Prädiktive Analytics ist ein Bereich der erweiterten Analytics, in dem bisherige Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen zum Einsatz kommen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, Muster in großen Datensätzen zu erkennen, und verbessert so die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen.
Jeden Tag sammeln und speichern Unternehmen aller Branchen riesige Mengen an Informationen verschiedenster Art: von Kundeninteraktionen bis hin zu operativen Metriken. Terabyte an Daten fließen täglich in Unternehmensdatenpools ein, und diese Daten haben das Potenzial, Unternehmen zu transformieren. Leider bleibt es für viele Unternehmen beim Potenzial. Das liegt daran, dass die Erfassung und der Besitz von Daten nicht ausreicht. Der wahre Wettbewerbsvorteil besteht darin, diese Daten zu nutzen und zuverlässige Informationen über Kunden und Märkte zu gewinnen – und über zukünftige Trends, die sich auf diese Kunden und Märkte auswirken werden.
Prädiktive Analytics verwandelt das Datenpotenzial in verwertbare Einblicke. Dieser leistungsfähige Bereich der Datenwissenschaft – der es Unternehmen ermöglicht, zukünftige Ereignisse auf Grundlage bisheriger Daten vorherzusagen – verwendet statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu ermitteln. Mit prädiktiver Analytics können Unternehmen mit einer höheren Genauigkeit Vorhersagen treffen. Ob bei der Vorhersage des Kundenverhaltens, dem Risikomanagement oder der Optimierung von Lieferketten – prädiktive Analytics bietet ein strategisches Tool, mit dem Unternehmen proaktiv statt reaktiv handeln können, was eine intelligentere, datengestützte Entscheidungsfindung fördert. Prädiktive Analytics kann sowohl für kurzfristige Strategien als auch für langfristige Prognosen verwendet werden.
Prädiktive Analytics ist nicht unbedingt eine neue Technologie, aber hat sich in den letzten Jahren viel stärker verbreitet und ist deutlich fortschrittlicher geworden. Viele moderne Unternehmen verlassen sich in hohem Maße auf datengestützte Einblicke, um ihr Geschäft zu stärken und zu schützen.
Prädiktive Analytics hat sich von einfachen Statistiken und Datenanalysen zu einer ausgeklügelten Disziplin entwickelt, die durch technologische Fortschritte in Big Data und maschinellem Lernen angetrieben wird. Früher wurden einfache Vorhersagemodelle in Branchen wie Versicherungs- und Finanzwesen verwendet. Im Laufe der Zeit sind diese Modelle immer komplexer geworden und haben sich stärker verbreitet. Heute werden sie in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Marketing und Lieferkettenmanagement.
Mit zunehmender Digitalisierung der Welt verfügen Unternehmen über größere Datenmengen und vielfältigere -typen, was den Datenpool erweitert und zu leistungsfähigeren, genaueren Einblicken beiträgt. Wenn man bedenkt, wie hart umkämpft die meisten Branchen auf unserem aktuellen Markt sind, wird schnell klar, warum sich prädiktive Analytics zu einer Kernfunktion der Unternehmensstrategie entwickelt.
Prädiktive Analytics ist eine wichtige Komponente der Datenanalyse. Daher umfasst sie mehrere miteinander verbundene Analysemethoden, die jeweils einem einzigartigen Zweck bei der datengestützten Entscheidungsfindung dienen. Im Folgenden finden Sie die häufigsten Kategorien prädiktiver Analytics:
Deskriptiv
Dies ist die Grundlage der Datenverarbeitung, die sich auf die Interpretation bisheriger Daten konzentriert, um vorgenommene Änderungen zu verstehen. Durch den Einsatz von Techniken wie Datenaggregation und Data Mining fassen deskriptive Analysen vergangene Ereignisse zusammen, in erster Linie durch Visualisierungen wie Dashboards oder durch detaillierte Berichte. Diese Analyse liefert eine klare Momentaufnahme der Ereignisse im Unternehmen, was für das kontextbezogene Verständnis unerlässlich ist.Diagnostisch
Basierend auf der deskriptiven Analyse gehen Diagnoseanalysen detaillierter auf die Gründe für vergangene Ergebnisse ein. Sie umfassen komplexere Datenverarbeitung wie Detailinspektionen, Datenerkennung, Korrelationen und Mustererkennung, um Daten zu untersuchen und Anomalien oder Trends zu identifizieren. Diese Art von Analytics beantwortet die Frage „Warum ist es passiert?“, indem Verhaltensweisen und Anomalien identifiziert werden, die auf die Ursachen von Problemen hinweisen könnten.Präskriptiv
Als fortschrittlichste Form der Analyse prognostiziert die präskriptive Analyse nicht nur, was wann geschehen wird, sondern auch, warum es passieren wird. Dieser Typ bietet verwertbare Einblicke und Empfehlungen zu möglichen Ergebnissen. Er verwendet eine Kombination aus Business-Regeln, Algorithmen, maschinellem Lernen und computergestützten Modellierungsverfahren, um Aktionen zu empfehlen, die sich positiv auf künftige Entscheidungen oder Vorgänge auswirken können.
