Предиктивна аналитика није потпуно нова технологија, али је она која је тек почела добијати своје последње последње године. Захваљујући напретку у томе како се велики подаци сада могу прикупљати и обрађивати, истраживање тих података и коришћењем предиктивне аналитике креће се унутар досега више организација него икада раније. Али шта то заиста значи за организације које га користе? Разговарали смо с Давидом Свеенор-ом, глобалним менаџером производа за аналитику Делл Статистица, софтвером за предиктивну аналитику који је дизајниран да учини анализу података бржом, приступачнијом и употребљивијом за пословање.
Тецхопедиа: Можете ли објаснити мало о томе шта предиктивна аналитика може да послује за посао и шта је потребно да се преко анализе података и предвиђања будућих резултата заправо преточи у податке?
Давид Свеенор: Статистица постоји већ више од 30 година као предиктивна аналитичка платформа која је имплементирана у свим индустријама. Даћу вам неколико примера онога што може учинити за посао. Један од наших купаца у Мексику пружа микро зајмове. Ако корисник жели поднијети захтјев за кредит, одлази на веб страницу, уноси своје податке, а предиктивни модел доноси оцјену у реалном времену која одређује да ли ће му требати дати зајам. Ово је важно јер у многим деловима света традиционални кредитни бирои попут ФИЦО, Екпериан и Екуифак или не постоје или су непоуздани. Поред тога, закони о банкарству такође се разликују тако да компанија може допунити неке своје традиционалне податке, на пример, подацима на друштвеним медијима, и може креирати предиктивни модел који пружа бољи профил ризика подносиоца захтева. На тај начин, компанија је успела да смањи своје задане стопе за преко 80 процената. То се мења у игри за зајмодавца и то је нешто што није могуће ако се не повезујете и анализирате све доступне податке. То је само један од многих примера који имамо у свету банкарства.
