen opprettholdes.
Hvor mange er hvor og når?
Et annet eksempel handler på hvor mange mennesker som befinner seg i et område på et gitt tidspunkt. I dette eksempelet kan analysene oppdateres kontinuerlig og resultatet kan benyttes i en rekke scenarioer. Bakgrunnsdata om demografi og husstander, data fra mobile basestasjoner og trafikkpunkttellinger sammenstilles i en analyse som estimerer antallet mennesker for et område på et gitt tidspunkt på døgnet og på året. Verdien av en slik analyse kan være formidabel. Resultatet kan for eksempel benyttes til å sikre at vi tar smartere beslutninger om å plassere politi- og beredskapsressurser på riktig tid og sted. Resultatet kan også være viktig input i styringen av transportsystemer og offentlig kommunikasjon. For det private næringsliv kan det være med på gjøre at man tar smartere beslutninger for både plasseringen av virksomheter og hvordan man bemanner de.
Big Data, til tross for hypen vi er inne i akkurat, kan være med på å tilføre reell verdi og gjøre oss til et smartere samfunn.
Geir