Stor prisutdeling: Analyseløsning for 5 mrd. datapunkt for skip hedret med BI-prisen 2019

Dataforeningens faggruppe for Business Analytics er jury for alle de innsendte nominasjonene, og ut av de nominerte kom juryen frem til tre kandidater til årets BI-pris.

Deltagerne på arrangementet stemte frem en vinner: Kystverket med Kystdatahuset, en offentlig tilgjengelig database for informasjon om kysttrafikk.

De tre finalistene til BI-prisen var Kværner, Kolonial.no og Kystverket.

Etter en panelsamtale og en videopresentasjon fra hver av kandidatene ble de rundt 100 deltakerne bedt om å stemme frem sin favoritt.

Vinneren ble altså Kystverket med Kystdatabasen.no.

Kystverket har store mengder data om skipstrafikk langs norskekysten. Deres egne ansatte har behov for enkel tilgang til disse dataene for analyse og saksbehandling.

Nå er det tilgjengeliggjort gjennom portalen Kystdatahuset, en portal som altså også nå har fått en gjev utmerkelse fra fagfolk.

Og kystdataene er ikke bare tilgjengelig for Kystverket selv, men for andre myndigheter som politi og tollvesen, forskere, media, og for den saks skyld enhver som har lyst til å se hva som foregår i de nære kystfarvann.

─ Hvordan føles det å få en så høythengende pris for arbeidet du og kollegene har gjort det siste året?

Spørsmålet går til seniorrådgiver Harald Borgø i Kystverket. Det var han som representerte virksomheten under prisfesten i Oslo den 20. november.

─ Kjekt. Inspirerende. Jeg tror det er en god hjelp i det videre arbeidet. Jeg håper også det bidrar til at tjenesten blir mer brukt.

Nyhetskilde

Flere medier har oppdaget muligheten til å visualisere skipstrafikken i norske farvann. Typiske saker hvor databasen kan gi faktapåfyll er anløp i norske havner, for eksempel i form av cruisetrafikk. Dataene forteller hvilke skip som har kommet når, og også hvor mange mannskap og passasjerer som er ombord.

─ Hva har vært de største utfordringene for teamet som har bygget opp denne løsningen?

─ Hovedutfordringene var å få data presentert i sjøkart og få til en rask presentasjon av AIS-data (AIS = Automatisk identifikasjonssystem, red. anm.) som er vasket for feil og beriket med mer informasjon om skipene. Vi mottar daglig 23 millioner posisjonsdata fra AIS, over 5 milliarder i året. Det er store datamengder som skal håndteres på en smidig, kostnadseffektiv måte.

Å spå salg av melk og brød

En av de andre finalistene var Kolonial.no, representert av data scientisten Jens Skogstrøm. Selskapets kandidat til prisen er et system som presise salgsprognoser for den seks år gamle oppstartsvirksomheten.

Selskapet jobber både mot bedrifts- og privatmarkedet, og leverer dagligvarer på døren til kundene.

Det er store sesong- og ukedagsbaserte variasjoner i etterspørsel, og i tillegg en ekstremt stor usikkerhet forbundet med flyttbare helligdager og tilhørende ferieplaner. Stadige endringer i varesortiment og leveranser, samt en tosifret vekst, gjør at historiske data har begrenset verdi. Dette skaper mildt sagt store utfordringer for prognosemakerne.

For et år siden ble Jens Fredrik Skogstrøm utfordret til å lage en forecastingmodell. Fem måneder, mange hundre variabler og millioner av trekninger fra sannsynlighetsfordelinger senere var løsningen i produksjon. I dag planlegges innkjøp og bemanning i plukk og distribusjon ved hjelp av modellen.

Se videoen i full størrelse

Kværner forutser forsinkelser

Været betyr mye for Kværner. Så mye at hvis de bommer på tid på en leveranse kan det bety at de må vente et helt år før værforholdene igjen tillater leveranse.

Det er her Kvaerner Delay Prediction kommer inn. Det er en løsning som ved hjelp av maskinlæring og data fra selskapets eget store datavarehus forutser forsinkelser og hvilken effekt forsinkelsen vil ha før det inntreffer.

Se videoen i full størrelse

Kværners forsinkelsesprediksjon ble presentert av Stephen Allwright, som er konsulent fra Sopra Steria.