Tema: Big data

Tema: Big data

Datamengden i verden har de siste årene eksplodert. Selskaper har tilgang på enorme mengder med informasjon om sine kunder, leverandører og tjenester. Innebygde sensorer registrerer og videresender data og finnes i millioner av mobiltelefoner og biler. Multimedia, smarttelefoner og sosiale nettverkssider bidrar til den eksponentielle veksten. Big data refererer til datasett så store at vanlige database- og programvareverktøy ikke klarer å fange opp, lagre, håndtere og analysere dem. Definisjonen av big data kan variere etter bransje, avhengig av hva slags programvareverktøy som er allment tilgjengelig og hvilke størrelser av datasett som er vanlige i bransjen. Ettersom teknologien stadig blir bedre, vil mengden store datasett øke.

Vi er eksperter i å identifisere og forstå komplekse sammenhenger i store datasett. Vi trekker ut essensen, identifiserer strukturen og finner de grunnleggende sammenhengene i dataene. Basert på data kan vi utvikle modeller som beskriver eller predikerer ulike variabler av interesse. Dette gir en unik innsikt i og grunnleggende forståelse av dataene.

 

Noen eksempler på big data-relaterte prosjekter på NR:

 
Vi deltar i kjernefasiliteten for bioinformatikk ved Universitetet i Oslo/Oslo Universitetssykehus. Her bidrar vi med statistisk veiledning og rådgivning innen genomikk. Vi har gjennomført en rekke oppdrag både innen forskning og for kunder.
I dette prosjektet har vi estimert klimasensitiviteten, en viktig parameter i en klimamodell.
Eiendomsverdi AS has utviklet en algoritme som automatisk estimerer markedsverdien til en bolig, uten at man trenger å være tilstede i den aktuelle boligen. Vi bruker statistiske metoder for å forbedre Eiendomsverdi's verdiestimater. I modelltilpasningen bruker vi hundre tusenvis av registrerte boligsalg som er solgt de siste årene. 
 
Banker er lovpålagt å tallfeste og vurdere sitt totale kapitalbehov. Derfor trenger de en modell som samler de ulike risikotypene for å få den samlede totalrisikoen. NR har lang erfaring med å utvikle totalrisikomodeller for norske banker.
 
I dette prosjektet for Ruter AS har NR utviklet en metode som estimerer antall passasjerer som går på og av enhver trikkeholdeplass og linje i Oslo, basert på passasjertellinger for noen av trikketurene.