Predictive analytics er ikke en helt ny teknologi, men den er en som nettopp har begynt å komme til sin rett de siste årene. Takket være fremskritt i hvordan big data nå kan samles inn og håndteres, er det å utforske at data og bruke prediktiv analyse innen rekkevidde for flere organisasjoner enn noen gang før. Men hva betyr det egentlig for organisasjonene som bruker den? Vi snakket med David Sweenor, Global Analytics Product Manager for Dell Statistica, en prediktiv analyseprogramvare designet for å gjøre dataanalyse raskere, mer tilgjengelig og mer brukbar for virksomheten.
Techopedia: Kan du forklare litt om hva prediktiv analyse kan gjøre for en bedrift, og hva som skal til for å gå utover å analysere data og forutsi fremtidige resultater for å faktisk oversette den informasjonen til handling?
David Sweenor: Statistica har eksistert i over 30 år som en prediktiv analyseplattform som er distribuert i alle bransjer. Jeg vil gi deg noen eksempler på hva det kan gjøre for en bedrift. En av våre kunder i Mexico gir mikrolån. Hvis en bruker ønsker å søke om kreditt, går de til et nettsted, oppgir informasjonen sin, og en prediktiv modell leverer en sanntids poengsum som avgjør om de skal få lån. Dette er viktig fordi tradisjonelle kredittbyråer som FICO, Experian og Equifax i mange deler av verden enten ikke er eksisterende eller upålitelige. I tillegg er banklovene også forskjellige, slik at selskapet kan supplere noen av sine mer tradisjonelle data med sosiale mediedata for eksempel, og kan lage en prediktiv modell som gir en bedre risikoprofil for søkeren. På denne måten kunne selskapet redusere standardrenten med over 80 prosent. Det er spillendring for en långiver, og det er ikke noe som ikke er mulig hvis du ikke kobler til og analyserer alle tilgjengelige data. Det er bare ett av de mange eksemplene vi har i bankverdenen.
