解析
商用分析ソフトウェア業界では、絶え間なく変化し続ける大規模且つ複雑なデータの解析課題の解決に頻繁に取り組んでいる。 一般的にビッグデータと呼ばれ、一昔前は科学界での課題に過ぎなかったが、現在は多くの企業が大量のデータを蓄積しオンラインのトランザクション処理を用いて各自の課題解決を試みている。
非構造化データ型の分析は、産業界で注目を集める新たな課題である。 既存データモデルとは異なり、従来のリレーショナルデータベースに格納する際に形式が大きく異なることからデータ変換の多大な努力が求められる。 電子メール、ワープロ文書、PDFファイル、地理空間データの非構造化データの内容などが、企業や政府や大学のビジネスインテリジェンスにとって急速に有効活用されつつある。 例えば、英国で騙された人々や保険会社を支援するため、闇医者のノートをとある企業が違法で販売したことが発覚し、保険業界が非構造化データ分析の警戒を高める好機となった。
銀行業界の予測モデルは全体の個人客に対し確実に損失を抑えるよう開発されている。 信用度は個々人の債務不履行の予測を想定しており、債務申請処理時に対象者の信用力評価に広く使用されている。
銀行や融資機関での経営分析にて一般的であり、経済状態、地理的な位置、正味価値、その他多くの要因によって対象の評価は異なる。
最小リスクの投資対象は富裕層であるが極少数であり、貧困層は無数に存在するが高リスクである。 収益を最大化しリスクを最小化する為に、あるセグメントでの損失を別セグメントの利益で相殺できるよう金利の設定や投資時期に時系列分析を統合することが多い。