Der effektive Einsatz prädiktiver Analytics erfordert ein Verständnis der verschiedenen Techniken und Modelle, die diese fortschrittliche Form der Datenanalyse unterstützen. Jede Methode bietet einzigartige Einblicke und Anwendungen, sodass Unternehmen ihre zukünftigen Entscheidungen auf einer soliden Grundlage relevanter Daten treffen können. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über einige wichtige Techniken im Bereich prädiktive Analytics und erfahren, wie sie genutzt werden können, um Daten in strategische Prognosen umzuwandeln:
Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, mit der die Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen identifiziert werden. Sie hilft bei der Vorhersage kontinuierlicher Ergebnisse und wird häufig in Wirtschafts-, Finanz- und Sozialwissenschaften verwendet. Häufige Typen sind lineare Regression und logistische Regression.
Die lineare Regressionsmethode modelliert die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen, indem eine lineare Gleichung an beobachtete Daten angepasst wird. Im Gegensatz zur linearen Regression wird die logistische Regression verwendet, wenn die abhängige Variable kategorisch ist. Diese Analyse schätzt die Wahrscheinlichkeit eines binären Ergebnisses basierend auf einer oder mehreren Vorhersagevariablen. So könnte beispielsweise prognostiziert werden, ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird (ja oder nein), basierend auf seinem Alter und Einkommen.
Entscheidungsbäume sind genau das, wonach sie klingen: ein Tool zur Entscheidungsfindung, bei dem ein baumartiges Diagramm mit Entscheidungen und ihren möglichen Folgen zum Einsatz kommt. Es wird für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet. Indem diese Modelle einen Datensatz in kleinere Teilmengen aufteilen und gleichzeitig eine zugehörige Entscheidungsstruktur entwickeln, helfen sie bei der Vorhersage.
Neuronale Netzwerke sind eine Gruppe von Algorithmen, die in Anlehnung an das menschliche Gehirn entwickelt wurden, um Muster in großen, komplexen Datensätzen zu erkennen. Sie interpretieren sensorische Daten durch eine Art maschineller Wahrnehmung, durch Kennzeichnung oder durch das Clustering der Roheingaben. Diese Netzwerke sind eine Grundlage für Deep Learning und spielen eine wichtige Rolle für komplexe Vorhersageprobleme.
Clustermodelle umfassen die Gruppierung einer Gruppe von Objekten auf eine solche Weise, dass Objekte in derselben Gruppe (als Cluster bezeichnet) einander ähnlicher sind als denen in anderen Gruppen. Diese Technik wird häufig in der explorativen Datenanalyse verwendet, um natürliche Gruppierungen und Ausreißer zu finden oder Daten zusammenzufassen.
Zeitreihenmodellierung ist eine Methode, mit der zukünftige Werte basierend auf zuvor beobachteten Werten prognostiziert werden. Die Zeitreihenanalyse wird in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Wettervorhersage und Kapazitätsplanung angewendet, um zukünftige Datenpunkte vorherzusagen, bevor sie gemessen werden.
