Predictive Analytics bezeichnet die Nutzung von Daten und anderen technischen Werkzeugen wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analytics nutzt historische Daten, um Muster und Trends zu erkennen, die zukünftige Ereignisse prognostizieren.
Derzeit setzen viele Branchen Predictive Analytics aktiv ein, darunter die Fertigungsindustrie, das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, das Bildungswesen, der Einzelhandel, die Cybersicherheit und die Landwirtschaft. Predictive Analytics kann beispielsweise für alles eingesetzt werden – von der Prognose von Unternehmensumsätzen bis hin zur Vorhersage von Maschinenausfällen.
Mit der Weiterentwicklung der Data Science setzen sich neue Methoden der Datennutzung durch. Heute können Unternehmen Daten proaktiv durch den Einsatz von Predictive Analytics nutzen.
Mehr lesen: Was ist Predictive Analytics?
7 Best Practices für Predictive Analytics
Für Unternehmen, die Predictive Analytics nutzen möchten, gibt es mehrere Best Practices, die zum Erfolg beitragen. Dazu gehören die Definition von Zielen, das Testen von Prognosemodellen und kontinuierliche Verbesserungen.
1. Ziele definieren
Als ersten Schritt sollten Unternehmen Ziele für den Einsatz von Predictive Analytics definieren. Dazu gehört die Festlegung dessen, was das Unternehmen vorhersagen möchte – dies beeinflusst die Entwicklung der Prognosemodelle. Diese Ziele sollten mit den übergeordneten Geschäftszielen übereinstimmen.
Wenn ein Geschäftsziel beispielsweise darin besteht, die Betriebskosten zu senken, könnten Predictive-Analytics-Modelle unnötige Kosten wie Ausfallzeiten prognostizieren.
2. Wichtige Kennzahlen definieren
Unternehmen müssen außerdem die wichtigsten Kennzahlen definieren, anhand derer sie den Erfolg ihrer Dateninitiativen sicherstellen. Dabei handelt es sich um die Key Performance Indicators (KPIs), die den Fortschritt im Hinblick auf die Ziele von Predictive Analytics zeigen.
Im obigen Beispiel könnten KPIs zur Senkung der Betriebskosten die Gesamtkosten oder die Operational Expense Ratio (OER) umfassen. Unternehmen sollten nur die KPIs messen, die mit ihren Zielen für Predictive Analytics und ihren Geschäftszielen übereinstimmen.
3. Relevante und hochwertige Daten auswählen
Eine hochwertige Prognose erfordert hochwertige Daten. Die für Predictive Analytics verwendeten Datensätze müssen korrekt, umfangreich und für die Ziele relevant sein.
Für optimale Ergebnisse müssen Unternehmen sowohl auf historische als auch auf Echtzeitdaten sowie auf strukturierte und unstrukturierte Daten zugreifen können.
Für den Aufbau eines Datensatzes sollten Unternehmen Daten aus allen relevanten Quellen extrahieren, sie für die Analyse bereinigen und in einem Data Warehouse speichern. Alternativ können Datenvirtualisierungstools Daten aus unterschiedlichen Quellen an einem Ort zusammenführen.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Vier Säulen einer erfolgreichen Datenstrategie: Bessere Geschäftsentscheidungen treffen
4. Prognosemodelle zunächst testen
Bevor Prognosemodelle von Predictive Analytics zur Vorhersage von Ergebnissen eingesetzt werden, müssen sie gründlich getestet beziehungsweise validiert werden. Andernfalls können die Prognosen ungenau sein und zu schlechten Geschäftsentscheidungen führen.
Unternehmen sollten zunächst Tests mit Stichprobendatensätzen durchführen, um die Genauigkeit der Prognosen zu bestimmen. Sobald sich ein Prognosemodell als zuverlässig erwiesen hat, kann es eingesetzt werden.
