Big data gir deg nærmest uendelige muligheter for å strukturere informasjon. Du kan øke innsikten i din kundegruppe og i dine arbeidsprosesser og få kunnskap om en lang rekke emner som har betydning for virksomheten eller organisasjonen. Men det er noen ting, som big data i hvert fall i de kommende årene, ikke kan hjelpe deg med.
Transformation Tools er en uavhengig fagportal med det formålet at man ønsker å øke takten i selskap og bedrifters digitale transformasjon. Portalen sponses av IT-konsernet EG A/S. Synspunkter som uttrykkes på Transformation Tools er ikke nødvendigvis EG's.
Har du spørsmål til redaksjonen, eller ønsker du å bidra med et synspunkt, er du alltid velkommen for å sende en e-post til vår redaktør Leif Håvar Kvande på lehkv@transformationtools.no.
Kontakt og følg Redaktionen
1. Å fortelle deg «hvorfor»
Big data kan aldri fortelle deg hvorfor noe er som det er – men bare fortelle deg at slik er det. Big data kan fortelle at salget av jojoer er steget, og at antallet jojoreklamer er steget – men dataene kan ikke fortelle deg hvorfor jenter i alderen 11 til 15 plutselig elsker jojoer. På samme måte kan dataene fortelle deg at smarttelefoner er mer utbredt enn for 10 år siden – men at det skyldes at smarttelefonen ikke var oppfunnet for 10 år siden, kan en dataanalyse ikke fortelle deg.
2. Å svare på spørsmål uten statistikker
I tett tilknytning til punktet over kan big data ikke svare på spørsmål uten statistikk. Big data kan skape innsikt som du aldri selv kunne få oversikt over i mengdene av data, men vil aldri kunne fortelle deg, hvorfor yndlingskjolene til kona di alltid er blå (fordi de fremhever øynene hennes), selv om hun dekorerer alt annet med lilla (hun elsker bare lilla).
3. Å forutsi fremtiden
Med mindre du har alle data, vil big data aldri kunne brukes til 100 % nøyaktige forutsigelser. Analysen din viser kanskje at du de siste 10 årene har solgt 100 is om dagen, og du derfor sannsynligvis igjen i år vil selge 100 – men har du ikke inkludert værdata, beregninger for hvordan nyåpnede konkurrenter påvirker etablerte isbutikkers salg eller tilbudsreiser til alle andre destinasjoner i hele verden, vil deres påvirkning av resultatet ikke bli tatt med.
På samme måte kan en nettbokhandel også sannsynliggjøre at du vil kjøpe flere bøker av samme forfatter eller type. Men den vet ikke at vennen din kanskje allerede har lånt deg boken eller har sagt at den er forferdelig, og du aldri må lese den.
I en verden der alt (enda) ikke blir registrert og omformulert til tall, er dine spådommer basert på big data et estimat ut fra de dataene du har utvalgt. Og derfor vil du aldri være i stand til å forutsi fremtiden med 100 % sikkerhet.
4. Big data-analyser kan ikke komme med nye ideer
Digital intelligens er stadig i sin spede begynnelse. Vi kan lære en datamaskin å gjenkjenne ting, analysere ting og komme med konklusjoner basert på den oppgaven vi har stilt den. Men den kan ikke selv oppfinne nye former for konklusjoner og konsepter som vi ikke i forveien har programmert.
Det betyr ikke at big data ikke hjelper med å komme med ideer – for big data er fantastisk til å sammenstille data og vise hvor datasett avviker og faller sammen. Men datamaskinen kan enda ikke selv komme derfra til konklusjoner som den ikke på forhånd er kodet til å kunne treffe.
5. Å treffe dine beslutninger for deg
Analyser av big data er fantastiske som faktagrunnlag når du skal treffe en beslutning – men du kan ikke la analysene treffe beslutningene selv. For når datamaskinen foretar en dataanalyse, kan forskjellige datasetts likheter og forskjeller lede til konklusjoner som for et menneske er fullstendig ulogiske, men som gir god mening for en datamaskin.
For eksempel ville en datamaskin kunne konkludere med at den amerikanske stat burde nedjustere investeringene i vitenskap, romfart og teknologi for å forhindre selvmord der blokkerte luftveier er dødsårsaken, fordi grafene korrelerer. Eller at Nicolas Cage ville dukke opp i flere filmer enn året før fordi antallet drukningsulykker i svømmebassenger var økt. Eller at antallet ikke-kommersielle romoppskytninger på verdensplan hang sammen med antallet doktorater i sosiologi i USA. Alt sammen eksempler som vi som mennesker synes er så latterlige at vi lager hjemmesider om det, men som for en datamaskin er like logiske som at mengden mat du spiser, henger sammen med hvor mye du legger på deg.