Ensemble-Methoden verwenden mehrere Lernalgorithmen, um eine bessere prädiktive Leistung zu erzielen, als von einem der beteiligten Lernalgorithmen allein erzielt werden könnte. Ein gängiges Beispiel ist das Random-Forest-Modell, das mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um die Genauigkeit zu verbessern und eine Überanpassung zu vermeiden.
Prädiktive Analytics ist in verschiedenen Branchen zu einem unverzichtbaren Tool geworden, mit dem Unternehmen datengestützte Einblicke nutzen können, um Effizienz und Rentabilität zu steigern und Risiken zu reduzieren. Dank ihrer Vielseitigkeit kann prädiktive Analytics in zahlreichen Kontexten angewendet werden: von der Verbesserung der täglichen betrieblichen Entscheidungen bis hin zur Erstellung langfristiger strategischer Pläne. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Anwendungsfälle prädiktiver Analytics:
Prädiktive Analytics hilft bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten, indem Muster in Transaktionsdaten analysiert werden. Sie wird häufig im Finanz- und Bankensektor verwendet, um ungewöhnliches Verhalten zu identifizieren, das auf Betrug hindeuten kann.
Prädiktive Analytics kann das Kundenverhalten vorhersagen, z. B. welche Interessenten wahrscheinlich zu Kunden werden oder welche Produkte sie wahrscheinlich kaufen. Diese Informationen sind entscheidend, um Marketingmaßnahmen anzupassen und Vertriebsstrategien zu verbessern.
Durch die Analyse von Kundendaten kann prädiktive Analytics Kunden in verschiedene Gruppen einteilen, basierend auf ihrem Verhalten und ihren Präferenzen. Diese Segmentierung hilft Unternehmen dabei, zielgerichtete Marketingkampagnen zu entwickeln und Produkte an die spezifischen Anforderungen der einzelnen Gruppen anzupassen.
In Bereichen wie Versicherungen, Banken und Gesundheitswesen wird prädiktive Analytics verwendet, um Risiken im Zusammenhang mit Kreditvergabe, Leistungserbringung oder Patientenversorgung zu bewerten. So können diese Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und potenzielle Verluste minimieren.
Mit prädiktiver Analytics können Unternehmen vorhersagen, wann Maschinen oder Geräte ausfallen könnten. Das kann die vorbeugende Wartung verbessern und Kosten reduzieren. Diese Funktion ist in der Fertigungs- und Transportbranche, in der Geräteausfälle kostspielig sein können, besonders nützlich.
Die folgenden Branchen sind mit am aktivsten, wenn es darum geht, mit prädiktiver Analytics Innovation und Effizienz zu fördern.
Die Finanzbranche nutzt prädiktive Analytics für Kreditbewertung, Betrugserkennung und Risikomanagement. So können Institutionen datengestützte Entscheidungen über Kredite, Investitionen und andere Finanzdienstleistungen treffen.
In diesem Sektor ist prädiktive Analytics der Schlüssel zur Personalisierung der Kunden-Experience und zur Optimierung der Preisstrategien – was besonders wichtig ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Außerdem hilft sie, den Bestand effektiv zu verwalten, um schwankenden Bedarf zu decken. Diese Einblicke tragen dazu bei, die Zufriedenheit und den Umsatz der Gäste zu maximieren.
Mit prädiktiver Analytics können Marketingteams das Verbraucherverhalten besser verstehen und vorhersagen, wodurch sie zielgerichtete Kampagnen entwickeln können. Dieser Ansatz verbessert die Kundeninteraktion und erhöht die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Konversionen, indem Marketingstrategien über verschiedene Kanäle hinweg optimiert werden.
In der Fertigungsindustrie können Unternehmen Maschinenausfälle vorhersagen sowie den Betrieb und die Lieferkette optimieren. Diese proaktive Wartung reduziert nicht nur Ausfallzeiten, sondern senkt auch die Betriebskosten und steigert so die Produktivität.
Personalabteilungen nutzen prädiktive Analytics, um Einstellungsprozesse zu verbessern, die Mitarbeiterfluktuation vorherzusagen und das Personalmanagement zu optimieren. Dieser datengestützte Ansatz hilft dabei, zuverlässigere und effizientere Teams zu schaffen.
