Wie werden sich die Bedürfnisse der Kunden ändern? Welche Bereiche im Unternehmen haben Wachstumspotenzial? Wie werden sich Nachfrage und Materialbedarf entwickeln? Wer solche Fragen datenbasiert beantworten kann, trifft in der Gegenwart die richtigen Entscheidungen für die Zukunft. Dank Big Data lassen sich mit Predictive Analytics effektiv Vorhersagen berechnen. Erfahren Sie hier, was Predictive Analytics genau ist.
Predictive Analytics (deutsch: prädiktive Analytik) ist eine vorausschauende Analyse aus dem Bereich der Datenanalyse. Dieses fortschrittliche mathematische Verfahren analysiert sowohl neue als auch historische Datenbestände sowie Big Data. Dazu werden statistische Modelle und Algorithmen, maschinelles Lernen und Data Mining kombiniert – mit dem Ziel, bestehende Muster zu erkennen und daraus zukünftige Trends und Ereignisse vorauszusagen. Anwendungsbeispiele der prädikativen Datenanalyse reichen von der Prognose der Unfallhäufigkeit von Versicherungsnehmern über die Vorhersage von Marktbedürfnissen bis hin zur Einschätzung von Sicherheitsrisiken in IT-Netzwerken.
Zunächst sollten Unternehmen ihre Ziele und Strategien für die prädiktive Analyse Datenanalyse festlegen, um die passenden Maßnahmen auswählen zu können: Welche Fragen sollen mit Predictive Analytics beantwortet werden?
Der Ausgangspunkt für Predictive Analytics ist eine umfassende Datengrundlage. Mit Big Data steht dabei die erforderliche Menge an Daten bereit. Dabei ist die Qualität der Daten für zuverlässige Prognosen ausschlaggebend. Die Datensätze sollten daher unbedingt aktuell, korrekt, relevant und für die zu analysierenden Fragestellungen geeignet sein. Aber nicht nur das Extrahieren der relevantesten Daten aus einem riesigen Datenvolumen ist eine Herausforderung. Da außerdem die Anforderungen an den Datenschutz steigen, erhöhen sich mit der Erfassung großer Datenvolumen auch die Risiken von Datenschutzverletzungen.
Investitionen in die richtigen Technologien, Tools und Software und in eine geeignete Infrastruktur für das Verwalten und Analysieren von Daten sind ebenfalls von großer Bedeutung. Dazu gehören leistungsstarke Server, Datenbanken und Analysetools, um die Daten verarbeiten zu können. Außerdem müssen die Analyseteams entsprechend geschult sein. Nur Mitarbeiter und Data Scientists mit den jeweiligen Kenntnissen sind in der Lage, die Datenanalyse effektiv durchzuführen und das Ergebnis richtig zu interpretieren.
Warum ist für Predictive Analytics Big Data so wichtig? In jedem Unternehmen fallen gigantische Datenmengen an. Bei Big Data sind die Datenquellen mit strukturierten und unstrukturierten Daten enorm vielfältig und je nach Branche unterschiedlich: Datenbanken, Dateien, Kalkulationstabellen, E-Mail-Nachrichten, Video- und Audio-Dateien, Protokolle, Messdaten, Sensordaten, Website-Analysen, Social-Media-Daten, Daten aus Werbenetzwerke, Statistiken und vieles mehr. Um Big Data sinnvoll auswerten zu können, werden Predictive-Analytics-Verfahren angewendet:
Nahezu jede Branche und fast jeder Bereich profitiert von Predictive Analytics, da man durch vorausschauende Analysen wertvolle Erkenntnisse gewinnt. Damit unterstützen die Daten aus prädiktiven Analysen Unternehmen dabei, Entscheidungen datengetrieben zu treffen.
