Baggrund for initiativet

Det estimeres, at mindre end 3 procent af det opsamlede data i dag bliver analyseret og omsat til viden. Derfor skal det nye danske center udvikle effektive og brugbare metoder og værktøjer til at analysere big data og skabe innovation gennem den indsigt analyserne giver. Kernen i samfundspartnerskabet består af de datalogiske institutter på Københavns Universitet, Danmarks Tekniske Universitet og Aarhus Universitet samt virksomhederne Systematic, Visma, BusinessMinds og Digitaliseringsstyrelsen, Erhvervsstyrelsen og Region Midtjylland under projektledelse af Alexandra Instituttet. Herudover vil der være en lang række andre private og offentlige virksomheder, som deltager i case-aktiviteter i centeret.
 
Formålet med samarbejdet er at udvikle generelle teknikker og metoder inden for analysealgoritmer, machine learning og interaktiv visuel analyse, der kan genbruges på tværs af en række cases i tre forretningsområder: Offentlige data, data fra fødevareindustrien, og data fra it-baseret læring, hvor de involverede virksomheder har et klart forretningspotentiale.

Samfundspartnerskabet kommer til at bestå af en række vigtige cases, som løses sammen med it-virksomheder. Der vil være mange lavt hængende frugter, man kan plukke hurtigt, som vil give resultater på kort sigt. Men det er også sådan, at der findes tungere emner inden for big data, som kræver mere forskning. Det handler blandt andet om at skabe algoritmer, som er så effektive, at de kan behandle dataene hurtigt nok til, at vi ikke skal vente uger på resultatet, siger Ole Lehrmann Madsen, professor og adm. direktør for Alexandra Instituttet, der er projektleder.

Aktiviteterne vil tage direkte udgangspunkt i de data, det offentlige og virksomhederne indsamler, og centeret forventer, at de allerede fra år ét vil kunne dokumentere gevinster for nogle af de involverede partnere.

Dataanalysemetoderne vil for eksempel blive brugt inden for følgende områder:

  • forudsige oversvømmelser og reducere negative effekter af klimaforandringer.
  • sikre mere effektive og bedre patientstrømme i sundhedssystemet.
  • tilbyde individuel læringsstøtte til børn baseret på analyser af typiske læringsmønstre.
  • sikre bedre sporbarhed og kvalitet af fødevarer.
  • datadreven offentlig forvaltning der kan reducere danske virksomheders administrative udgifter og skabe øget vækstpotentiale.

 
Samfundspotentiale

At samle store mængder data, analysere dem og bringe dem i anvendelse har et bredt samfundspotentiale. Det strækker sig fra virksomhedernes gavn af at kunne trække data ud fra egen produktion, så produkterne kan blive endnu bedre, over at kunne fastslå, hvor det giver den største effekt at investere i værn mod klimaforandringer og oversvømmelse, til at mindske antallet af folkeskoleelever, der tabes fagligt, ved at finde mønstre i, hvad eleverne har specielt svært ved i forbindelse med undervisningen.