Danske Bank sætter nu fokus på Big Data med start af et internt research projekt, der skal afdække mulighederne for udnyttelse af den til rådighed værende teknologi. I et interview med effektivitet.dk fremhæver afdelingsdirektør Jens Christian Ipsen, hvis IT-organisation har en central rolle i implementering af teknologien, at målet med brug af Big Data kort og godt er at gøre Danske Bank i stand til at tage bedre beslutninger og levere bedre produkter og rådgivning til kunderne.
Du går med tanker om at købe et nyt og lidt større hus, nu hvor der er kommet to børn i familien. Du lufter dine planer på Facebook og Twitter, og kort tid efter modtager du en mail fra din bankforbindelse, hvor man orienterer dig om dine lånemuligheder ved køb af en ejendom. De beskrevne lånemuligheder er tilpasset et huskøb, der stemmer godt overens med den størrelse hus, du har behov for, og som stemmer med familiens økonomiske muligheder. I vurderingen er der også taget hensyn til familiens opsparing og de sandsynlige fremtidige indtægter. Alt sammen er automatisk genereret fra udtræk og analyser af tilgængelige data på internettet, der har resulteret i et samlet billede af din normale adfærd og de præferencer, du må formodes at have ved f.eks. et huskøb. Måske har computeren også analyseret en risikoprofil på Jeres fremtidige indtægter, set i relation til den branche, I arbejder i, og hvad I laver og tilpasset låneforslagene til det. - Det kan lyde skræmmende, men ret beset vil det være en relevant og skræddersyet vejledning, som kan forbedre din beslutning om din fremtidige bolig.
Et andet eksempel er økonomifunktionen i en større virksomhed. Du arbejder som økonomidirektør og har dermed også ansvaret for valutastyringen i virksomheden. Til støtte for dine beslutninger får du løbende fra din bank forslag til valutakøb og salg, ikke kun baseret på den øjeblikkelige kursudvikling, men også beregnet ud fra historiske data på alverdens valutahandler og også baseret på din virksomheds normale handelsmønster og investeringsstrategi.
Begge eksempler illustrerer ikke konkrete Danske Bank projekter, men kunne være eksempler på, hvad fremtiden kunne give af muligheder, som ligger i at forvandle de enorme datamængder, der i dag ligger ustruktureret og uudnyttet på nettet og i interne databaser, til ny viden, som kan danne grundlag for bedre beslutninger både for kunde og virksomhed. Da der er tale om behandling af ekstremt store datamængder, er det kun muligt at realisere fuldautomatisk med hjælp af helt nye analysemetoder og modelleringer, hvor teknologien stadig er ved sin spæde begyndelse. Jens Christian Ipsen udtrykker det således: "Big Data betyder, at vi går fra regneark med data i kolonner og rækker til at trække på store mængder ustruktureret data. Hvor udvalgte data tidligere blev flyttet til koden for at indgå i beregninger, så flyttes koden nu til datamængden.
Fra foreløbige undersøgelser til research projekt
Danske Bank har inden for de seneste par år fulgt denne nye Big Data teknologi. Det er sket ved at følge udviklingen især i USA og England, som er nogle af de lande, der i dag er længst fremme med udviklingen inden for bankområdet. Man har også løbende holdt sig orienteret om den teknologi, der tilbydes fra systemleverandører og har i øvrigt fulgt med på nettet og læst tidsskrifter. Der er nu også på direktionsniveau interesse og overvejelser om at afsætte budgetpenge til en mere målrettet research på teknologien, med målet at udvikle nogle prototyper. Prototyperne skal i første omgang være en legeplads for IT-ingeniørerne selv og for de mere datadrevede forretningsenheder, hvor de kan teste mulighederne i teknologien. Inden for første halvår af 2015 er det derefter målet at kunne levere en "Proof of Concept" model, og ved slutningen af 2015 skal man være klar til at forlade research-fasen og gå videre med et egentligt udviklingsprojekt, baseret på et solidt teknisk og kommercielt grundlag.
Topledelsens overordnede mål som ledetråd
De overordnede, strategiske mål bag beslutningen kan udtrykkes i tre punkter:
- Big Data vil kunne skabe bedre viden, så det bliver muligt at tilbyde bedre, skræddersyede produkter til de enkelte kunder. Dermed kan banken blive en endnu mere kvalificeret partner for kunden.
