O Predictive Analytics desbloqueia grandes volumes de dados

É a ciência que libera o poder do Big Data. E os resultados afetam a todos.

Mas isso pode parecer inescrutável. Eric Siegel, ex-professor da Universidade de Columbia e fundador da Predictive Analytics World, levanta o véu sobre esse mundo muitas vezes misterioso em seu novo livro "Análise preditiva: o poder de prever quem vai clicar, comprar mentira ou morrer" (Wiley, 2013). Nesta cartilha, ele oferece 147 exemplos de como a análise preditiva é aplicada em vários aspectos da vida e nos negócios, variando de porque a aposentadoria precoce diminui a expectativa de vida para como as empresas verificam incontáveis ​​verdades particulares - como a Target descobre que você está grávida e como a Hewlett. Packard deduz que você está prestes a deixar seu emprego.

Siegel recentemente compartilhou seus pensamentos sobre como essa nova tecnologia afeta a maneira como vivemos e trabalhamos, e alguns conselhos preventivos sobre como evitar que o gênio fique descontrolado.

MobbyBusiness: O que é o Predictive Analytics?

Eric Siegel:

A definição mais curta é o subtítulo do meu livro: O poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer. A análise preditiva é a tecnologia que aprende com os dados para fazer previsões sobre o que cada indivíduo fará, desde prosperar e doar até roubar e danificar seu carro. Ao fazer isso, as organizações aumentam o sucesso do marketing, da auditoria, do cumprimento da lei, do tratamento médico, da educação e até da execução de uma campanha política para presidente. MB: Quais são as metas da Predictive Analytics? ES:

A previsão é a chave para impulsionar melhores decisões, orientando milhões de ações por pessoa. Para a saúde, isso salva vidas. Para a aplicação da lei, combate o crime. Para os negócios, diminui o risco, reduz o custo, melhora o atendimento ao cliente e diminui o correio e spam indesejados. Foi um fator que contribuiu para a reeleição do presidente dos EUA.

MB: Quais foram os principais obstáculos enfrentados pela evolução da Análise Preditiva? MB: Quando a Predictive Analytics se tornou realista? Havia algum ponto de inflexão?

E.S.:

Com a tecnologia subjacente firmemente estabelecida no laboratório de pesquisa, o maior desafio de implantar a análise preditiva era uma espécie de mudança de cultura necessária. Além do esforço técnico de construir um modelo preditivo a partir de dados, as previsões individuais que ele gera então devem ser usadas pela organização, para que as atividades operacionais sejam conduzidas. Integrar a análise preditiva dessa maneira e assim mudar (e melhorar) o "business as usual" implica uma mudança organizacional que não acontece com o estalar dos dedos. ES: Embora tenhamos acabado de chegar a uma inclinação ponto até a massa crítica de uso generalizado e consciência geral, até agora meio que se insinuou no mundo. Havia nichos se tornando comuns, como direcionar campanhas de marketing de mala direta em massa, prever quais clientes de celulares correm o risco de sair para outra operadora sem fio e determinar o risco de um solicitante de cartão de crédito. Estes foram firmemente no lugar por pelo menos um par de décadas. O uso mais amplo de marketing, detecção de fraudes, cancelamento de clientes em outras empresas, segmentação de anúncios on-line e muito mais cresceu organicamente dessa base de sucesso. MB: Quão crucial foi para a Predictive Analytics desenvolver ferramentas e metodologias que lidar com dados não estruturados, como texto e outro material subjetivo?

E.S.: Em alguns projetos, os dados não estruturados são críticos para a precisão preditiva. Por exemplo, para algumas organizações, processar as anotações digitadas dos agentes de atendimento ao cliente é fundamental para detectar os clientes que correm maior risco de cancelamento. Em outros casos, nenhum dado não estruturado pertinente está disponível.

MB:

O que diferencia isso da mineração de dados e business intelligence? ES:

A análise preditiva se encaixa perfeitamente dentro da ampla "arena referenciada por termos como big data, data mining, business intelligence e analytics (sem o" preditivo "). A excitação em torno de quantos dados existem e seu potencial levanta a questão, o que devemos fazer com isso, qual é o valor específico? A resposta a essa pergunta é aprender com isso como prever. A coisa que faz uma diferença direta de como as organizações operam é a previsão. MB:

A Análise Preditiva lida principalmente com correlação ou com causalidade? E.S .:

Correlação. A causação é uma coisa ilusória a ser estabelecida, e você não precisa necessariamente dela para prever bem. Se observarmos a correlação de que os aposentados precoces têm maiores riscos à saúde, gostaríamos de saber o porquê - mas na verdade não precisamos saber por que usar essa informação. Em vez disso, a aposentadoria precoce torna-se um fator a ser considerado quando se determina a priorização de um paciente para triagem adicional ou outras atividades orientadas à prevenção. MB: A Análise Preditiva é algo que pode ser implementado tanto por empresas pequenas quanto grandes? ES: Sim, e geralmente é. Desde que haja uma lista de clientes suficiente para aprender, existe potencial. Por exemplo, muitas pequenas empresas realizam mala direta (ou atividades online) em um grande número de clientes.

