Nisja-Wilhelmsen - Små og store data

Små og store data

Pål Nisja-Wilhelmsen

Big data, dataledelse og faktabaserte beslutninger

Foto: Paul Weaver

Pål Nisja-Wilhelmsen er direktør for innovasjon og forretningsutvikling i Nettavisen, som er en del av Amedia.

Han er utdannet økonom og markeds­fører fra

Bedrifter og organisasjoner som utnytter potensialet i gode data kan ta bedre beslutninger og tilpasse seg raskere til endringer i trender, etterspørsel og kundeatferd. Faktabaserte beslutninger erstatter synsing og magefølelse, og kan bidra til både mer effektiv og mer lønnsom drift.

Boken er skrevet for ledere, prosjektansvarlige og dem som trenger en konsis innføring i de viktigste begrepene og temaene innen digitalisering – så som stordata, kunstig intelligens og robotisering.

Små og store data er ikke en teknisk gjennomgang av koding og kompliserte algoritmer, men et praktisk innføringsverktøy for deg som ønsker å bidra til bedre beslutninger i en datadrevet organisasjon.

Handelshøyskolen BI, og har jobbet i Nett­avisen siden 1998. I Nett­avisen har han ansvaret for utviklingen av nye strategiske områder.

Tidligere har han vært redaksjonssekretær og markedskonsulent i Gyldendal Norsk Forlag, tekstforfatter i reklamebyrå, journalist, gründer og politiker. Han er en mye brukt foredrags­ holder.

www.gyldendal.no

Pål Nisja-Wilhelmsen Små og store data

Små og store data er en bok for deg som trenger en praktisk innføring i aktuelle temaer i det digitaliserte arbeidslivet. Ny teknologi, endrede kjøps- og forbruksmønstre, digitalisering og stadige krav til omstilling gir både utfordringer og muligheter.

Små og store data Big data, dataledelse og faktabaserte beslutninger Med bidrag fra Jens Petter Røyseth, Ole Christian Enger og Espen Juul Haugan

GDPR

Innhold 1. Behov for fakta 2. Finn fakta 3. Datastrategi 4. Prosjektledelse med små og store data 5. Dataledelse i praksis 6. Små og store lover 7. Tenk data

[start smuss]

SmĂĽ og store data

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 1

25/06/2019 09:51

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 2

25/06/2019 09:51

[start tittel]

Pål Nisja-Wilhelmsen

Små og store data Big data, dataledelse og faktabaserte beslutninger

med bidrag fra Jens Petter Røyseth, Ole Christian Enger og Espen Juul Haugan

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 3

25/06/2019 09:51

[start kolofon]

© Gyldendal Norsk Forlag AS 2019 1. utgave, 1. opplag 2019 ISBN 978-82-05-51271-9 Omslagsdesign: Munch Design Layout: Bøk Oslo AS Sats: Bøk Oslo AS Brødtekst: Minion Pro 10/14,5 Papir: 90 g My Sol Matt Trykk: Opolgraf, Polen Alle henvendelser om boken kan rettes til Gyldendal Akademisk Postboks 6730 St. Olavs plass 0130 Oslo www.gyldendal.no/akademisk akademisk@gyldendal.no Det må ikke kopieres fra denne boken i strid med åndsverkloven eller avtaler om kopiering inngått med KOPINOR, interesseorgan for rettighetshavere til åndsverk. Kopiering i strid med lov eller avtale kan medføre erstatningsansvar og inndragning, og kan straffes med bøter eller fengsel.

Alle Gyldendals bøker er produsert i miljøsertifiserte trykkerier.

Se www.gyldendal.no/miljo

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 4

25/06/2019 09:51

[start forord]

Hvorfor skal du lese denne boken?

Hver dag tar vi mennesker 35 000 avgjørelser.1 Vi velger klær, hva vi skal spise, mene, si, hvor vi skal gå og hva vi skal lese, hvordan vi skal høre på noe og hvem vi vil lytte til. De aller fleste av disse valgene gjør vi uten særlig mye tvil eller betenkningstid. Vi tar avgjørelsene basert på informasjon vi har lagret i vår egen datamaskin: hjernen. De store utfordringene kommer med en gang vi møter situasjoner vi ikke har møtt tidligere, eller skal sette flere situasjoner opp mot hverandre for å ta avanserte valg.

