Smart data Artiklar Smarta beslut

Från big data till smart data – så gick det till

- 12 apr 2017

Big data var länge ordet på allas läppar, men med de enorma mängderna data kom inte bara möjligheter utan även stora utmaningar. I dag pratar experter hellre om smart data. Det här är historien om hur big data blev smart data och om vad som väntar runt nästa hörn.

Vi har nog alla gjort det. Stått framför en omonterad Ikea-möbel och kliat oss i huvudet. Alla dessa träbitar som ska monteras ihop för att bli den där byrån vi vill ha. En tidskrävande uppgift som ibland kan kännas smått omöjlig. I alla fall utan bruksanvisning.

Om du leker med tanken att träbitarna på golvet framför dig är data, så får du en hint om den utmaning som big data har ställt företagen inför de senaste åren. Termen relaterar till den enorma mängd information som hela tiden registreras i vår nya digitala värld och som – precis som en möbel från Ikea – blir användbar först om den sätts ihop på rätt sätt.

– Begreppet big data beskriver de ofantliga mängder data som produceras i vår digitala tid. Den skapar i princip oändliga möjligheter men också utmaningar när det kommer till att göra informationen relevant och agerbar, säger Rikard Candell, ansvarig för Bisnodes analysenhet i Sverige

Rätt hanterad kan big data bland annat förbättra ett företags interna effektivitet, ge ovärderliga insikter om kunderna och öppna dörrar för nya innovationer. Det är här bruksanvisningen kommer in i bilden. Det är nämligen själva analysen av data som likt Ikeas bruksanvisningar sätter ihop delarna till något användbart. Det är den som skiljer big data från smart data.

Blue neon sign. Arrow in left direction.
”Varje företag måste hitta den data som är relevant för ändamålet och därefter analysera den på ett sätt som bidrar till nya insikter. Det är då big data blir smart data.”

Rikard Candell, ansvarig för Bisnodes svenska analysenhet

Förvirrad av alla begrepp och termer? Här är ordlistan som ger dig full koll

Förvirrad av alla begrepp och termer? Här är ordlistan som ger dig full koll

Actionable data: Data som får ett företag att skrida till handling.

Big data: Information som lagras digitalt och är så stor att den i princip inte går att bearbeta.

Dark data: Den data som företag samlar in och lagrar men sedan inte använder

Fast data: Data som är tillgänglig direkt och möjliggör beslutsfattande i realtid.

Small data: Termen kom till som en motsats till big data och beskriver all data som är ”liten” nog för att vara tillgänglig och agerbar.

Smart data: Den data som är relevant för ett specifikt ändamål och kan ge viktiga insikter.

1997 – året då big data nämns för första gången


Vi backar bandet och tar det från början. Att använda data i kommersiella sammanhang är inget nytt.

Redan på 1970-talet arbetade postorderindustrin och dagligvaruhandeln med att samla in data om sina kunder för att på så vis förbättra sina erbjudanden. Ur detta föddes de personliga rabatter vi i dag får när vi exempelvis drar vårt medlemskort på Coop eller loggar in på Ellos ”mina sidor”.  

Men data blev BIG först när den tekniska utvecklingen tog fart. 1997 nämndes begreppet big data första gången i en uppmärksammad artikel där NASA-forskarna Michael Cox och David Ellsworth resonerade kring hur de nya mängderna data krävde lämpliga analysmetoder. Några år senare myntades de berömda V:n som kommit att definiera big data: volume (de enorma volymerna), velocity (själva flödet av data) och variety (variationen av olika sorters data).

I takt med den fortsatta digitaliseringen exploderade datamängderna i slutet av 00-talet. Big data blev nu ett ”buzzword” som ansågs ha potential att förändra allting från företagande, till vetenskap, till underrättelseverksamhet, till nästan vad som helst. De stora datamängderna skulle bidra till insikter och objektiva sanningar som vi aldrig tidigare haft tillgång till.

Så sent som 2008 slog de tre amerikanska forskarna Bryant, Katz och Lazowska fast i rapporten ”Big-Data Computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society” att vi bara sett starten på de möjligheter som kommer av att samla in, organisera och processa big data.

Men så i början av 2010-talet började diskussionen svänga när baksidorna med big data gjorde sig påminda.

Anledningen? Att många företag närmast drunknade i data som vanliga databaser hade svårt att hantera. Lagring blev därför både dyrt och svårt och för att informationen skulle bidra till viktiga affärsinsikter krävdes stora tekniska investeringar.

Det började talas om ”the death of big data” och när det framstående amerikanska konsultföretaget Gartner 2015 stack ut hakan och provocerande hävdade att datan är dum och att det verkliga värdet ligger i algoritmerna hade de en poäng. Det är inte mängden data, utan hur datan används som spelar roll. Bisnodes expert Rikard Candell håller med.

– Datamängderna fyller inte något syfte i sig utan det är kvalitén som har betydelse. Varje företag måste hitta den data som är relevant för ändamålet och därefter analysera den på ett sätt som bidrar till nya insikter. Det är då big data blir smart data.