- Indsamling og analyser på Big Data vil kunne resultere i bedre beslutninger på alle niveauer i organisationen, både ved tilrettelæggelse af operationelle procedurer, ved taktiske investeringsbeslutninger og ved beslutninger i den strategiske udvikling
- Igangsætning af arbejdet med Big Data på et tidspunkt, hvor teknologien endnu er ung og på mange måder ufærdig, kan give Danske Bank en chance for at opnå en række konkurrencefordele, som følger med at være "First Mover" i Danmark, som det har været tilfældet med Mobile Pay.
På nuværende tidspunkt er der ikke formuleret nogen konkrete kommercielle mål for anvendelse af Big Data. Det er simpelthen umuligt at gøre seriøst, så længe man ikke har erfaringer med teknologiens muligheder, ud over hvad man har kunnet skaffe fra udenlandske bankers case beskrivelser. Det er derfor, at der i år og næste år er tale om en research frem for et egentligt udviklingsprojekt. Men i løbet af 2015 skal der være formuleret et projekt med konkrete mål for de kommercielle produkter, der skal komme ud af Big Data, og med milestones, tidsplaner og budgetter m.v.. Mens de første research-aktiviteter primært ligger inden for IT-afdelingens regi, bliver udviklingsprojekter tværorganisatorisk med deltagelse af både IT- og forretningsenhederne.
Big Data projektet bliver hermed et eksempel på teknologi push. Det er i IT-afdelingen at interessen for Big Data er opstået, og det er her initiativet er taget til at afdække mulige gevinster for forretningen. Idéerne, som er bragt op gennem systemet, er kommet på Topledelsens agenda, og er så formaliseret i et internt research-projekt.
Udlandet kan give inspiration, og systemplatform er kommercielt tilgængelig
Jens Christian Ipsen nævner som benchmarks for Danske Bank i anvendelsen større banker som UBS, ING, HBSC m.fl..
På HSBCs hjemmeside kan man blandt andet læse: HSBC er en af verdens største og førende banker med hovedkvarter i London, og HSBC har arbejdet i adskillige år med udnyttelse af Big Data. Ifølge .Bankens globale chef for IT Architecture, Alasdair Anderson, er med sit team ansvarlig for opbygning og overvågning af den infrastruktur, som skal gøre det muligt for HSBC at håndtere de ekstremt store mængder af data, der er tale om. Alasdair Anderson beskriver det overordnede formål med deres Big Data aktiviteter således:
" We believe that big data means big profits, We do believe that you can make money with these kinds of platforms. They could offer us a competitive advantage in the market and allow us to leverage the core strength of HSBC, which is our presence globally, with the breadth of product that we offer. So we are consolidating our data on these platforms to make our analytics more holistic. So in securities services we can offer clients the capability to run analytics across their portfolios to stress-test against changes in interest rates, or what-if modelling on the impact of taking particular assets into a portfolio."
Som systemplatform er valgt Apache Hadoop, der lige nu er langt den mest udbredte platform for arbejdet med Big Data, og den bliver anvendt i de fleste af de Big Data projekter, der igangsættes i virksomhederne. Hadoop blev lanceret i 2005 af to Yahoo-ansatte, Doug Cutting og Mike Cafarella, og en liste over Hadoop-brugere og Hadoop-støtter indeholder en lang række af verdens absolut største IT-selskaber, heriblandt Amazon, Apple, IBM, Facebook, Google og Microsoft. Apache Hadoop er et open-source software framework, og data kan lagres i et eget datacenter eller kan gøres cloud baseret, så investeringer i hardware og setup ekspertise kan spares. Microsoft, Amazon og Google tilbyder i dag sådanne cloud løsninger. Analysefirmaet Gartner har vurderet, at Hadoop om blot to år vil være anvendt i 65 procent af de avancerede analyse-applikationer på verdensplan.
De grundlæggende IT-rammer findes således tilgængelige, så fokus og kompetencer kan koncentreres om at fylde meningsfuldt indhold i disse rammer. Danske Bank har endnu ikke afgjort, i hvor høj grad man vil anvende cloud løsningen frem for egne data-centre. Det er et af de utallige tekniske spørgsmål, som researchen skal afdække.