Denne boken er et forsøk på å gi deg grunnlaget for å bruke fakta til å ta bedre avgjørelser. Boken er skrevet både for deg som jobber strategisk, og deg som jobber operativt i en organisasjon. Den er for deg som leder eller blir ledet, eller som vil bygge din egen ordrebunke. Dette er ikke en bok som fokuserer på tekniske løsninger eller avanserte datamodeller. Data, små og store, er verktøy for ledelse, for prosjektstyring og for taktiske avgjørelser.

Det er et verktøy for strategi som snur opp ned på etablerte sannheter. Målet har vært å skrive en bok som gjør det mulig å forstå og bruke både big data, som vi vil veksle mellom å kalle stordata og big data, og vanlig data, smådata om du vil, i praksis.

Det som følger, er skrevet for å være raskt å lese, poengtert og som en spore for videre tanker og løsninger. Målet er at det skal hjelpe deg i ditt daglige arbeid med å finne fakta som kan skape nye teorier, og gjøre det mulig for deg og din organisasjon å være klar for den store revolusjonen vi allerede er oppe i.

Med vennlig hilsen Pål Nisja-Wilhelmsen 1

Sahakian, B. og Labuzetta J.N. (2013). Bad Moves: How decision making goes wrong, and the ethics of smart drugs.

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 5

25/06/2019 09:51

[start forord]

Slik kan du lese denne boken Kunnskapsnivået og forståelsen av mer eller mindre avanserte uttrykk innenfor dataverdenen varierer både hos ledere og andre. I et vedlegg til slutt i denne boken er sentrale begreper forklart, og kan være et fint sted å starte for mange. Dette er ikke en krimbok, så ingen morder avsløres i slutten av boken. Det er lov å bla, men ved å starte i vedlegget kan du tette eventuelle kunnskapshull så du forstår noe av det som ellers kan virke uforståelig.

Det er også en datamodell i boken. Dette er et forsøk på å lage en mulig struktur for å gjennomføre dataprosjekter i en organisasjon. For deg som bare vil lære, kan dette være et kapittel som ikke krever like inngående lesing. Det er selvfølgelig helt opp til deg.

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 6

25/06/2019 09:51

[start innfort]

Innhold Intro: Sherlock. . ..................................................................................... 13 Kapittel 1 Behov for fakta.. ................................................................. 15 Bedre styring med mer innsikt. . ................................................................ 18 Kompetansen for morgendagens jobb.. ..................................................... 20 En grenseløs kunnskapsrikdom. . ............................................................... 22 Data er råmateriale. . ................................................................................ 25 En datadrevet kultur................................................................................ 28 Kapittel 2 Finn fakta.......................................................................... 33 Hva er stordata?...................................................................................... 39 Volum............................................................................................... 41 Hastighet (velocity)............................................................................ 42 Variasjon........................................................................................... 42 Sannferdighet (veracity)..................................................................... 43 Verdi.. ............................................................................................... 45 Data vs. stordata..................................................................................... 47 Kapittel 3 Datastrategi: Veien til en faktabasert organisasjon.............. 53 Faktabasert framtid................................................................................. 56 Informasjon og opplæring. . ...................................................................... 58 Måling og effektrapportering.. .................................................................. 62 Data som strategisk grunnlag................................................................... 67 Data for innovasjonsbedrifter.. ............................................................. 69 Data for analytiske bedrifter................................................................ 72 Data for forsvarende bedrifter............................................................. 75 Data for reaktive bedrifter................................................................... 75 Fra reaktive til prediktive strategier.......................................................... 76 Innovasjon og forretningsutvikling med basis i data................................... 78 Innovasjon og analyse............................................................................. 81

