✕
Stort potentiale i eksisterende data
Danmarks Miljøportal (DMP) ønskede at vise deres interessenter, hvordan avancerede databeregnings algoritmer kan anvendes på deres eksisterende data. De manglede håndgribelige eksempler på, hvordan de kunne udnytte deres data ved hjælp af Big Data teknologier og vise anvendelsesmulighederne. Visma lavede derfor en analyse, der viser hvordan det er muligt at finde mønstre i data, ved hjælp af Machine Learning algoritmer.
Kombination og analyse af data
Til analysen blev der taget udgangspunkt i tre databaser, som indeholdt data om overfladevand, grundvand og jordprøver. Visma’s Data Scientists lavede en Data Mining analyse, hvor de opdagede mønstre og sammenhænge i de store datasæt, der var tilgængelige hos DMP.
Processen foregik således
- Ekstrakt af data (ETL) fra databaser
- Etablering af datamatrice til beregning
- Matematisk analyse og visualisering
- Præsentation af analyseresultatet for DMP’s interessentkreds
Om Danmarks Miljøportal
DMP består af et fællesoffentligt partnerskab mellem Miljøministeriet, KL og Danske Regioner. DMP er en selvstændig portal, der arbejder på tværs af myndighedsgrænser. DMP’s overordnede formål er at støtte miljømyndighedernes opgaveløsning og sikre et konsistent datagrundlag på miljøområdet (kilde: DMP).
Danmarkshistoriens største vandforurening illustreret ved hjælp af data analyse
Anvendte teknologier brugt til at lave analysen
- Map/reduce
- Distributed Computing
- Machine learning/Data Mining
- Microsoft C#
- Microsoft SQL Server
- NoSQL
- ETL
- Big Data
Resultatet af analysen - Danmarkshistoriens største vandforurening
Uden at have noget kendskab til data, domæne eller område inden analysen af DMP’s data fandt Visma ved hjælp af Big Data teknologier Danmarkshistoriens største vandforurening. DMP var godt klar over dens eksistens, men det nye var, at forureningen kunne påvises via Data Mining af DMP’s data.
Resultatet af analysen viser, hvor stort potentialet er ved at bruge eksisterende data og lave analyser på dem. Det er muligt at finde mønstre som menneskehjernen ikke kan kapere og påvise nye sammenhænge, der blandt andet kan bruges til forretningsudvikling.
Et andet resultat af analysen er, at DMP kan vise deres interessenter, hvordan man ved hjælp af Data Mining på meget store datamængder kan fremvise mønstre igennem en automatiseret objektiv proces. En proces, der kan berige hele miljøområdet med viden om sig selv på en omkostningseffektiv måde, og hvor vedligehold, optimering og ændring af model kan gøres ved en meget lav omkostning.
Nyt kendskab til forretningsmæssige fordele ved Big Data
DMP og dens interessenter opnåede igennem analysen kendskab til Big Data og de anvendelsesmuligheder det rummer. Samtidig fik de også et indblik i, at det ikke kræver en stor investering at komme i gang med at bruge data, fordi analyser kan laves ved hjælp af allerede eksisterende teknologier.
Rent forretningsmæssigt lærte DMP at Big Data teknologier kan give dem en række fordele, det kan lette udviklingen af applikationer til deres brugere, og gøre indsamlingen og struktureringen af data fra interessenter meget lettere.
René Stampe Lund
Direktør
rene.stampe.lund@visma.com
Telefon: +45 41 91 43 55
Vi digitaliserer Danmark
Vi anvender cookies til at indsamle information om din aktivitet på vores hjemmeside. Kombineret med data, du har oplyst os, skaber vi en profil, så vi kan vise dig indhold, der er tilpasset dine interesser. Når du accepterer, giver du os lov til at indsamle og behandle dine persondata som beskrevet her.
Se, hvilke cookies der gemmes, når du bruger siden og hvordan du ændrer dine præferencer i vores cookiepolitik.