Mit all dem Hype um große Datenanalyse ist die Qualität der Daten oder die Validierung der Modelle, die die Daten nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt wird.
Koeffizienten der Bestimmung können leicht manipuliert werden, um die Hypothese hinter dem Modell zu passen. Verzerren dies nicht als solche auch die Analyse der Residuen? Modelle für die räumliche und zeitliche Daten scheint nur Validierung noch weiter zu komplizieren. Daten-Management-Tools wurden verbessert, um die Zuverlässigkeit der Dateneingaben deutlich erhöhen. Bis Maschinen die Modelle entwickeln, würde Fokus auf die Gültigkeit der Daten verbessern Modellvalidierung und reduzieren, inhärente Tendenz nicht beseitigen.
Algorithmen sind der Treibstoff für eine Korrelations-Engine, neuere und sinnvollere Beziehungen in großen Daten zu entdecken. Der Erfolg der vorausschauende Analytik beruht auf der Datensatz-Auswahl, die Qualität der Daten in das Modell und die statistische Modelle, die verwendet wird, um die Daten zu analysieren. Erweiterte Statistik, Datamining und Maschinelles Lernen Algorithmen können tiefer zu graben, diese Muster zu finden, schneller und kostengünstiger als überwältigt herkömmliche BI-Tools. Das Erfolgsrezept liegt in der Entwicklung von leistungsfähigen neuer Algorithms, dass führende Unternehmen Einsatz zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit und Markenwahrnehmung, Kosteneffizienz in jeder Facette des Unternehmens zu fahren, und Chancennutzung mehr pro-aktiv währenddessen Data Governance und Sicherheit Mandate anhaften.
Im nächsten Jahr erwarten Sie beschleunigte Einführung von predictive Analytics innerhalb und zwischen den Business-Funktionen, wie Organisationen versuchen, mehr Wert aus ihren Daten zu finden. Predictive Analytics hilft Organisationen zuvor verborgene Muster zu entdecken, zu identifizieren, Klassifikationen, Zuordnungen und Segmentierungen und viel genauere Vorhersagen von strukturierten und unstrukturierten Informationen. Dies wirkt sich dramatisch Unternehmensstrategie und Planungsprozesse sowie Unternehmen und Dienstleister Vertrauen auf Echtzeit-Analyse des aktuellen Aktivität erwarten, was als Nächstes geschehen wird. Durch die Identifizierung der verschiedenen Geschäftsergebnisse sind entscheidende Faktoren, werden Organisationen weiter aktiviert, personalisierte und kontextuellen Kundenerfahrung zu liefern.
Allerdings gibt es eine gemeinsame Fehleinschätzung - teilweise von Unternehmen mit Wurzeln in komplexe Ereignisverarbeitung - angeheizt, dass predictive Analytics die Zukunft vorhersagen kann. "Vorausschauende Analyse" ist vielleicht eine bessere, wenn auch weniger marktgängigen Name. Die Statistik-Professor in meinem MBA-Programm stellte vor vielen Jahren sich auf die Klasse mit den Worten, dass Statistiken verwendet werden können, um eine Sicht zu beweisen. Er hat immer noch Recht. Allerdings sind bessere Modelle und Algorithmen der Pfad zur Realisierung des Versprechen von großen Analytics.
3. April 2013