5. Erkenntnisse nutzen
Nach dem Testen und Bereitstellen der Prognosemodelle müssen die gewonnenen Erkenntnisse sinnvoll genutzt werden. Unternehmen sollten dokumentieren, was mit den Erkenntnissen geschieht und wer für ihre Umsetzung verantwortlich ist.
Zu den zu berücksichtigenden Fragen gehören:
- Mit wem (Einzelperson, Abteilung, Team usw.) sollten die Erkenntnisse geteilt werden?
- Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden?
- Gibt es Erkenntnisse, die sofortiges Handeln erfordern?
- Gibt es Erkenntnisse, die zu einem späteren Zeitpunkt erneut betrachtet werden sollten?
6. Kontinuierliche Verbesserungen vornehmen
Daten verändern sich im Laufe der Zeit, und Prognosemodelle sollten sich entsprechend weiterentwickeln. Unternehmen müssen die Leistung ihrer Prognosemodelle überwachen und kontinuierliche Verbesserungen vornehmen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. So bleiben die Modelle nützlich und präzise.
Unternehmen können ihre Prognosemodelle auf verschiedene Weise verbessern. Beispielsweise können sie dem Datensatz des Modells weitere Daten hinzufügen oder das Modell neu justieren, trainieren und testen, um verbesserungsbedürftige Bereiche zu ermitteln.
7. Predictive-Analytics-Software implementieren
Der letzte Schritt besteht darin, die Software tatsächlich zu implementieren. Es gibt zahlreiche Softwaretools für Predictive Analytics , die bereitgestellt werden können. Beispiele sind:
- Microsoft Azure Machine Learning: Die Plattform Azure Machine Learning von Microsoft ist eines der einfachsten verfügbaren Tools zum Erstellen und Bereitstellen von Prognosemodellen. Zu ihren Funktionen gehören die Datenkennzeichnung, Integrationen mit anderen Datentools sowie die Unterstützung hybrider und Multi-Cloud-Umgebungen.
- H2O Driverless AI: Die Plattform H2O Driverless AI ist vollständig automatisiert und hebt sich dadurch von anderen Tools auf dem Markt ab. Für jeden Datensatz kann die Software Prozesse wie die Optimierung und Bereitstellung automatisieren.
- SAS Advanced Analytics: SAS, ein führender Anbieter von Analytics-Software, bietet seine Plattform Advanced Analytics Unternehmen an, die einen leistungsfähigen Funktionsumfang benötigen. Die Plattform bietet unter anderem prädiktive Modellierung, Data Mining und statistische Analysen.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Tools für Datenanalysen
Welche drei wichtigsten Modelle für Predictive Analytics gibt es?
Es gibt drei Modelle für Predictive Analytics, die am häufigsten eingesetzt werden:
Klassifikation: Klassifikationsmodelle kategorisieren Daten, um Beziehungen innerhalb eines Datensatzes aufzuzeigen. Diese Modelle werden verwendet, um Fragen mit binären Ergebnissen wie „Ja oder Nein“ zu beantworten.
Clustering: Clustering-Modelle gruppieren Daten anhand von Attributen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Zeitreihen: Zeitreihenmodelle analysieren Datenpunkte, die über bestimmte Zeiträume hinweg erfasst werden, beispielsweise stündlich oder täglich.
Sobald diese Modelle geplant sind, ist Predictive Analytics recht einfach. Zunächst werden Daten entsprechend der Art der Prognose erfasst, die ein Unternehmen erstellen möchte. Anschließend wird eines dieser statistischen Modelle entwickelt und trainiert, um anhand der gesammelten Daten Ergebnisse vorherzusagen.
Sobald das Modell eine Prognose erstellt, kann diese als Entscheidungsgrundlage dienen. Durch Automatisierung können manche Prognosemodelle sogar angewiesen werden, auf Grundlage der Prognosen Maßnahmen auszuführen.
Wie hilft Predictive Analytics Unternehmen?
