For meg begynte det i oktober 2012. Når jeg er på internasjonale flyplasser og skal ha en oversjøisk flytur, hender det svært ofte at jeg tror jeg har all verdens tid. At jeg har tid til å lese fagblader slik som Harvard Business Review, MIT Sloan, Wired og en mengde andre. Men som oftest blir det noen filmer på Netflix. Men denne dagen på vei fra København til New York så satt jeg meg ned for å lese. Jeg kom over et helt nytt utrykk. For første gang så jeg ordet Big Data. Jeg visste hva big var og jeg visste hva data var. Men var noen data større enn andre? Dette måtte jeg høre mer om. Jeg hadde en formening om at dette var store greier. Husk dette var i 2012.

​

​

Min bakgrunn - og utgangspunkt

Møtt selskaper

Mange nivåer

​

​

Vurdering - hva er verdien av data

Hva er verdien av dine data? Alle snakker om "den hvite olje". Men hva er egentlig verdien av de dataene din bedrift samler inn? Er det keiserens nye klær eller er det en reell verdi der. Er det et ukjent potensiale som dere kan kapitalisere på? Eller er det rett og slett bare en kostnadspost?

​

På den ene siden kommet langt og har store visjoner på hva det kan føre til. På den andre siden kommet kort..

​

​

Prinsippområdene

Anbefaling - netflix, san francisco konferansen + nevne at min venn også slet med profilen. Bedrer produkter og tjenester.

​

Gjør jobber - digitale assistenter (IBM og Mario Herger). Krevende. Nevne x.ai. Lære maskiner. Trene disse.

 

Oversikt over store datamengder som vi mennesker ikke klarer å håndtere - Amazon som bruker løsninger på Amazon go. Og at vi har forsøkt å lure mange ganger. Kanskje vise Neo 4 J som binder isammen og løser store datamengder oppgaver og anbefaling.

​

De store økosystemene + forfatteren på Harvard (at det er koblingen som i praksis er viktig)

​

Big Data, til maskinlæring

​

Bedre produkter og tjenester

​

Mario Herger - hvilke arbeidsplasser som blir borte.

​

Vise bilde av IBM sin Quantum computing + video fra Dublin

 

Produktområdene

​

Førerløse biler

Smarte byer. Vise video fra Huawei

Annonsering/markedsføring

​

Farene

Artikkelen fra MIT: https://www.technologyreview.com/2020/12/04/1013068/algorithms-create-a-poverty-trap-lawyers-fight-back/

Startup selskapene

​

​

De store økosystemene

​

AI vil det forandre alt?

​

Husk Netflix og anbefalingsvideoene - fra SF

​

Har selskapet en god IT strategi og en klar tanke om hvordan en skal kapitalisere på sine data?

​

Trafikk, smarte byer, Amazon Store, Avsløre forbrytere.

​

Områder som vi ikke liker eller er skeptiske til.

Ansiktsgjenkjenning og overvåkning.

​

Identifisering

​

Smarte byer, trafikk, sikkerhet,

​

Sol, vind, temeratur, klima.

​

Sensorer

​

Store datamengder

​

IBM -  med TU /foreleseren

​

Amazon Store

Microsoft - casene

IBM Watson - markedsførings cases / innhold ++ mailer

Microsoft - personalisering

Neo 4 J

Adobe

Labben i Singapore - automotive kjøretøyer + universitetet ++

Solenergi

Førerløse biler (CES)

Ansiktsgjenkjenning Huawei

Alibaba

Smarte Byer - Huawei

Autonome kjøretøyer - Huawei

Smarte byer i Hong Kong

​

Chris - som fortalte hvordan det var

​

​

​