Predicitve Analytics - Wer nach Perlen sucht, muss tief tauchen

Die Informationstechnologie hat im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt. Auch im unternehmerischen Kontext, der durch Volatilität, Unsicherheit und Komplexität geprägt ist, spielt dieser Bereich eine immer größer werdende Rolle.

Viele der Hersteller von Business Intelligence-Software haben diesen Trend ebenfalls erkannt. Sie bieten zum Teil eigene Module in diesem Bereich an oder arbeiten mit Schnittstellen für die Verarbeitung der Daten, beispielsweise in R oder Python.

Grundsätzlich geht es bei der prädikativen Analyse darum, aus historischen Daten zukünftige Aktivitäten, Verhalten und Trends vorherzusagen. Anhand von mathematischen und statistischen Methoden kann man so neue entscheidungsrelevante Erkenntnisse quasi per Knopfdruck generieren.

So kommt es in vielem Unternehmen zu einem Denkwandel, ausgehend von der Fragestellung „Was ist geschehen“ (Deskriptive Analyse) über „Was geschieht gerade“ (Real Time-Analyse) zu „Was soll geschehen“ (Präskriptive Analyse).
Hauptsächlich kommen die Methoden der prädikativen Analyse in den folgenden Bereichen zum Einsatz:

• Datenanalyse (Clustering (z.B. im Kundenbereich), Korrelations- und Assoziationsanalysen)
• Digitaler Forecast (Planerische Vorhersage von Unternehmenskennzahlen anhand statistischer Methoden und maschinellem Lernen)
• Optimierung (Lager- und Logistikoptimierungen, Optimierung der unternehmerischen Wertetreiber)
• Simulation (Multidimensionale Simulationsszenarien anhand von Wertetreibermodellen)

Wenn wir Sie in diesen Bereichen unterstützen können, nehmen Sie gerne mit uns Kontakt auf.