"Analytics sind nicht mehr nur eine nette Sache für eine Organisation", sagt Antonia de Medinaceli, Direktor von Fraud Analytics bei Elder Research, einer führenden Beratungsfirma im Bereich Data Mining, Predictive Analytics und Text Mining. Sie glaubt, dass Analytik ein Muss ist.
Wir haben sie eingeladen zu sprechen Discovery Summit 2012 am 12. September in der SAS Weltzentrale. Sie wird erklären, dass die prädiktive Analytik früher dazu dient, Organisationen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, jetzt ist ihre Verwendung die Norm.
Bei der letztjährigen Predictive Analytics World in New York interviewte die SAS-Chefredakteurin Anna Brown de Medinaceli über Data Mining-Trends und die Erstellung eines Business Case für die Verwendung von Analysen in Ihrem Unternehmen. Hier ist die gekürzte Version.
Haben Sie überraschende Trends in Ihrer Data Mining-Arbeit gefunden?
Eine der größten Überraschungen ist auch nach vielen Jahren der Einfluss externer Faktoren auf ein Data Mining-Projekt. Als Data Miner möchten wir uns mit den Daten auseinandersetzen und mit dem Bau von Modellen beginnen - das ist der aufregende Teil für Data Miner. Aber meistens müssen wir uns mit politischen Fragen, institutionellen Fragen, ob es sich um den Zugang zu den Daten oder der Datenreinheit oder politischen Situationen in einer Organisation handelt, beschäftigen. Die Akzeptanz von Data Mining durch das obere Management kann eine Hürde sein, die überwunden werden muss. Wir haben also alle diese peripheren Probleme, mit denen wir uns als Berater auseinandersetzen müssen, bevor wir an den sehr spannenden Teil der technischen Arbeit gelangen können.
Welche neuen Ansätze gibt es in den nächsten Jahren im Bereich Data Mining?
Es gibt wirklich einen Trend weg von der Entwicklung neuer Algorithmen und dem Versuch, die bereits vorhandenen Algorithmen zu perfektionieren. Dies scheint zumindest in der traditionellen Data-Mining-Seite durchaus etabliert zu sein. Auf der Text-Mining-Seite wird jedoch viel geforscht. Industriestandards und Best Practices werden noch etabliert. Und die Menschen fühlen sich immer noch im Weg, wie Text und unstrukturierte Daten dazu beitragen können, die Genauigkeit vieler Data Mining-Modelle zu verbessern. In der Betrugsaufdeckungs-Arena wird auch einiges getan, was sicherlich mein Interessengebiet ist.
Was sind einige bewährte Vorgehensweisen, um den Business Case für Predictive Analytics zu erstellen?
In der Regel empfehlen wir unseren Kunden, einen Champion in der Organisation zu finden oder einen schmerzhaften Punkt, an dem Predictive Analytics sich als sehr wertvolle Technik innerhalb der Organisation erweisen kann. Wir empfehlen oft, einen schnellen Gewinn, ein schnelles Proof-of-Concept-Projekt, durchzuführen, bevor Sie ein langfristiges Analyseprojekt durchführen. Wir empfehlen, mit einem kleinen Datensatz ziemlich schnell etwas zu tun - wir nennen es einen "Schlag auf einen" - und dann machen Sie später den Heimlauf.
Das vollständige Videointerview finden Sie im SAS Business Analytics-Wissensaustausch .
