En reise inn i fremtidens datahåndtering
Mahmoud Kenawi - Senior Data and Digitalization Consultant i Cegal
Fra fjernmåling til datadrevet innovasjon - En reise inn i fremtidens datahåndtering!
Med en doktorgrad i geografisk analyse av arealbruk for fornybar energi i Norge nær fullført, har reisen inn i Data Management vært alt annet enn tilfeldig. Gjennom arbeidet med fjernmåling og geobehandling oppdaget jeg tidlig kraften i data og hvordan riktige prosesser og teknologivalg kan forvandle rå informasjon til innsikt med verdi.
Min vei inn i datahåndtering startet med innsamling og analyse av fjernmålingsdata ved hjelp av maskinlæring og konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs). Dette ga meg innsikt i hvordan komplekse, visuelle datastrukturer kunne tolkes, bearbeides og anvendes i praktisk planlegging. Etter hvert ble geografisk analyse og datadrevet etterbehandling en naturlig forlengelse av arbeidet. Da jeg begynte i Cegal i november 2024, tok jeg med meg denne kunnskapen inn i nye utfordringer, som håndtering av ulike datasett i skyen, automatisering av arbeidsflyter og bygging av API-er med Python som verktøykasse.
Allerede under masterstudiet fikk jeg smaken på hva datahåndtering kunne være. Jeg jobbet med timebaserte vannkraftproduksjonsdata over lang tid, og lærte hvordan multiprosessering og distribuert databehandling kunne optimalisere ressursbruken.
Det var her interessen virkelig våknet - i møtet med reelle, komplekse data og muligheten til å hente ut konkret verdi fra dem.
Et av de mest krevende datasettene jeg har jobbet med, var høyoppløselige fjernmålingsdata. Utfordringen lå ikke bare i størrelsen, men i kravene til effektiv prosessering. Jeg måtte lære meg å utnytte tilgjengelige ressurser maksimalt, kombinere ulike verktøy og benytte High-Performance Computing (HPC) for å kjøre parallelle simuleringer. Det ble en bratt læringskurve i å bygge skalerbare arbeidsflyter, og i å tenke verktøyuavhengig og tilpasningsdyktig.
Datahåndtering i endring: kvalitet, skalerbarhet og fremtidsteknologi
I dag vokser datamengden eksponentielt, men utfordringene handler ikke bare om volum. Det handler i minst like stor grad om å sikre datakvalitet, tilgjengelighet og skalerbarhet. Med stadig større og ofte ustrukturerte datasett, øker behovet for rene, godt dokumenterte og interoperable prosesser.
Smarte datastrukturer, automatisering og skybaserte løsninger er helt avgjørende, spesielt når man skal hente verdi i sanntid.
Overgangen fra lokal databehandling til skyen har revolusjonert hvordan vi jobber. Tidligere foregikk det meste av prosesseringen på én maskin eller i lokale HPC-klynger. Nå jobber vi i skybaserte miljøer som gir større fleksibilitet, samarbeid og skalerbarhet, men også krever kontinuerlig oppdatering på verktøy og metodikk.
Når vi ser fremover, tror jeg kvantedatabehandling, og spesielt kvantemaskinlæring, vil være blant de mest transformative teknologiene. Selv om det fortsatt er tidlig i utviklingen, skjer det store framskritt på maskinvaresiden. Kvanteteknologi har potensial til å løfte prosessering, mønstergjenkjenning og optimalisering til et nivå som langt overgår hva klassiske systemer kan håndtere. Det åpner for nye muligheter og nye måter å tenke data på.
Min rolle i Cegal: variasjon, verdiskaping og skybaserte løsninger
Det jeg synes er mest spennende med å jobbe i Data Management-teamet i Cegal, er variasjonen i oppgaver og utfordringer. Hver dag er forskjellig og krever at jeg er fleksibel, nysgjerrig og villig til å lære. Det er nettopp denne dynamikken som gjør jobben så givende, både teknisk og personlig.
Gjennom min kompetanse innen analyse, automatisering og skybasert prosessering, kan jeg hjelpe Cegals kunder med å hente mer verdi ut av dataene sine. Det handler om å forbedre effektiviteten, levere raskere og mer presise resultater og å strukturere data slik at det gir grunnlag for bedre beslutninger.
Det som virkelig skiller Cegals tilnærming fra mange andre aktører, er fokuset på skybaserte og moderne løsninger som ikke bare lagrer data, men gir kundene våre fleksibilitet og sanntidstilgang. Ved å kombinere dette med automatisering og smarte integrasjoner, kan vi hente ut verdien raskere og mer sikkert enn tradisjonelle, lokale løsninger tillater.
Nordlys og datastruktur
Når jeg jobber med data, er det én ting jeg brenner spesielt for: struktur. Å organisere data på en måte som gjør det enkelt for ulike brukere å hente ut akkurat det de trenger, det er en tilfredsstillende utfordring. Det handler ikke bare om orden, men om å gjøre informasjon tilgjengelig og verdifull.
Når jeg ikke jobber med datastruktur og automatisering, vender jeg blikket mot himmelen, bokstavelig talt. Astrofotografi og nordlysjakt er blant mine største hobbyer. Det er noe magisk med å kombinere teknisk presisjon og naturopplevelser, og kanskje ikke så overraskende at det også handler om lys, mønstre og datafangst – bare i en litt annen form.
Bilde fra Oppdal.
