Ihr Leben und Ihre Zukunft vorhergesagt von Daten



Dan Hogan ist Gründer, Präsident und CEO von Nashville, Tennessee-basierte Medalogix , ein Medizintechnik Unternehmen, Analytik und Workflows zu Hause Gesundheitsdienstleister. Hogan trug dieses Artikels Leben Wissenschaft Experten stimmen: Op-Ed & Einblicke.

Vor zehn Jahren, wäre es undenkbar, Daten verwenden, um alltägliche Entscheidungen zu treffen gewesen. Nun, solche "predictive Analytics" sind an der Tagesordnung: Geben Sie einfach eine Abfrage in Google und es wie von Zauberhand schlägt vor, wonach Sie gesucht haben. Wie wäre diese Geschichten lesen Sie heute Morgen auf Ihren Facebook-Newsfeed? Das ist vorausschauende Analysen bei der Arbeit wieder.

Eine Umfrage von Management consulting, Technologieservices und Outsourcing-Dienstleister Accenture fand der Einsatz von predictive Analytics Technologien seit 2009 verdreifacht hat. Diese Zahl ist nicht verwunderlich, wenn Sie alle Möglichkeiten erkennen wir vorausschauende Analysen auf einer täglichen Basis verwenden.

Keine Kristallkugel, aber es funktioniert wie ein

Prüfen Sie, Amazon, die allgegenwärtige ein-Klick-Internet-Händler. Durch Einstecken in einen Algorithmus solche Benutzerdaten als Links geklickt, Wunschliste Artikel, Anzahl der Besuche auf der Website und zuvor gekaufte Artikel, der Einzelhändler kann Vorhersagen Käufer Aktivität genau genug Elemente zu ihrem Lager schicken, bevor Ware auch gekauft wurde. [Bilder: die weltweit schönsten Gleichungen]

Amazon ist so überzeugt von seiner prädiktiven Algorithmen, es werde Geld anziehen. Beispielsweise besteht eine große Nachfrage nach Flip Flops in Florida, könnte der lokalen Fulfillment Center Flip-flops füllen sich mit bevor sogar kürzere Lieferzeit Bestellungen sind, wann ein Kunde schließlich den Kauf-Button klickt, zulassend. Laut einem Artikel von Lance Ulanoff, Chief Korrespondent und Editor-at-large der Mashable, ist es ein Teil, den Versand-Prozess für Amazon für den Kunden effizienter und kostengünstiger zu machen.

Fantasy Sport nehmen einen ähnlichen Ansatz. Es gibt 41,5 Millionen Personen verwalten Fantasy-Sport-Teams, nach der Fantasy Sports Trade Association. Die Auswahl der Spieler für ein Fantasy-Team hängt von einer Reihe von verschiedenen Faktoren. Die Teilnehmer nehmen in Betracht Dinge wie historischer Aufführungspraxis, Trainern und aktuellen Team des Spielers. Einen Player basiert auf nur eine Variable Auswahl geben kein genaues Bild von diesem Spieler Wert.

Betrachten Sie als Quarterback Alex Smith verließ die San Francisco 49ers und die Kansas City Chiefs. Smiths Produktivität (Punkte pro Spiel pro Jahr) sprang fast 35 Prozent – und Analytics sagt uns, dass dies wahrscheinlich nicht gerade viel Glück. Es könnte sein, weil Kansas City Andy Reid Pass-erste Westküste vergehen, das besser jives mit Smiths Fähigkeiten verwendet. Oder es könnte sogar sein, weil Smith in Kansas City Klima besser bedient.

Egal warum, ist es offensichtlich, dass es mehrere Variablen, wie Teamstrategien und Lage, die Leistung zu beeinträchtigen. Mit predictive Analytics bietet ein robusteres Modell, das mehrere Variablen berücksichtigt. Anstatt es Intuition oder Chance, zieht ein Algorithmus zusammen Dutzende von Faktoren zu identifizieren, welche Spieler in einer bestimmten Situation am erfolgreichsten sein werden. [Algorithmen der Emotion: Roboter lernen, Gefühl]

Vorhersage von Gesundheit?

Dieser Daten-Analyse-Trend ist auch in Branchen wie Gesundheitsversorgung. Blick auf Analytics hilft Pflegekräfte den Patienten individuell zu behandeln, z. B. prädiktive Algorithmen kann Hilfe zeigen die Patienten mit einem Risiko für Rehospitalization, welche Patienten könnten profitieren Sie von einer anderen Pflege Episode (Dienste, die einen klinischen Zustand oder Verfahren zu behandeln), und die Hospizarbeit profitieren würde. Meine eigene Firma, Medalogix, half Rückübernahme Preise für ein home health care Agentur um fast 36 Prozent in einem Jahr mit dem Einsatz von predictive Analytics Software zu reduzieren. Patienten erhalten die persönlichsten medizinische Versorgung, was Pflege Ergebnisse und Qualität, erhöht, während Anbieter Kosten reduzieren.

Ein anderes Bein auf dem Hocker

Vorausschauende Analysen aller seiner verwendet, sollte als eine Ressource für bessere Entscheidungsfindung verwendet werden.

Betrachten Sie den Entscheidungsprozess als einem dreibeinigen Hocker. Ein Bein stellt die Ausbildung und Erfahrung, die in Entscheidungsfindung geht; die zweite Etappe baut auf der instinktiven Gefühle während des Prozesses angesehen. Zusammen, diese zwei Dimensionen der traditionellen Entscheidungsfindung unterstützen den Hocker, aber immer noch halten Sie es nicht umfallen. Analytics ist die dritte Dimension – ein anderes Bein um es stabiler zu machen. Wenn Sie mehr Informationen sorgt für stärkere, fundiertere Entscheidungen.

Während scheinbar komplexe vereinfacht predictive Analytics Leben durch die Modellierung von Daten in nützliche Erkenntnisse. Durch das betrachten wie predictive Analytics-Funktion in unserem Leben – wie Online-Lieferungen zu beschleunigen oder Eindämmung der Rehospitalisierungen — das Konzept wird schnell zugänglicher und weniger einschüchternd. Hinzufügen von zusätzlichen Dimensionen in die Entscheidungsfindung durch Analytics erstellt eine robuste und kompletteste Bild, so dass Menschen und Unternehmen, um informierten Entscheidungen zu ermöglichen.

Alle Experten stimmen Fragen und Debatten zu folgen – und werden Sie Teil der Diskussion – auf Facebook, Twitter und Google +. Die Meinungen sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Meinung des Herausgebers. Diese Version des Artikels erschien ursprünglich am Leben Wissenschaft.

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