Heute wissen, was morgen passiert: Predictive Analytics

Heute wissen, was morgen passiert: Predictive Analytics

Was wäre, wenn sie heute wüssten, wie viele Produkte Ihre Firma im kommenden Quartal verkauft, welche Maschine nächste Woche ausfällt oder woher Ihre nächsten Kunden kommen? Für diese Erkenntnisse ist die strukturierte Analyse vorhandener Daten notwendig. Denn vom Personaleinsatz bis zum Maschinenstillstand ist alles planbar, sofern man über ausreichend Daten verfügt und diese entsprechend analysieren kann. Ein umfassender Datenpool ist die Basis für zielführende unternehmerische Entscheidungen und kann – klug eingesetzt – zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil werden. 

Die auf Vergangenheitsdaten basierende Vorhersage von Ereignissen nennt man „Predictive Analytics“ (PA). Erfolgreich eingesetzt wird diese Art der Predictive u.a. bei der US-amerikanischen Polizei. Mit Hilfe einer gezielten Analyse von gesammelten Daten erkennen die Detectives Muster von Verbrechen wie Einbrüchen oder Überfällen. Dank „Predictive Policing“ sind sie häufig noch vor den Einbrechern am Tatort. Die Anwendung von PA ist derzeit einer der wichtigsten Big Data Trends und findet sowohl in der Industrie, bei Finanzdienstleistern, im Sales- oder Marketing-Bereich und im Online-Handel Anwendung.

Übergeordnet: Business Analytics und Business Intelligence

PA ist in der Theorie ein Teil des klassischen Business-Intelligence-Reporting. Business Intelligence (BI) ist der Oberbegriff für die systematische Sammlung, Auswertung und Darstellung von Daten, die der Effizienzsteigerung und dem unternehmerischen Erfolg dienen. Ich finde, dass Predictive Analytics einen Schritt weiter geht. Denn PA trifft, basierend auf den gesammelten Vergangenheitsdaten, belastbare Annahmen über die Zukunft. Im Rahmen von „Forecasting-Projekten“ werden – basierend auf historischen Verkaufszahlen und unter Einbezug externer Faktoren wie Wetter, Ferienzeiten oder Feiertage – Verkaufszahlen, der Ausfall von Maschinen oder die Pünktlichkeit von Zügen prognostiziert. In der Luftfahrtindustrie werden beispielsweise Flugpreise, Abflugzeiten, Sitzkontingente und das Abflugdatum mithilfe von PA bestimmt. Predictive Analytics ist also ein spannendes Tool für die Unternehmenssteuerung und zählt meiner Meinung nach zu den wichtigsten Anwendungsbereichen von Big Data. 

Die Vorhersage der wahrscheinlichen Zukunft

Bei Predictive Analytics geht es nicht nur darum, die relevanten Daten zu sammeln, sondern vielmehr darum, diese zu analysieren, die richtigen Schlüsse zu ziehen und entsprechend zu entscheiden. Zuerst werden möglichst viele Rohdaten zusammengetragen, diese Daten dienen als Grundlage für die folgende Analyse. Dabei gilt es in den vorhandenen Daten möglichst viele Muster zu erkennen: Wenn in der Vergangenheit ab Mitte Oktober Schokoladenweihnachtsmänner verkauft wurden, dann ist das ein Muster. Aus den erkannten Mustern, entsteht eine Schablone, die über neue Daten gelegt wird. Jetzt wird es mathematisch: In der Phase der Datenaufbereitung und -exploration werden die Daten von Inkonsistenzen bereinigt und mithilfe deskriptiver Statistik analysiert und visualisiert. Damit werden die Annahmen über Zusammenhänge und Auffälligkeiten validiert. Mithilfe einer Korrelationsanalyse lassen sich beispielsweise Annahmen über Zusammenhänge auf statistische Signifikanz prüfen und neue, bisher nicht vermutete Zusammenhänge aufdecken. 

Zukunftsmusik oder schon Unternehmensstrategie?

Predictive Analytics ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern in Unternehmen mit einem datengetriebenen Geschäftsmodell, etwa im Onlinehandel, bereits ein fester Bestandteil der Analyse- und Planungswerkzeuge. Die Einführung von PA ist aufwendig, birgt aber auch eine Menge Chancen. Dabei darf man nicht vergessen, dass dieser Ansatz nur dann funktioniert, wenn tatsächlich Muster in den vorhandenen Datenstrukturen vorhanden sind. Bei vielen Naturphänomenen und Verhaltensweisen von Individuen und Gruppen ist das aber mit Sicherheit der Fall. Trotzdem gilt: Egal wie präzise ein Modell die Zukunft vorhersagen kann, der letzte Schritt ist immer noch der gesunde Menschenverstand. Ohne den bleibt jede Vorhersage nur eine statistische Analyse.

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