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 7

25/06/2019 09:51

Innhold

8 Kapittel 4 Prosjektledelse med små og store data.. ............................. 83

Datamodellen K2 Hvor er organisasjonen?.. ......................................................................... 84 Ambisjonsidentifikasjon...................................................................... 85 Mulighetsavdekking. . .......................................................................... 88 Konkurranserom.. ............................................................................... 91 Ressurskartlegging. . ........................................................................... 93 Avgrensning og sortering.................................................................... 94 Målsettinger og destinasjoner.............................................................. 96 Operasjonelt, teoretisk grunnriss.......................................................... 97 Kapittel 5 Dataledelse i praksis.......................................................... 113 Slik får du med deg organisasjonen.......................................................... 117 Måling og oversikt................................................................................... 118 Data i markedsstrategi. . ........................................................................... 119 Data som taktisk beslutningsgrunnlag. . ..................................................... 121 Eksempel i praksis: Data i helse................................................................ 123 Daglig dataselvledelse. . ........................................................................... 126 Data som operativt verktøy...................................................................... 131 Umiddelbar innsikt............................................................................. 131 Løpende prognoser............................................................................ 132 Data som salgsverktøy........................................................................ 134 Data i produksjon............................................................................... 136 Data i kundeprosesser........................................................................ 138 Segmentenes avskjed......................................................................... 140 Data i logistikk........................................................................................ 142 Intern kompetanse............................................................................. 144 Ekstern kompetanse........................................................................... 145 Oppsummert: Moderne selvledelse med data.. ........................................... 147 Kapittel 6 Små og store lover. . ........................................................... 149 Personvernlovgivningen nå og framover. . .................................................. 151 Personopplysninger.. ............................................................................... 153 Nærmere om kravet til samtykke.............................................................. 155 Formålet med innsamling og bruk må angis.......................................... 156 Unntak fra kravet om samtykke?.......................................................... 156 Plikter og ansvar for behandlingsansvarlig og databehandler.................. 157

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 8

25/06/2019 09:51

9 innhold

Den registrertes rettigheter................................................................. 157 Overføring av personopplysninger til utlandet....................................... 158 Litt om overføring til USA. . .................................................................. 159 Anonymisering av personopplysninger.. .................................................... 160 Kommersialisering av stordata................................................................. 162 Hvem «eier» dataene?............................................................................. 163 Rettigheter gjennom avtaleregulering....................................................... 164 Åndsverklovens databasevern.. ............................................................ 165 Vern etter markedsføringsloven........................................................... 165 Misbruk av stordata................................................................................. 166 Noen juridiske hovedpunkter som er viktig å huske på. . .............................. 166 Kapittel 7 Tenk data.......................................................................... 169 Datavalidering........................................................................................ 170 Hvem har ansvaret?................................................................................. 171 Kryptering. . ....................................................................................... 173 Logging............................................................................................ 174 Verdien av data....................................................................................... 174 Data som penger............................................................................... 178 Den desentraliserte framtiden.................................................................. 179 Mer om korrelasjon og kausalitet.............................................................. 181 Dyp menneskelig maskinlæring................................................................ 183 Sannferdighetskompetanse................................................................. 184 Maskinens læring i praksis................................................................... 185 Der data ikke strekker til.......................................................................... 186 VEDLEGG Ting du bør kunne. . ............................................................... 189 Kunstig intelligens og andre uttrykk. . ........................................................ 193 Algoritmer.. ....................................................................................... 195 Veiledet og ikke-veiledet læring........................................................... 196 Modell.. ............................................................................................. 196 Tingenes internett (IoT)...................................................................... 198 Database. . ......................................................................................... 199 Nettsky (cloud).................................................................................. 199 CMS. . ................................................................................................ 199 ERP.................................................................................................. 200 MVP................................................................................................. 200 Automatisering.................................................................................. 200

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 9

25/06/2019 09:51

Innhold

10 VPN. . ................................................................................................ 200 Server............................................................................................... 201 Backend og frontend.......................................................................... 201 Nevralt nettverk................................................................................. 201 Etterord: Big datas tankekors................................................................... 203

Litteratur............................................................................................... 209 Stikkord................................................................................................ 225

100953 GRMAT Smaa og store data 190101.indd 10

25/06/2019 09:51