I tillegg til jobben som dataanalytiker, har Pål Hellesnes i First Point BTC i Bergen en voldsom interesse for mat og vin.
Så interessert er han at han har bygget og utstyrt sin egen vinkjeller. Her ligger et stort antall flasker katalogisert etter Vinmonopolets indekseringssystem.
Men selv om Hellesnes kan mye om vin, er det flere som kan det. Det mangler ikke på gode vin- og øltestere. Aviser og tidsskrifter publiserer jevnlig resultatene av ekspertenes lukting, gurgling og smatting i form av tall og terningkast.
Det er lite behov for å finne opp kruttet på nytt, mente Hellesnes. Men det var et behov for er å finne en fellesnevner i alle testene.
- Les også: Her fyller bilistene øl på tanken
Nåla i vinfatet
– Når jeg skulle finne den beste vinen til maten jeg laget, trengte jeg et verktøy som ikke bare var basert på bare det jeg trodde passet. Det er jo veldig mye flinke folk som mener noe om vin og mat, og de forteller det de mener i tester. Utfordringen var å finne nåla i denne høystakken. Du blir jo ikke nødvendigvis så klok om du leser gjennom alle testene og prøver å finne svaret ut fra det du husker, sier Hellesnes.
Det han har gjort er å lage et verktøy som kan analysere alle testene, altså en meta-analyse, og ekstrahere informasjonen på en normalisert måte.
Her er resultatet.
Vinverktøy
Det Hellesnes gjorde var å benytte Microsofts Power BI i kombinasjon med Excel for å bygge opp analyseverktøyet for vinanmeldelser.
– En utfordring jeg møtte på med en gang var at ulike vintester bruker forskjellige måter å sette karakterer på. Noen bruker tall, noen bruker terningkast, og så videre. Derfor var det nødvendig å bygge et system for å normalisere alle testene til et felles karaktersystem. Dessuten måtte jeg sørge for at det var en felles produktbetegnelse i systemet. Jeg har benyttet Vinmonopolets varenummersystem og sørget for at alle testene refererer til det, enten de bruker det samme til testen, eller bare navnet på vinen. Det blir alltid en liten vaskejobb når jeg legger inn en ny test. Det er ikke alle som staver navnet riktig engang, sier han.
Datavarehus
For å gjøre alle dataene klar til analyse, ble de lagt inn i det Hellesnes kaller en analysemodell, som ikke er ulikt et lite datavarehus, og som i praksis materialiserer seg som et tabellverk i Excel.
— Med nok tester inne i modellen, er det lett å gjøre analyser. Nå kan jeg spørre etter den vinen som passer best til maten jeg lager og få et svar som er tilpasset de vinene jeg har i kjelleren. Svaret er også tilpasset de enkelte flaskenes behov for lagring. Noen viner blir bedre av lagring, og da bør de få ligge. Andre er mer ferskvare og bør drikkes tidligere. Det tar verktøyet hensyn til, så når jeg spør får jeg den beste vinen sortert ut fra maten som serveres, hvilket drikkevindu de er plassert i, og prisen, sier han.
Deler på bloggen
Hellesnes har først og fremst utviklet verktøyet for eget bruk, men han deler også resultatene på bloggen sin.
Her finner folk også lenker til alle testene som er grunnlaget for analysen.
I tillegg er det selvfølgelig god reklame for hva firmaet han jobber i kan bidra med på analysesiden.
Tester juleøl
I det siste har juleølet stått for tur. Ølmarkedet er langt mindre oversiktlig i dag med alle mikrobryggeriene som har dukket opp.
Utvalget av juleøl er langt større enn det var.
Resultatet av metaanalysen over 208 ølsorter finnes her.
Utsolgt
Et problem alle vin- og øltestene fører med seg er etterspørsel.
Får en vin toppscore i en test, blir den raskt utsolgt på Vinmonopolet. Det problemet vil neppe Hellesnes analyseverktøy bøte på.
Kanskje tvert imot.
