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O Open Data pode se tornar uma ferramenta muito útil para análises preditivas. Bob Lytle, o CEO da Relação. e, mais recentemente conhecido como o antigo CIO da TransUnion Canada, está liderando os esforços no uso da informação pública como fonte de dados alternativa e estratégica para modelagem preditiva nos setores de serviços financeiros e seguros.
Dados abertos originou-se da idéia de que o acesso aos dados do governo deveria ser gratuito e disponível para todos usarem. Aqui, alguns exemplos de dados abertos:
- Dados da agência federal dos Estados Unidos
- Dados abertos federais do Canadá
- Dados abertos do Banco Mundial
O movimento de Dados Abertos fazia parte de uma teoria simples, como Bob diz: "Nós como os cidadãos são o governo e, portanto, têm o direito de entender e até reutilizar as informações geradas pelas entidades municipais, regionais e federais. "No entanto, alguns dados permanecerão privados. Outra realidade sobre os dados abertos é que os dados abertos são dados sujos.
Os dados públicos geralmente são incompletos, faltando muitos valores. O relame. O time está construindo uma plataforma para limpeza e redução de dados públicos que estarão prontos para uso para modelistas em vários segmentos de negócios. O time de Bob também está usando dados públicos para gerar previsões abertas baseadas em dados para encontrar os 10% das empresas que provavelmente falharão em 2017, e os 10% superiores que quase certamente crescerão e se estenderão.
Os modelos preditivos que utilizam a informação de Dados Abertos podem ser usados por instituições financeiras para verificar as tendências do portfólio e tomar medidas muito antes do ciclo, antes do risco adverso ou eventos de rechace ocorrerem.
