Data den nye oljen EN FORUTSETNING FOR REALISERING AV DEN NYE DATAØKONOMIEN KJELL ARNE ARVESEN / SOLUTION ARCHITECT - DAAAS EVRY PUBLIC

Transkript

1 Data den nye oljen EN FORUTSETNING FOR REALISERING AV DEN NYE DATAØKONOMIEN KJELL ARNE ARVESEN / SOLUTION ARCHITECT - DAAAS EVRY PUBLIC

2 Eiendomsinformasjo n Ajour- og analysetjenester Markeder Kredittinformasjon Bank/Finance Foretaksinformasjon Personinformasjon Insurance Public Databehandler og Masterdata Management Kjøretøysinformasjon Sammensatte rapporter Utility Real Estate Integrasjonstjeneste r Collection Telecom/Logistics Evry Information Logistics & Services

3 Data er en del av vårt DNA

4 Markedets behov for data øker

5 Behov for automatisk behandling

6 Har du hatt lyst til å gjøre følgende spørringer? «Gi meg alle eksisterende kunder som har hatt nedgang i omsetning hos oss siste 12 mnd, men som har vekst i egen omsetning og antall ansatte» «Gi meg alle husstander i vårt nedslagsområde, som klassifiseres som barnefamilie og har høy sannsynlighet for å eie EL-bil» «Gi meg alle selskaper som har mer enn 50 biler og hvor bilene i gjennomsnitt er eldre enn 5 år» «Filtrer mine forsikringskunder på de som er mest utsatt flom for i 2019 og hvor bygningsmassen er eldre enn 30 år» «Gi meg alle bedrifter i Norge som har import av varer fra Danmark med verdi over NOK 10 mill»

7 Alle sier at «data er den nye oljen»

8 Men... Vi mener at data er mer verdifulle enn olje

9 Påstander Det er kombinasjonen av ulike data som gir verdi Jo fler relasjoner vi kan skape mellom data, desto rikere spørringer Om man kan forenkle utforsking av data, desto mer demokratisering av data får vi

10 Utfordringene Data blir lagret på mange forskjellige måter Det er siloer av data og tunge prosesser for uthenting. Det er nesten like mange definisjoner av data som det er datakilder Dataene du trenger, er ikke lett tilgjengelig En applikasjon per datakilde, lar seg ikke skalere Inkonsistente data og logiske regler skrevet i ekspertsystemer gjør at realisering av nye forretningsmuligheter har stor binding til fagspesialister

11 Målet Øke konkurransekraften til norske bedrifter Tilrettelegge for en smartere hverdag i en data-dreven fremtid Være den plassen hvor du finner gode data og modeller Data eierskap endres Vi tilrettelegger for at data blir tilgjengelig og sikker på en GDPR compliant måte Gjøre våre kunder i stand til å møte morgendagens utfordringer ved å effektivisere data Friggjøre fagspesialister til å realisere innovasjon Skape intraprenører

12 Hvordan Det er en reise... Med mange små verdifulle steg

13 Data kvalitet Tilgjengeliggjøre data Bygge modeller Markedsplass Verdi Data fluiditet Hvor starter reisen? 13

14 Data kvalitet

15 Utfordringer vi ser i dag Ulike definisjoner Bruk av reell produksjonsdata for testformål Utfordrende å syntetisere data Høy trikkefaktor Sensitivity: Internal

16 Tiltak Ekstraher ut definisjonene Visualiser data (topologi, heatmaps) Reduser duplisering av data Forretningsprosesser må understøtte datakvalitet Sensitivity: Internal

17 Tilgjengeliggjøre data

18 Utfordringer vi ser i dag Mange forskjellige API er Tilgangsstyring Deling av ekte kontra syntetiserte data Høy innsats for å benytte data Data som havner på avveie Høy innsats ved GDPR innsyn Sensitivity: Internal

19 Tiltak Benytte gode API standarder Fokus på granularitet og tidsbegrensning i tilgangsstyring Del syntetiserte data kontra ekte data Kryptering og sertifikater fra CA Få oversikt, med semantiske APIer Sensitivity: Internal

20 Hva må skje

21 Bli med på reisen

22 Kjell Arne Arvesen