So kann etwa die Auswertung von Sensordaten dazu beitragen, den wahrscheinlichen Ausfallzeitpunkt einer Fertigungsmaschine vorherzusagen. Das rechtzeitige Anpassen von Wartungsintervallen kann dadurch Ausfälle und Stillstandszeiten verhindern. Oder durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen. Werden Engpässe oder ineffiziente Abläufe vorausschauend ermittelt, können Geschäftsprozesse optimiert werden und letztendlich mithilfe von Predictive Analytics der ROI verbessert werden. Die frühzeitige Erkennung von Trends ermöglicht es Unternehmen, agil auf Marktveränderungen zu reagieren.
Fragestellung: Welcher Kundentyp wird wann welche Produkte kaufen?
Datengetriebene Entscheidung:
Einzelne Produkte gezielt stärker bewerben, Angebote auf einen Kundentyp anpassen, Marketingkampagnen individualisiert erstellen
Fragestellung: Welches Kaufverhalten zeigen die Kunden?
Datengetriebene Entscheidung:
Lagerbestand anpassen, Preissenkungen/-erhöhungen zu bestimmten Zeitpunkten planen
Fragestellung: Wie hoch ist das Krankheitsrisiko? Oder wie entwickelt sich die Auslastung einer Einrichtung?
Datengetriebene Entscheidung:
Vorsorgemaßnahmen gezielter auswählen, Arztpraxen und Krankenhäuser effizienter betreiben
Fragestellung: Wie wird sich der Cashflow zukünftig entwickeln?
Datengetriebene Entscheidung:
Risikomanagement verbessern, Kosten reduzieren, wirtschaftliche Leistung erhöhen
Fragestellung: Zu welchem Zeitpunkt ist mit einem Ausfall der Maschine zu rechnen?
Datengetriebene Entscheidung:
Wartungsplan optimieren und anpassen
Bei der vorausschauenden Datenanalyse kommen zahlreiche Methoden zum Einsatz. Das sind die bekanntesten:
Die Regressionsanalyse modelliert die Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen, um zukünftige Werte auf der Basis spezifischer Merkmale vorherzusagen. Zum Beispiel, wie hoch die Kundenzufriedenheit je nach Qualität sein wird.
Diese Methode sucht nach Unterschieden zwischen Gruppen. So kann etwa die nächste Konjunkturphase mit einem Aufschwung oder Abschwung vorausgesagt werden, indem die Variablen „Investitionen“, „Konsumverhalten“ und „Zinsen“ untersucht werden.
Die Zeitreihenanalyse erkennt durch die Analyse dynamischer Datenströme Trends und Zyklen, die zeitlichen Schwankungen unterliegen, wie Umsatz eines Produkts pro Monat oder der Website-Traffic pro Stunde.
Diese Methode verwendet Knoten, die als Entscheidungsbaum dargestellt werden, um komplexe Datenstrukturen zu veranschaulichen. Beispielsweise, wer nach festgelegten Kriterien (Einkommen, Bonität, Beschäftigungsdauer) einen Kredit erhalten wird.
Dieses Modell besteht aus mehreren miteinander verbundenen Neuronen und lernt autonom, um komplexe und nicht-lineare Datenbeziehungen zu modellieren. Zum Beispiel, wie sich der Aktienkurs entwickeln wird.
Predictive Analytics wird zunehmend in Software-Anwendungen integriert, wodurch Datenanalysen sogar für kleine Unternehmen zugänglich werden. Auch Analyseteams ohne tiefgreifende Kenntnisse in Data Science, Advanced und Predictive Analytics können davon profitieren. Cassini Consulting unterstützt Sie als erfahrener Partner für Business Intelligence, Data Analytics und Artificial Intelligence dabei, aus Ihren bestehenden Daten nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Vorhersagen zu erstellen. Im Fokus stehen dabei Ihre individuellen Anforderungen und Zielsetzungen.
Unser erfahrenes Team begleitet Sie bei der Ausarbeitung und Umsetzung Ihrer Datenstrategie. Es unterstützt Sie auch bei der Auswahl der passenden Tools, die Ihren individuellen Anforderungen entsprechen. Neben dem Aufbau einer Data Architecture bieten wir auch Hilfe bei Daten-Assessments und der Einrichtung von Daten-Pipelines (ETL-Strecken).
