Prädiktive Daten verstehen
Die meisten Unternehmen arbeiten mit automatisierten Plattformen für maschinelles Lernen, die nur vorhandene bekannte Modellstrukturen verwenden und versuchen, Daten in sie einzufügen. Diese Ergebnisse basieren auf Korrelation, nicht auf Kausalität, und es fehlen die richtigen umsetzbaren Erkenntnisse und Modelle, um die getroffenen Vorhersagen zu erklären. Die Ergebnisse identifizieren nicht die Qualität der Daten, die prädiktiver Natur sind.
Der Cognizant Causality Service nutzt prädiktive Analysen und seine vorurteilsfreie Engine, um aus seinen Schlussfolgerungen zu lernen und weitere Schritte dementsprechend anzupassen. Auf diese Weise können unsere Kund:innen Verzerrungen erkennen und prädiktive Signale in ihren Daten nutzen, um schnell zu erkennen, was am wichtigsten ist: die Ermittlung der besten Maßnahmen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.