Video: Analytics und der "perfekte" YouTube-Kanal 2024
Open Data könnte ein sehr nützliches Werkzeug für Predictive Analytics werden. Bob Lytle, der CEO von rel8ed. und, zuletzt bekannt als ehemaliger CIO von TransUnion Canada, ist führend in der Nutzung öffentlicher Informationen als alternative und strategische Datenquelle für die Vorhersagemodellierung im Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor.
Open Data entstand aus der Idee, dass der Zugriff auf Regierungsdaten kostenlos und für jedermann verfügbar sein sollte. Hier einige Beispiele für offene Daten:
- Bundesdaten der Vereinigten Staaten
- Kanadas offene Daten
- Offene Daten der Weltbank
Die Bewegung von Open Data war Teil einer einfachen Theorie, wie Bob sagt: "Wir als Bürger sind die Regierung und haben daher das Recht, die von kommunalen, regionalen und föderalen Einheiten generierten Informationen zu verstehen und sogar wiederzuverwenden. "Einige Daten bleiben jedoch privat. Eine andere Realität über offene Daten ist, dass offene Daten schmutzige Daten sind.
Öffentliche Daten sind häufig unvollständig und weisen viele Werte auf. Das rel8ed. to team baut eine Plattform zur Bereinigung und Reduzierung öffentlicher Daten auf, die für Modellierer in verschiedenen Geschäftssegmenten zur Verfügung steht. Bobs Team verwendet öffentliche Daten auch, um offene, datengesteuerte Vorhersagen zu generieren, um die untersten 10 Prozent der Unternehmen zu finden, die voraussichtlich 2017 scheitern werden, und die Top 10 Prozent, die mit großer Wahrscheinlichkeit wachsen und wachsen werden.
Prognosemodelle, die Open Data-Informationen verwenden, können von Finanzinstituten verwendet werden, um Portfolio-Trends zu überprüfen und viel früher im Zyklus zu handeln, bevor nachteilige Risiken oder Abwanderungsereignisse auftreten.
