Big Data. Big Value?

Alle snakker om Big Data – men hva er det egentlig? Er det en hype, eller gir det reell forretningsverdi? Og hvilken kompetanse må bygges opp i organisasjonen? På dette seminaret får du høre hvordan Big Data kan hjelpe deg å nå de målene du har satt deg og oppnå konkurransefordeler

Bli med oss 4. juni for å lære mer om hvordan store norske selskaper henter ut forretningsverdi fra Big Data. Hør på historiene, diskuter med eksperter som jobber med disse temaene til daglig og få svar på spørsmålene dine. Vi ser frem til å møte deg!

Tid og sted: Handelshøyskolen BI, Nydalsveien 37 (Rom: A2-045), torsdag 4. juni kl. 08:30 – 15:30

Pris: medlemmer kr. 2.550 eks mva – ikke medlemmer kr. 3.350 eks mva

PROGRAM

08:30 – 09:00 Registrering og kaffe

09:00 Introduksjon: Big data. Big value? – Auke Hunneman, BI Norwegian Business School

Auke Hunneman is an Associate Professor at BI Norwegian Business School and an Adjunct Associate Professor at the University of Stavanger. He also is an Associate Dean for the Bachelor in International Marketing at BI Norwegian Business School. Auke earned his Master’s degree in economics and Ph.D. from the University of Groningen in the Netherlands. His primary research and teaching interests are in retail management, (spatial) marketing models, and marketing accountability (return on marketing investments). Auke has taught several courses, including Retail Marketing, Research Methods, and Marketing Management at undergraduate and graduate
levels.

09:15 Prediktiv kundeutvikling – hvordan kommunisere relevant og tilby kundene det de ønsker – Lars Nuvin og Solveig Skjerven, Storebrand

I tradisjonell markedsføring jobber man med å målrette budskap mot grupper av individer – segmenter. Med prediktiv tilnærming spisser man budskapene mot enkel individet basert på innsikt og analyse. I Storebrand klarer vi ved hjelp av vår strategi for kundeutvikling og prediksjoner å tilby kundene riktig budskap til riktig tid i riktig kanal. Dette øker relevansen og opplevd verdi for kundene. Samtidig skaper vi økt respons og verdi for Storebrand. Vi inviterer dere med på Storebrands reise fra tradisjonell tilnærming til markedsføring til prediksjonsbasert kundeutvikling.

Lars er segmentanalytiker i markedsavdelingen til Storebrand. Hans arbeidsoppgaver er å skaffe innsikt i Storebrand sin kundemasse gjennom prediktive kundeanalyser, effektmåling av kundeaktiviteter og eksplorativ dataanalyse. Lars har en bachelorgrad i økonomi og en mastergrad i anvendt statistikk fra Norges miljø- og biovitenskaplige universitet i Ås. Han har tidligere jobbet som statistiker innen skadeforsikring og som markedsanalytiker.

Solveig jobber som segmentleder i Storebrands markedsavdeling og har ansvar for salgresultater, kundevekst og kundeutvikling innenfor bank- og forsikringskategoriene til Storebrand-konsernet. Hun er sentral i arbeidet med Storebrands kundeutvikling og bruk av prediksjonsbasert kundeaktiviteter knyttet opp mot “next-best-offer”-systematikk. Solveig er utdannet sivilmarkedsfører fra Norges Markedshøyskole og har en MBA fra C.T. Bauer College of Business ved University of Houston i USA. Hun har tidligere erfaring fra lojalitetsmarkedsføring og CRM-arbeid fra Continental Airlines i USA og Thon Hotels i Belgia og Norge.

10:00 Hvordan viral markedsføring og iPhone hjalp oss med å forstå dengue fever i Pakistan – Johannes Bjelland, Telenor ASA Group

Telenor Group er tilstede i 13 markeder og har snart 200 millioner kunder. Disse kundene genererer store mengder data. I Telenor Research jobber et team med dedikerte ‘Data Scientists’ med å finne nye smarte måter å anvende dataene på. Johannes Bjelland vil presentere nye resultater fra dette arbeidet.

Viral markedsføring og Big Data-metoder: Da iPhone ble lansert spredte den seg som ild i tørt gress – mye fortere enn forventet. Vi viser hvor sterkt viral spredning og jungeltelegrafen påvirket salget av Android og Apple telefoner. I en studie utført sammen med MiT i USA har vi også målt hvordan moderne Big Data-metoder kombinert med Sosial Nettverksanalyse kan gi opptil 13 ganger bedre suksessrate.

Nye muligheter med lokasjonsdata: Ved å studere mobilbruk på basestasjonsnivå får man et innblikk i hvordan folkemengder beveger seg. Telenor Research piloterer metoder for å benytte denne informasjonen til å skape nye verktøy for å effektivisere biltrafikkmålinger og offentlig transport.

Nødhjelp og data: Mobiltelefondata kan brukes til mer enn å forbedre kundeforhold og businessanalyser. Nyere forskning viser at mobildata hjelper til med å forutsi hvordan smittsomme sykdommer spres, hvordan nødhjelp skal distribueres ved katastrofer og hvordan matvarekriser kan måles. Telenor samarbeider med FN og forskningsmiljøer på MiT og Harvard for å finne gode ‘data for social good’ bruksområder.

Johannes Bjelland er senior Data Scientist i Telenor Group Research. De siste syv årene har han vært med på å utvikle og teste nye metoder for å trekke ut innsikt og verdi fra enorme mengder Telecom kundedata . Dette inkluderer data mining, maskinl ring, sosial nettverksanalyse samt planlegging og gjennomføring av datadrevne marked føringspiloter. Han har stor tro på dataanalyse som et verktøy for å optimalisere fo retningsbeslutninger og forske på menneskelig atferd. Hans faglige bakgrunn er innen numerisk fysikk.

