예측 분석은 완전히 새로운 기술은 아니지만 최근 몇 년 동안 자체적으로 도입 된 기술입니다. 이제 빅 데이터를 수집하고 처리 할 수있는 방법의 발전으로 인해 데이터를 탐색하고 예측 분석을 사용하는 것이 그 어느 때보 다 많은 조직의 범위 내에서 이동하고 있습니다. 그러나 이것이 그것을 사용하는 조직에게 실제로 무엇을 의미합니까? 우리는 데이터 분석을보다 빠르고, 더 접근 가능하며 비즈니스에보다 유용하게 사용할 수 있도록 설계된 예측 분석 소프트웨어 인 Dell Statistica의 글로벌 분석 제품 관리자 인 David Sweenor와 이야기했습니다.
Techopedia : 비즈니스에 예측 분석이 수행 할 수있는 작업과 데이터 분석 및 미래 결과를 예측하여 실제로 해당 정보를 실제로 변환하는 데 필요한 조치에 대해 설명 할 수 있습니까?
David Sweenor : Statistica는 30 년 이상 모든 산업 분야에 배포되는 예측 분석 플랫폼으로 사용되었습니다. 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있는지 몇 가지 예를 들어 보겠습니다. 멕시코 고객 중 한 명이 소액 대출을 제공합니다. 사용자가 신용을 신청하려면 웹 사이트를 방문하여 정보를 입력하면 예측 모델에서 대출을 받아야하는지 여부를 결정하는 실시간 점수를 제공합니다. 세계 여러 지역에서 FICO, Experian 및 Equifax와 같은 전통적인 신용 관리 기관이 존재하지 않거나 신뢰할 수 없기 때문에 이것은 중요합니다. 또한 은행법도 다르기 때문에 회사는 예를 들어 소셜 미디어 데이터로보다 전통적인 데이터를 보완하고 신청자의 더 나은 위험 프로파일을 제공하는 예측 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 회사는 기본 금리를 80 % 이상 줄일 수있었습니다. 그것은 대출 기관의 게임을 바꾸는 것이며 사용 가능한 모든 데이터에 연결하고 분석하지 않으면 불가능한 일입니다. 그것은 우리가 은행 세계에서 가지고있는 많은 사례 중 하나 일뿐입니다.
