Devices og “the Internet of Things”
Smarttelefoner registrerer vanvittig mye informasjon som geografisk plassering, datatrafikk, bruk av applikasjoner, bilder, video, lyd, bevegelser, og mye mer. Totalt er det cirka 4,5 milliarder mobilabonnenter på verdensbasis, og en stadig økende andel av disse bruker smarttelefoner: I begynnelsen av 2014 anslo IDC at cirka 63% av alle verdens mobiltelefoner er smarttelefoner (opp fra 50% året før), og at den gjennomsnittlige smarttelefonen nå koster kun 316 USD . Med andre ord, stadig flere verden over vil legge igjen mer data i årene som kommer. I tillegg kommer «the Internet of Things» til å bidra til stadig større datamengde – når «wearables» (GPS-gjenstander, klokker, briller, klær), biler, kjøleskap, TV’er, hus, og hvem-vet-hva ellers også, vil være online og generere data. Det er også snakk om hvordan «smarte hus» vil kunne koble alt sammen i et eneste stort nettverk: Hvis det brenner i huset vil brannalarmen gi beskjed til brannvesenet, brannbilen dirigeres raskeste vei til huset mens annen trafikk dirigeres vekk, vanntilførsel til området sikres, forsikringsselskap informeres, og så videre – alt automatisk.
Datatrafikk
Leverandører av internett og mobildata (Telenor, Netcom, Canal Digital, Get, og så videre) vet mye om atferden til enkeltbrukere; hva de surfer på, hvor mye data de konsumerer, når, fysisk hvor, og så videre. Eksempelvis ser man at datatrafikken belaster det lokale nettverket på Fornebu kraftig når det avholdes større konserter på Telenor Arena, og man kan se hvordan abonnenter beveger seg utfra hvilke basestasjoner de er tilknyttet på forskjellige tidspunkt. Videre vet leverandørene antageligvis hva slags enhet den enkelte abonnent bruker og hva slags applikasjoner og data som konsumeres, samt hvem og hvordan de kommuniserer med andre (sms, anrop). Denne informasjonen er leverandørene lovpålagt å slette etter tre måneder (seks måneder dersom Datalagringsdirektivet hadde blitt innført); om man kan stole på at tjenesteleverandørene følger lovverket er en annen sak.
Last ned vår e-bok om Big Data
Sosiale medier
Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Snapchat, og en hel mengde andre sosiale medier bidrar til at brukere legger igjen store mengder personlig informasjon hver eneste dag. Med ujevne mellomrom hører vi om hvordan NAV bruker Facebook for å avsløre trygdemisbrukere. Facebook havnet nylig i negativt lys da det viste seg at de allerede i 2012 hadde gjennomført et eksperiment med nesten 700.000 brukere for å se om de kunne manipulere brukernes følelser. I tillegg vekket det oppsikt at Facebook visstnok krever økt innsyn og tilgang til enkeltbrukernes devices ved bruk av IM-tjenesten Messenger, selv om det fra Facebook selv forklares at det ikke er så ille som det fremstår.
Google Trends
Det finnes mange søketjenester, men Google er utvilsomt ledende, med 90% markedsandel på verdensbasis. Det finnes mange historier om hvordan Google kan forutsi begivenheter basert på endring i søkeratferd; eksempelvis kan enkelte søkeord være gode pekepinner på influensaaktivitet. Selv om det diskuteres grad av nøyaktighet, er det også de som hever at Google Trends kan benyttes for å forutsi hvordan de finansielle markedene vil bevege seg. Aktivitet på Twitter kan også – blant andre ting – brukes til samme formål som Google Trends.
Kjøpsatferd og CRM (customer relationship management)
Amazon, Netflix, Spotify er tre eksempler på selskaper som bruker betydelige ressurser på å forstå og utnytte kundeatferd. Amazon kommer med anbefalinger av typen «lesere som kjøpte X, kjøpte også A, B og C», mens Netflix og Spotify anbefaler og promoterer filmer og sanger basert på hva du har sett og hørt før kombinert med data om hvordan brukere med preferanser tilsvarende dine også har sett og hørt. De aller fleste nettbutikker har også store mengder kunde- og kjøpsinformasjon som enkelt kan kombineres med andre typer datasett.
Privatøkonomi
Folkeregisteret, selvangivelser, skatteinformasjon, kredittvurderinger og bank-/kredittkorttransaksjoner inneholder alle verdifull data om privatøkonomien til nordmenn, både alene og aggregert. Lojalitetsprogrammer som Trumf gjør det mulig å få dypere innsikt i forbrukernes handlemønstre, og denne innsikten betaler Trumf for i form av 1% tilbakebetaling av total kjøpesum.
Ønsker du å vite mer om big data? Last ned vår e-bok