Oändliga möjligheter med smart data

Vi är alltså mitt uppe i en data-evolution där smart data är big data som har gjorts relevant och agerbar. Man kan likna big data vid en naturresurs, som måste förädlas för att kunna användas. På samma sätt som vind måste omvandlas genom ett vindkraftverk för att bli till el, måste big data analyseras för att bli användbar på riktigt. Och precis som potentialen i en förnybar energikälla som vindkraft är enorm, är möjligheterna med smart data i princip oändliga.

Inom sjukvården används smart data för att effektivisera och förbättra vården. På IBM pågår exempelvis ett projekt där ett datasystem scannar miljarder medicinska bilder och utifrån den samlade datan tar fram information som hjälper läkarna att ställa diagnoser. Kontaktlinserna för diabetiker är ett annat exempel. De mäter sockerhalten i ögats tårvätska och larmar om nivåerna blir för låga.

Ett av de företag som är kända för att arbeta med smart data är Spotify. Jenny Hermanson, Managing Director för Spotify i Norden, beskriver i en tidigare intervju med Bisnode hur smart data är en del av företagets ryggrad. Spotifys analysteam arbetar ständigt med att analysera data för att bygga en bättre produkt, hitta trender och ta fram personliga rekommendationer. Ett exempel på det är Release Radar, den personligt anpassade spellistan som varje fredag samlar nya låtar från lyssnarens favoritartister. Den smarta datan bygger på att algoritmer fångar upp och analyserar användarens musiklyssning.

– Vi ser allt fler innovativa företag vars affärsmodell och tekniker bygger på smart data, säger Rikard Candell och tar taxitjänsten Uber som exempel. Där används smart data för att matcha utbud och efterfrågan på ett optimalt sätt. När efterfrågan är stor ökar priset vilket i sin tur ska locka ut fler chaufförer. Genom att samla in data i form av omdömen i appen kan de också utveckla tjänsten och skapa en bättre kundupplevelse.

Personalisering framtiden för smart data

 Om big data är död och smart data tagit över: vad väntar då runt nästa hörn?

Med tanke på att det redan i dag skickas cirka 100 000 tweets och 204 miljoner mejl varje minut kan det låta orimligt att mängden data kommer att växa i ännu snabbare takt. Men så blir det. Triggern för den utvecklingen är sakernas internet (internet of things), det vill säga vardagsföremål som hushållsapparater, kläder eller fordon som i allt större grad kopplas upp mot internet.

– Allt fler av våra ägodelar är uppkopplade och genererar data som det finns potential att omvandla till nya insikter. Det gör utmaningen att hitta ”rätt” data ännu mer påtaglig, säger Ulf Johansson, professor i datavetenskap vid Jönköping University, 

När Ulf Johansson blickar mot framtiden ser han även hur personalisering blir allt vanligare. Kunderna förväntar sig riktad kommunikation och unika erbjudanden samtidigt som det inte får upplevas som att företaget vet för mycket. Något han beskriver som skillnaden mellan ”cute” och ”creepy”.

– Företagens intresse för att få insikter om de enskilda kunderna växer och ofta letar man i det dolda med hjälp av olika analysverktyg, säger han. Att som kund få ett personligt erbjudande från ett företag man tycker är coolt känns ”cute”, men får man blöjreklam efter att ha köpt ett graviditetstest kan det upplevas ”creepy”.

Även Rikard Candell talar om ökad personalisering när han spanar framåt. På sikt ser han hur teknikens förmåga att möta kundernas behov leder till att de inte behöver vara lika aktiva själva. Spotify kommer åter upp som exempel:

– I dag får vi musik rekommenderat baserat på exempelvis känslostämning eller tid på dygnet, säger han. Nästa naturliga steg är att tjänsten intuitivt spelar den musik vi vill lyssna på oberoende av vår egen input och innan vi ens vet om det själva. 

Hur väl företagen lyckas med sitt arbete med smart data handlar om hur organisationen hanterar frågan, snarare än de tekniska lösningarna. I skiftet från big data till smart data krävs nämligen inte längre stora tekniska investeringar för att hantera informationen.

– Vi ser redan idag att företag som sitter inne på stor kunskap om sina kunder har större sannolikhet att lyckas, säger Rikard Candell avslutningsvis. Företag i alla branscher kommer att behöva arbeta datadrivet för att vara konkurrenskraftiga.

Director Bisnode Analytics & Advisory

Prenumerera på vårt nyhetsbrev

Nyhetsbrevet vänder sig till alla med intresse för tips, trendspaning och inspiration inom Smart Data.

Integrera kvalitetsdata i dina affärsprocesser

Integrera kvalitetsdata i dina affärsprocesser

Ta smarta beslut med hjälp av effektiv datahantering

  • Minimera kostnader med smartare processer
  • Spara tid med automatiserad datahantering
  • Effektivisera datamatchning med realtidsuppdateringar
Läs mer