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Open Data pourrait devenir un outil très utile pour l'analyse prédictive. Bob Lytle, le PDG de rel8ed. et, plus récemment, l'ancien DPI de TransUnion Canada, dirige les efforts sur l'utilisation de l'information publique comme source de données de rechange et stratégique pour la modélisation prédictive dans les secteurs des services financiers et de l'assurance.
Les données ouvertes proviennent de l'idée que l'accès aux données gouvernementales devrait être gratuit et accessible à tous. Voici quelques exemples de données ouvertes:
- Données des organismes fédéraux des États-Unis
- Données ouvertes fédérales du Canada
- Données ouvertes de la Banque mondiale
Le mouvement des données ouvertes faisait partie d'une théorie simple, comme le dit Bob: «Nous les citoyens sont le gouvernement et ont donc le droit de comprendre et même de réutiliser l'information générée par les entités municipales, régionales et fédérales. "Cependant, certaines données resteront privées. Une autre réalité à propos des données ouvertes est que les données ouvertes sont des données sales.
Les données publiques sont souvent incomplètes, manquant beaucoup de valeurs. Le rel8ed. L'équipe est en train de construire une plate-forme pour le nettoyage et la réduction des données publiques qui seront prêtes à être utilisées par les modélisateurs sur plusieurs segments d'activité. L'équipe de Bob utilise également des données publiques pour générer des prévisions ouvertes basées sur les données afin de trouver les 10% d'entreprises qui échoueront probablement en 2017 et les 10% les plus performants qui sont presque sûrs de croître et de s'étendre.
Les institutions financières peuvent utiliser des modèles prédictifs utilisant des données ouvertes pour vérifier les tendances du portefeuille et prendre des mesures beaucoup plus tôt dans le cycle, avant que des risques défavorables ou des événements de désabonnement surviennent.
