Hvordan kan Big Data og kunstig intelligens hjelpe skiindustrien?

september 1, 2020

Big Data vokser raskt og blir viktigere enn noensinne, takket være demokratisering av data og utvidelse av IoT-systemer. Spesielt går skibransjen fram i digitaliseringsprosessen, og som en konsekvens integrerer det med Big Data-økosystemet og møter utfordringene i dette tidlige stadiet. Feriesteder fanger enorme mengder data, men det er vanskelig for dem å oversette det til verdifull innsikt for seg selv og sine kunder. Hovedspørsmålene forblir ubesvarte: Hvem er kundene deres? Hvordan oppfører de seg og hva er deres behov i løpet av skidagen? Hvordan er deres kundereise? Å fange Big Data har potensial til å svare på dem, men det er bare første trinn i en lang og spennende prosess.

Hva er Big Data, og hvordan er det forskjellig fra andre former for data?

I følge McKinsey er det fire karakteristikker som definerer det: Stor skala (volum), rask datastrøm (hastighet), forskjellige datatyper (variasjon) og lavverditetstetthet (verdi), 4V-ene til Big Data.

Disse egenskapene gjør arbeid med Big Data til en flott mulighet, men også til en utfordring. Enorme datamengder vil være kostbare å samle inn, behandle og lagre. En rask datastrøm vil utfordre prosesseringsmotorer, og et mangfold av datatyper vil øke datasyklusens kompleksitet, fra behov for forskjellige behandlingssystemer til å anvende et mangfold av metoder for å lære av data. Til slutt, en lav tetthet gjør verdifull informasjon vanskelig å skaffe, den er der, men skjult under store mengder irrelevante data. I mange tilfeller vil informasjon bare oppstå etter kombinasjonen og analysen av mange datadeler som isolert sett ikke er veldig nyttige. Imidlertid er det verdt å møte disse utfordringene, da Big Data med riktige prosesser og metoder vil gi beslutningstakere en helt ny verden av høyverdig informasjon som tidligere var ufattelig. Her tar kunstig intelligens et skritt.

Artificial Intelligence (AI) er en disiplin som bruker en rekke teknikker i maskiner for å utføre komplekse intellektuelle oppgaver som læring, dannelse av konsepter, gjenkjenning av mønstre, løsning av problemer eller til og med innovasjon, simulering av menneskelig intelligens.

Det er en nøkkelpartner for Big Data, da de fleste AI-teknikker, som maskinlæringsalgoritmer, vil ha stor nytte av datamengden, den første V med Big Data. Med mer tilgjengelig data har algoritmer flere muligheter til å lære, kan være mer komplekse og kan gi bedre resultater. Videre vil Big Data-systemer også dra nytte av og innlemme metoder for kunstig intelligens i rørledningene sine, og spille en rolle i dataklassifisering, deteksjon av avvik og valg av relevante data. Videre ville mange typer ustrukturerte data som tekst, stemmer, bilder eller bilder være ubrukelige uten kunstig intelligens teknikker, for eksempel Deep Learning. Disse teknikkene utfører komplekse oppgaver som å gjenkjenne objekter og elementer i bilder eller konsepter og relasjoner i tekst, og transformere ren ustrukturert data til nyttige strukturerte data, bare ett trinn før relevant og innsiktsfull informasjon.

Hvordan kan big data hjelpe skienæringen?

Skiindustrien har akkurat begynt sitt forhold til Big Data og kunstig intelligens og begynner å innse hvordan en rekke teknikker kan brukes for å forbedre skiløperopplevelsen.

Bildegjenkjenning kan brukes for å oppdage overfylte områder, under brukte fasiliteter og forbedre køadministrasjonssystemer.
GPS-data vil hjelpe forretningsaktører bedre å forstå kundenes oppførsel, hvilke fasiliteter, bakker og heiser de bruker og hvilke tjenester som er deres favoritter, et fullstendig og dypt syn på skiopplevelsen.
Med prediktive algoritmer kan dynamiske pristilbud stilles inn for å dynamisere salget.
Anbefalingsalgoritmer og chatbots kan forbedre skiløperopplevelsen ved å veilede nye kunder gjennom oppdagelsen av feriestedet og hjelpe dem med å oppdage hvilke bakker de vil glede seg mest over.

Listen over oppgaver og muligheter er lang og gjenstår å bli utforsket.

Skitude Business Intelligence sitt bidrag til bransjen

Skitude Business Intelligence (BI) benytter seg av Big Data generert av Skitude Platform for å utvikle innovative løsninger basert på Artificial Intelligence, som er nøkkelressursen for å forbedre skiløperopplevelsen og fjellanleggets drift.

Mer informasjon på https://bi.skitude.com/

Andreu Reixach

Andreu Reixach er dataforsker ved Skitude og stipendiat ved Universitat Pompeu Fabra. Med bakgrunn i økonomi og et fokus på statistikk og kvantitative metoder jobber han for tiden med bruk av Big Data for å generere forretningsinnsikt for skisektoren.