Predictive Analytics

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics bezeichnet die Nutzung von Datenanalyseverfahren zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Technologien und die Analyse großer Datenmengen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Natur werden Modelle geschaffen, die Prognosen ermöglichen.

Dafür werden Methoden wie statistische Analysen, mathematische Modelle und Algorithmen genutzt, die aus Datenbeständen Muster und Trends erkennen und diese für Vorhersagen heranziehen.

Neben dem Data-Mining werden auch Text Mining und spieltheoretische Modelle verwendet, um Predictive Analytics zu verbessern und präzisere Ergebnisse zu liefern.

Stufen der Datenanalyse im Business Intelligence

Predictive Analytics ist Teil eines vierstufigen Modells, das in folgende Bereiche unterteilt wird:

1. Descriptive Analytics – Analyse von historischen Daten zur Identifikation von Mustern und Problemen.
2. Diagnostic Analytics – Untersuchung von Ursachen vergangener Ereignisse und Beantwortung von Fragen, die die beschreibende Analyse aufwirft.
3. Predictive Analytics – Prognose zukünftiger Entwicklungen und Ereignisse basierend auf vorhandenen Daten.
4. Prescriptive Analytics – Entwicklung von Handlungsanweisungen, die zu bestimmten Ergebnissen führen sollen.

Anwendungsgebiete von Predictive Analytics in Unternehmen

Unternehmen nutzen Predictive Analytics für verschiedene Zwecke, beispielsweise zur Markt- und Kundensegmentierung, zur Produktanpassung, zur Risikobewertung bei Finanzdienstleistern oder zur Planung von Wartung und Instandhaltung in der Industrie. Dadurch wird eine effizientere Ressourcennutzung, eine Kostenreduktion und die Möglichkeit, auf Wünsche der Kunden besser einzugehen, ermöglicht.

Umsetzung von Predictive Analytics

Die Umsetzung von Predictive Analytics in der betrieblichen Praxis umfasst mehrere Schritte:

1. Akquirierung der Daten – Erfassung und Import von Daten aus verschiedenen Quellen in das Software-System.
2. Datenbereinigung – Entfernung von irrelevanten Informationen und Aggregation der Datenquellen.
3. Modellentwicklung – Erstellung von Klassifikations- oder Regressionsmodellen und deren iterative Optimierung durch Testdatensätze.
4. Integration – Einbindung der erfolgreichen Modelle in die Unternehmenssysteme für Analysen und daraus resultierende Handlungsempfehlungen.

Vorteile von Predictive Analytics im betrieblichen Einsatz

Die Anwendung von Predictive Analytics bringt eine Vielzahl von Vorteilen mit sich: Optimierung von Marketingstrategien, Risikominimierung, Betrugserkennung, operative Verbesserungen, Ressourceneffizienz, Zeitersparnis und Senkung von Kosten.