11:00 – 12:00 Lunsj

12:00 Store datamengder – utfordringer og muligheter – Rune Larsen og Torulf Mollestad, Altran Norway

I denne presentasjonen snakker vi om hvordan å høste fruktene av de stadig økende datamengdene – hvordan kan vi tilpasse organisasjonen for å være best mulig skikket til å imøtegå fremtidens utfordringer og muligheter? Hvilke signaler skal vi lytte til, hvordan hente ut de viktigste elementene blant støyen og hvordan skal vi sørge for at vi agerer på best mulig måte? Hva med det stadig økende antall av sensorer som omgir oss – hva er Internet of Things og hvor går utviklingen?

Rune Larsen

Torulf Mollestad er ansatt som Principal Consultant i Altran Norge. Han tidligere arbeidet 14 år i SAS Institute, senest som Principal Advisor SAS Nordic, og arbeidet som presenteres ble gjort i denne tiden. Hans oppgaver hos SAS var hovedsakelig knyttet til statistisk analyse, data- og tekst-mining, og han har arbeidet med en rekke ulike industrier og problemstillinger. Han har også forelest på BI og har vært førsteamanuensis ved NTNU i 8 år.

12:45 Big Data – Transforming the customers’ choice and the what, where and when of retail! – Stephen Karl Ranson, Cloud Explorers

Stephen is the leader of a disruptive technology company Cloud Explorers AS. Founded in 2011 by 10 experienced highly capable engineers and architects. During the last four years, through real client cases and real data, they have developed a platform that is being described as ground breaking and spectacular by our partners and customers. Cloud Explorers AS has very deep knowledge and experience in Big Data and have a mission to share this with the industry to provoke disruptive innovation and new thinking. Having mastered Big Data technologies such as Hadoop and Solr, they have created a whole new approach to Business Analytics, Data Visualization and Market Segmentation along with Omni Channel Communication. Stephen would like to talk about how they have achieved this from both a technology and business perspective.

He will also take the time to detail several real client cases and share insights and vision of the future of retail! Discussing from within the stores with technologies like ibeacon, out onto the web with online commerce down through the omni channel universe from Email to Facebook.

13:30 – 14:00 Kaffe pause

14:00 Sobazaar – Facebook for fashion. How to build a recommendation system – Hai Thanh Nguyen, Telenor ASA Group

Sobazaar is a fashion app which was created by Telenor Digital. The app is not only a fashion portal where users can find relevant fashion items, but also it is the fashion-based social network. The ambition is to build the app to become “Facebook for Fashion”. We believe that by engaging users through making it useful for them in getting fashion needs and also sharing, expressing fashion taste to others, all the product selling and offers will come afterwards. To build the app more relevant for users, two different types of recommendation systems are necessary: 1) Relevant fashion items recommender system and 2) Whom-to-Follow recommender system. The talk will share some experience on how to build these two types of recommender systems for Sobazaar.

Hai Nguyen is currently a researcher at the Telenor Research. He graduated from Lomonosov Moscow State University in applied mathematics and computer science in 2007. In October 2008, he joined the Norwegian Information Security Laboratory as a research fellow. He has been doing research on machine learning for information security and digital forensics. Since then, he has published six international scientific journal articles, two book chapters and eleven peer-reviewed conference papers. From April-2012 to November-2012, he has been a visiting scholar in the machine learning group at University of California at Santa Cruz and working on online-learning for big data analysis and applications to information security and digital forensics. From January 2013, Hai Nguyen is a postdoc researcher at INRIA Lille-Nord Europe research center. His current interests include large-scale machine learning for big data analysis and its security & privacy issues, recommendation systems, multi-armed bandit algorithms.

14:45 Why everything you know about football is wrong – Chris Andersen, Anderson Sally LLC

Chris Anderson presents ideas and findings from his book, The Numbers Game, co-authored with David Sally. In the book, the authors demonstrate that every shred of knowledge and data we can gather can help us to love football, and understand it, even more. For example, why stopping a goal is more valuable than scoring one, why corners should be taken short, and why it is better to improve your worst player than to buy a superstar. Using the wealth of data that is now available about what happens on the field, and drawing from current theories in the social sciences, Anderson questions many of the accepted conventional wisdoms of football analysis.

Chris Anderson was educated at the University of Cologne, Virginia Tech, and Washington University in St. Louis where he obtained his PhD. He has held appointments at a number of elite universities, including Oxford University and Stanford University. He is the author and editor of 8 books and 70 scientific articles in some of the world’s leading social science journals, and the winner of prestigious national and international scientific awards.

Together with David Sally, he wrote a widely acclaimed book on football analytics, entitled The Numbers Game: Why Everything You Know About Football Is Wrong (Penguin, 2013). Billy Beane, manager of the Oakland A’s baseball team and movie Moneyball called it “A Must Read.” The Times has hailed it as “the book that could change the game forever”. Trained as a data scientist, he has 25 years of experience analyzing complex datasets using a variety of basic and sophisticated statistical techniques. Applying this expertise to football analytics, he and Sally develop and use rigorous and appropriate analysis tools to acquire, manage, and build and sustain clubs in the context of global competition for talent and success. Anderson is now a frequent commentator on the use of analytics in football and Big Data in high performing organizations.

15:30 Oppsummering og takk for i dag

The seminar is sponsored by The Department of Marketing at the BI Norwegian Business School, and organized in collaboration with BI Alumni.