Analisis ramalan bukanlah teknologi yang baru, tetapi ia adalah salah satu yang baru saja bermula pada dirinya sendiri dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Terima kasih kepada kemajuan dalam seberapa besar data yang kini boleh dikumpulkan dan dikendalikan, meneroka data dan menggunakan analitik ramalan bergerak dalam jangkauan lebih banyak organisasi berbanding sebelum ini. Tetapi apa yang sebenarnya bermakna bagi organisasi yang menggunakannya? Kami bercakap dengan David Sweenor, Pengurus Produk Global Analytics untuk Dell Statistica, perisian analisis ramalan yang direka untuk membuat analisis data lebih cepat, lebih mudah diakses dan lebih berguna untuk perniagaan.
Techopedia: Bolehkah anda menjelaskan sedikit tentang analitik ramalan yang boleh dilakukan untuk perniagaan, dan apa yang diperlukan untuk bergerak melampaui menganalisis data dan meramalkan hasil masa depan untuk benar-benar menterjemahkan maklumat itu ke dalam tindakan?
David Sweenor: Statistica telah wujud selama lebih dari 30 tahun sebagai platform analisis ramalan yang digunakan dalam semua industri. Saya akan memberikan beberapa contoh tentang apa yang boleh dilakukan untuk perniagaan. Salah satu pelanggan kami di Mexico menyediakan pinjaman mikro. Jika pengguna ingin memohon kredit, mereka pergi ke laman web, masukkan maklumat mereka, dan model ramalan memberikan skor masa nyata yang menentukan sama ada mereka harus diberi pinjaman. Ini penting kerana di banyak tempat di dunia, biro kredit tradisional seperti FICO, Experian dan Equifax sama ada tidak wujud atau tidak boleh dipercayai. Di samping itu, undang-undang perbankan juga berbeza supaya syarikat boleh menambah beberapa data tradisional mereka dengan data media sosial contohnya, dan boleh membuat model ramalan yang menyediakan profil risiko yang lebih baik bagi pemohon. Dengan berbuat demikian, syarikat itu mampu mengurangkan kadar ingkar mereka sebanyak lebih 80 peratus. Itulah permainan yang berubah-ubah untuk pemberi pinjaman dan itu sesuatu yang tidak mungkin jika anda tidak menyambung dan menganalisis semua data yang tersedia. Itulah salah satu daripada banyak contoh yang ada di dunia perbankan.