MB: Tenho uma pequena empresa voltada para o consumidor com vários bancos de dados de informações sobre clientes, inteligência competitiva, etc. ES:

A primeira coisa a determinar é qual comportamento do cliente será previsto e como as previsões fornecerão valor, ou seja, quais operações serão ajustadas com as previsões individuais. Por exemplo, preveja qual cliente comprará se enviou uma brochura para decidir quem vale a pena investir os US $ 2 para enviar a brochura.

MB: Por que estamos tão dataphóbicos? ES:

Acho que está se tornando muito menos dataphobic extremamente rápido neste momento. Pessoas que nunca se sentiram seguras ou à vontade com a matemática podem, inicialmente, fugir dos conceitos quantitativos e assumir que são arcanos e difíceis de entender. Mas a ideia de decidir "sim versus não" para cada indivíduo quanto a enviar, aprovar, investigar, encarcerar ou configurar - com base em um comportamento previsto para os indivíduos - não é tão indescritível, como as pessoas descobrem rapidamente. E a idéia básica de como formar uma previsão para o indivíduo com base em todos os fatores conhecidos também se mostra fácil para qualquer um, mesmo sem entrar na matemática. MB: Você escreve que os dados são os mais em expansão do mundo. recurso não natural. Por favor, explique

E.S.: Isso é eu sendo fofo e bem-humorado. Os dados são certamente um recurso em expansão. "Recurso não natural" é uma brincadeira com a conhecida frase "recurso natural" - porque, afinal de contas, as informações em uma unidade de disco (ou milhões de unidades de disco, aliás!) Provavelmente seriam consideradas artificiais em vez de parte de natureza. Hmm, não é tão engraçado quando você tem que explicar isso.

: Haverá algo como a Lei de Moore que descreve o crescimento da Análise Preditiva?

ES: A análise preditiva continuará a crescer rapidamente como qualquer emergente melhor prática que não é apenas uma vitória para empregar, mas uma necessidade competitiva. A Lei de Moore vem porque nos diz a rapidez com que os dados continuarão a crescer, e quanto mais dados para aprender, melhor você pode prever e mais tipos de comportamento que podem ser previstos. MB: Você gosta de citar de "Homem Aranha" - "Com grande poder vem grande responsabilidade." O que você quer dizer com

Com o advento da análise preditiva, as organizações ganham poder prevendo potentes percepções sobre pessoas, em alguns casos sensíveis. O fato é que a tecnologia preditiva revela um futuro muitas vezes considerado privado. Essas previsões são derivadas de dados existentes, quase como se criassem novas informações do nada. Os exemplos incluem a Hewlett-Packard inferindo a intenção de um funcionário de se demitir, o varejista Target deduzindo a gravidez de um cliente e a aplicação da lei no Oregon e na Pensilvânia prevendo o futuro reincidente do condenado. MB: Existe um lado negativo na Predictive Analytics? Como podemos controlá-lo?

E.S .: Como em qualquer marketing, aplicação da lei ou outras atividades, as necessidades e os direitos do indivíduo devem se tornar parte da equação. Com todas as atividades que operam em massa em muitas pessoas, há sempre o risco de perder o local dos indivíduos. É essencial aumentar a compreensão do público sobre o que é a análise preditiva, como ela está sendo usada e como ela funciona para informar discussões, debates e atividades legislativas.

MB: Os algoritmos do Predictive Analytics estão ficando cada vez melhor em descobrir o que gostamos. Isso matará a criatividade e a serendipidade? Poderia a Predictive Analytics produzir um iPod?

E.S.: Acredito firmemente que essa poderosa ferramenta ajuda o mundo e eleva a atividade humana. A análise preditiva ajuda a ajustar as operações existentes - é uma mudança de paradigma, mas não cria novas mudanças de paradigma, como o iPod. Executar as coisas com mais inteligência e tornar as operações mais eficazes e eficientes (por exemplo, diminuir o lixo eletrônico e o spam) apenas abre recursos e oportunidades adicionais que, por sua vez, promovem a criatividade humana contínua. Não há nada lá para desestimular a criatividade humana, e eu não vejo empresários e cientistas planejando desacelerar em breve.

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