Predictive Analytics – die Zukunft für Ihr Unternehmen

Predictive Analytics: Seit spätestens 2011 geistern bei vielen Unternehmen Begriffe wie Industrie 4.0, Big Data oder Business Intelligence auf den Meetings und durch die Marketingabteilungen. Doch sieht man sich die Zahlen an, so ist festzustellen, dass grade in deutschen mittelständischen Unternehmen der digitale Zug nur langsam Fahrt aufgenommen hat.

Mit Predictive Analytics in die Zukunft schauen

Vielleicht liegt dies an dem fehlenden grundlegenden Verständnis der Begrifflichkeiten. catchyou möchte helfen, diese Hürde mit Leichtigkeit zu überspringen

Was ist Predictive Analytics?

Unter Predictive Analytics versteht man die Analyse großer Datenerhebungen für die Erstellung belastbarer Vorhersagemodelle.

Warum ist es ratsam auf Predictive Analytics zu vertrauen?

Mit Predictiv Analytics ist es möglich, frühzeitig belegbare Aussagen zu Zukunftsmodellen und Trends zu treffen und sich damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Teilbereich der Business Analytics der wiederum ein Teilbereich der Business Intellicence ist.

1. Business Intelligence

Im erweiterten Sinne umfasst Business Intelligence das Sammeln aller Managementgrundlagen, die es einem Unternehmen ermöglichen sollen Entscheidungen zu treffen, sowohl statischer als auch sich permanent ändernder Daten.

Das Sammeln von Daten ist schon immer ein gewichtiger Teil in der Unternehmensführung gewesen, lange Zeit stieß aber sowohl die Erhebung als auch die Auswertung an ihre logistischen Grenzen.

Aber erst mit der voranschreitenden Digitalisierung war es möglich gigantische Datenmengen platzsparend zu konservieren und auszuwerten.

Die folgenden, bewusst überzogenen, Beispiele für analoges Datensammeln, wie die Volkszählung 1987 in der BRD oder die Sammelwut des MfS in der DDR mögen die Dimensionen und die Probleme verdeutlichen, vor denen datenbezogene Unternehmen standen: Immense Kosten für Erhebung, Auswertung und Lagerung von Daten.

Buisness Intelligence wird vor allem dazu benutzt, um Antworten auf die Fragen:

Was? Wann? Wer? Und In welchem Umfang ist es passiert?

geben zu können.

2.Business Analytics

Business Analytics hingegen versucht mit den Antworten auf die Fragen:

Warum? Passiert es wieder? Was passiert, wenn wir etwas ändern? Was verraten uns die Daten über das Offensichtliche hinaus?

die Ergebnisse zu verfeinern.

Business Analytics wird also vor allem eingesetzt um in den gesammelten Daten Zusammenhänge und Muster zu erkennen: dies geschieht mit Hilfe von Data Mining. Durch das Internet of Things (IoT), also der zunehmenden Automatisierung von Produktionsprozessen (Industrie 4.0), die rasant voranschreitende Digitalisierung und der Einhergehenden gigantischen Erzeugung von Datenströmen die sich ununterbrochen ändern, z.B. durch RFID Strichcodes oder 2D-Codes (Big Data) kommt es einem Kategorischem Imperativ gleich, Software einzusetzen, die diese Daten nicht nur erfasst und auswertet, sondern dies auch in Real Time, also ohne Zeitverlust tut.

Neben Software Tools, die zur Untersuchung von kausalen Zusammenhängen dienen, wie statistische Analyse oder quantitative Analyse ist es seit ein paar Jahren auch möglich auf Grund der gesammelten und ausgewerteten Daten Vorhersagen und Zukunftsmodelle in Real Time zu entwickeln, die eindeutige belastbar sind und genau dies geschieht mit Predictive Analytics.

3. Predictive Analytics

Predictive Analytics ist genaugenommen ein Teilbereich des Data-Mining. Das Kernstück ist eine Variable die mit einer Einheit verbunden wird und aufgrund der bisherigen Analyse von Daten eine Vorhersage über das zukünftige Verhalten treffen kann. Möglich wird dies durch Software die in der Lage ist, durch Clusterverfahren, diese riesigen Datenmengen zu bearbeiten. Digitale Globel Big Player, wie Google oder Facebook und viele anderer Social Media Plattformen sind auf solch schnelle Performance Werte angewiesen und nutzen diese schon seid Beginn des neuen Jahrtausends.

Software Lösungen für Ihr Unternehmen haben wir hier für Sie zusammengestellt:

Anwendungsbeispiele für Predictive Analytics

  • Nate Silver benutzt schon seit 2008 Predictive Analytics zur Vorhersage von Wahlergebnissen in den USA und feierte damit wahnsinnige Erfolge. So sagte er die Wahlabstimmungen in 49 von 50 Bundesstaten richtig vorher. Auf seiner Website FiveThirtyEight kann man grade den laufenden amerikanischen Wahlkampf beobachten und seine Vorhersagen verfolgen.
  • Durch Einsatz von Predictive Analytics half Jim Messina Barak Obama 2012 die Präsidentschaft zu gewinnen.
  • Die Baseballmannschaft Oakland Athletics, unter Leitung von Billy Beane setzen auf Sabermetrics, einem Datenerfassungssystem von Baseballspielern um die best möglichen Spieler für die günstigsten Preise zu erstehen und feierten damit sowohl sportliche als auch finanzielle Erfolge.
  • In Amerika arbeiten inzwischen alle Profivereine auf Basis von Predictive Analytics Tools
  • In Deutschland gibt es erste Zusammenarbeit mit Polizeidienstellen, die sich durch Predictiv Analytics eine bessere Kriminalprävention versprechen. Vorbild sind auch hier die USA, die schon seit geraumer Zeit, auf Predictive Policing setzten.
  • Versicherungen entwickeln Vorhersagemodelle auf Grund derer die Versicherungsbeiträge angepasst werden können.
  • Predictive Analytics wird auch den Cross Selling Markt revolutionieren, dann bekommt man eben nicht mehr nach dem Kauf eines Bettes ein Zweites angeboten, sondern die dazu passende Bettwäsche.

Fazit

Dass Predictive Analytics momentan eines der heißesten Eisen im digitalen Schmiedefeuer ist, zeigt sich auch daran, dass erstmals eine eigne Konferenz zu diesem Thema im November 2016 in Berlin stattfinden wird: die Predictive Analytics World Berlin auf der sich Spezialisten der ganzen Welt zu allen relevanten Themen wie Data Science, Machine Learning, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases, R und vielen mehr auszutauschen werden.

Wie nutzen Sie Predictive Analytics in Ihrem Unternehmen? Hinterlassen Sie uns gerne einen Kommentar