Også udfordringer ud over de tekniske
Det er ikke kun de tekniske problemer, som Danske Bank forventer at skulle arbejde med i forbindelse med Big Data udvikling og implementering. Jens Christian Ipsen kan som eksempler i flæng nævne:
- Har vi de rigtige kompetencer til at håndtere et projekt, der på mange måder er meget anderledes, end de projekter, vi ellers arbejder med? Hvor langt kan vi nå med at efteruddanne vores egne folk, og hvor svært bliver det at få fat i de rette eksperter udefra? Der er ikke mange i Danmark i dag, der er uddannet i data analytics. Det er kompetencer, der allerede er mangel på, og den situation bliver sikkert værre i de nærmeste år. Danske Bank får i dag udviklet software både i Danmark og Indien, og der er nok ikke tvivl om, at Indien også vil blive en betydelig bidragyder i den planlagte Big Data udvikling.
- Hvor vil vi støde på begrænsninger inden for lovgivningen, for eksempel Persondataloven, som sætter meget snævre grænser for udnyttelse og opbevaring af persondata? Vil det på væsentlige punkter begrænse vores muligheder for at udnytte teknologien effektivt?
- Hvilke etiske problemer kommer vi ind i, når vi opbygger en omfattende viden om for eksempel kundernes adfærd og præferencer, og hvor snævre grænser vil det sætte for vores udnyttelse af den viden? Der er lige nu så få erfaringer på området, så det er noget, vi bliver nødt til at være opmærksomme på, og selv skaffe os viden om i de kommende år.
Sammenfattende siger Jens Christian Ipsen, at Big Data har været noget, der i nogen tid har fyldt meget i hans egen og hans nærmeste medarbejderes kalendere. Fra nu af vil det være noget, der kommer til at være en fuldtidsbeskæftigelse for flere medarbejdere, og når research-fasen går over til et egentligt udviklingsprojekt, forventes der at blive behov for betydeligt flere ressourcer. "Det er et afsindigt spændende område, hvor vi måske har mulighed for at skaffe os konkurrencefordele, men hvor vi også er ude i et område, der både teknisk og kommercielt endnu er ret ukendt. Vi har heldigvis inden for Danske Bank på andre områder vist en evne til at eksekvere og realisere de mål, vi har sat os, og vi har en stor tro på, at det undervejs vil hjælpe os med en effektiv implementering af Big Data på vores bankforretninger."
Faktaboks om Big data
Big Data er en af de mest omtalte IT-trends i de senere år. Som det ofte ses med nye, hotte teknologier har der været en del begrebsforvirring og hype, men nu begynder Big Data-projekterne for alvor at vise sig rundt omkring i offentlige og private organisationer.
Et eksempel er Vestas, der kombinerer vejrdata med data fra vindmøller, og som den vej rundt kan lave Big Data og skabe nye forretningsmuligheder.
Et andet eksempel er Københavns Kommune, der anvender omfattende data-analyser og realtids-informationer for at kunne agere på alt fra befolkningstilvækst til sygefravær og pressede budgetter.
Der er stadig mere end én definition på, hvad Big Data egentlig er, men grundlæggende dækker det over de værktøjer og processer, der skal bruges, for at man kan håndtere og udnytte ekstremt store datamængder og arbejde med ustrukturerede data og realtidsinformationer.
Gevinsten kan være alt fra en optimering af forretningsprocesserne, til at man er i stand til at levere nye og bedre produkter, fordi man i højere grad kan spotte mønstre og tendenser hos kunderne.
(Klippet fra Computerworld).
Når man arbejder med store mængder af heterogene data (Big Data), er det ofte at det traditionelle SQL-databaseparadigme ikke kan løse opgaven. Dels fordi man ikke kan lave en model, der kan rumme alle datas egenskaber, og dels skalerer de ikke til den enorme mængde data. Derfor håndterer man ofte Big data i NoSQL databaser. Grundlæggende vælger man en type af database som understøtter, analyse af data på en bestemt måde. F.eks. vælger sociale netværk ofte at gemme informationer om hvem der er "venner" med hvem, i såkaldte grafdatabaser.
(Klippet fra Wikipedia).
Faktaboks om Jens Christian Ipsen:
Jens Christian Ipsen er afdelingsdirektør hos Danske Bank, ansvarlig for afdelingen "Information Management & Data Warehouse". Afdelingens rolle er at være system-provider for forretningsenhederne i Danske Bank, og afdelingen har ansat i alt 70 medarbejdere i Danmark og 85 i Indien. Blandt afdelingens services kan nævnes levering af performance management systemer, klassisk Business Intelligence løsninger, software til kredit- og risikoberegnings-modeller, prismodeller og modeller til at understøtte beslutninger.
Jens Christian Ipsen er uddannet Cand Polit, og han har været ansat i Danske Bank i 14 år, og i den største del af ansættelsen beskæftiget sig med IT-relaterede opgaver.