Predictive Analytics geht bei der Datenanalyse einen Schritt weiter. Während eine grundlegende Datenanalyse zeigen kann, was geschehen ist und was dagegen unternommen werden sollte, zeigt Predictive Analytics, was geschehen könnte und wie wir darauf reagieren können.
Predictive Analytics bietet branchenübergreifend zahlreiche Vorteile – von der Fertigungsindustrie bis zur Cybersicherheit.
Reduziert kostspielige Ausfallzeiten in der Fertigung
Ein durchschnittlicher Automobilhersteller verliert bei einem ungeplanten Produktionsstillstand 22.000 US-Dollar pro Minute. Glücklicherweise können Hersteller ungeplante Ausfallzeiten mithilfe von Predictive Analytics der Vergangenheit angehören lassen.
Predictive-Analytics-Modelle können historische Daten nutzen, um Muster zu erkennen, die zu Maschinenausfällen, erforderlichen Wartungsarbeiten und Ähnlichem führen. Hersteller können Risiken dann eindämmen, bevor sie kostspielige Ausfallzeiten verursachen.
Verbessert Behandlungsergebnisse im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen kann in vielerlei Hinsicht von Predictive Analytics profitieren. Prognosemodelle können beispielsweise eingesetzt werden, um die Risikofaktoren eines Patienten für Krankheiten wie Diabetes und Herzkrankheiten zu bestimmen. Dadurch können Ärzte eine bessere Präventionsversorgung anbieten.
Sichert die Produktverfügbarkeit im Einzelhandel
Einzelhändler müssen wissen, was Kunden wollen, um den Umsatz zu steigern. Deshalb setzen viele Einzelhändler auf Predictive Analytics, um die Produktverfügbarkeit zu verbessern.
Prognosemodelle können beispielsweise vorhersagen, welche Produkte in bestimmten Jahreszeiten stärker nachgefragt werden. Einzelhändler können dann sicherstellen, dass sie über ausreichende Bestände verfügen, um die Nachfrage der Kunden zu bedienen.
Prognostiziert und minimiert Risiken in der Cybersicherheit
Cyberangriffe können für jedes Unternehmen erheblichen Schaden verursachen. Laut einer Studie von IBM kostet eine durchschnittliche Datenschutzverletzung im Schnitt 9,44 Millionen US-Dollar. Predictive Analytics kann Unternehmen dabei unterstützen, Schäden zu minimieren und sogar zu verhindern.
Prognosemodelle können beispielsweise Trends erkennen, die auf potenzielle Risiken hindeuten. Unternehmen können die Sicherheit in diesen Bereichen anschließend verbessern, um Angriffe und Datenverluste zu verhindern.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Data-Mining-Techniken
Fazit: Wie sieht die Zukunft von Predictive Analytics aus?
Wie bereits erwähnt, wird erwartet, dass der Markt für Predictive Analytics in den nächsten fünf Jahren rasch wächst. Doch wie sieht die Zukunft aus?
Predictive Analytics wird weiter an Popularität gewinnen. Und da Technologien wie maschinelles Lernen und KI breiter zugänglich werden, werden mehr Unternehmen – große wie kleine – Predictive Analytics nutzen können.
Predictive Analytics wird die Vorreiterrolle bei der Nutzung anderer Formen der Datenanalyse übernehmen, etwa der präskriptiven Analytik. Diese Methode prognostiziert nicht nur Ergebnisse, sondern gibt Unternehmen auch Anweisungen, welche Maßnahmen sie im Hinblick auf diese Ergebnisse ergreifen sollten.
Wie geht es weiter? Unternehmen müssen zunächst Datenanalysestrategien entwickeln, die zu ihren Zielen passen, und Raum für neue, zukunftsorientierte Analysemethoden schaffen, während diese sich weiterentwickeln.
Siehe auch: Was ist deskriptive Analytik?