Prädiktive Analytics spielt eine wichtige Rolle für Bedarfsprognosen, die Verbesserung der Liefereffizienz oder auch die Optimierung des Bestands innerhalb der Lieferkette. All das führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und gewährleistet die zeitnahe Verfügbarkeit von Produkten.
Versorgungsunternehmen wenden prädiktive Analytics an, um den Energiebedarf vorherzusagen, die Netzleistung zu optimieren und Wartungspläne zu erstellen. Das führt zu einer effizienteren Ressourcenverwaltung und einer gesteigerten Servicezuverlässigkeit für Verbraucher.
Im öffentlichen Sektor wird prädiktive Analytics eingesetzt, um Maßnahmen für die öffentliche Sicherheit zu verbessern, die Ressourcenverteilung zu optimieren und politische Entscheidungen zu treffen. Behörden nutzen diese Technologie, um besser auf die Bedürfnisse der Öffentlichkeit zu reagieren und die Effektivität der bereitgestellten Services zu verbessern.
Prädiktive Modellierung ist eine entscheidende Komponente moderner Analysen. Sie bietet eine Reihe von Vorteilen, die Geschäftsstrategien und -betrieb verbessern und so Unternehmen transformieren können. Einfach ausgedrückt: Prädiktive Analytics bietet Einblick in viele der Faktoren, die sich auf den Erfolg eines Unternehmens auswirken können. Die folgenden Punkte gehören zu den wichtigsten Vorteilen dieser verbesserten Einblicke:
Datensicherheit ist für jedes Unternehmen unerlässlich. Mithilfe prädikativer Modellierung können Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen verstärken, indem sie potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen identifizieren, bevor sie gefährlich werden. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es, im Voraus Sicherheitsvorkehrungen zu treffen und Daten und Assets vor Cyberbedrohungen und anderen Sicherheitsrisiken zu schützen.
Prädikative Modellierung im Risikomanagement macht es einfach, potenzielle Risiken im gesamten Geschäftsbetrieb frühzeitig zu erkennen und zu mindern. Indem Unternehmen wahrscheinliche Probleme und ihre Auswirkungen prognostizieren, können sie Strategien zur Risikominderung entwickeln und so ihre Investitionen und ihren guten Ruf schützen.
Darüber hinaus lassen sich mit prädikativer Modellierung auch die Geschäftsprozesse verbessern, indem zukünftige Anforderungen und Leistungsergebnisse prognostiziert werden. So können Unternehmen Ressourcen effektiver zuteilen, den Betrieb optimieren und Verschwendung reduzieren, um höhere betriebliche Effizienz und Produktivität zu erreichen.
Durch die prädikative Modellierung erhalten Entscheidungsträger die Möglichkeit, Entscheidungen auf Daten und Statistiken zu stützen, anstatt auf ihre Intuition zu vertrauen. So können genauere, zeitnahe und fundiertere Ermessensentscheidungen getroffen werden, die sich erheblich auf die strategische Ausrichtung und den Erfolg eines Unternehmens auswirken können.
Die prädikative Modellierung ermöglicht bessere betriebliche und strategische Entscheidungen und trägt so dazu bei, die Kosten zu senken und die Umsatzströme zu stimulieren. Dieser doppelte Vorteil wirkt sich positiv auf die allgemeinen Gewinnspannen aus und ermöglicht es Unternehmen, selbst in wettbewerbsintensiven Situationen erfolgreich zu sein.
Mithilfe der prädikativen Modellierung können das Verhalten, die Vorlieben und das Kaufmuster von Kunden prognostiziert werden, um die geeigneten Marketingmaßnahmen zu ergreifen. Marketingexperten können Kampagnen mithilfe dieser Einblicke so anpassen, dass sie die richtige Zielgruppe ansprechen und die passende Botschaft im richtigen Moment senden. So können lasen sich die Effektivität von Marketingstrategien maximieren und die Kapitalrendite steigern.
Prädiktive Analytics umfasst eine Reihe strukturierter Schritte, die Daten von der Erfassung bis hin zur Bereitstellung in praktischen Anwendungen führen. Im Folgenden finden Sie eine Aufgliederung der Schritte, die bei der Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Einblicke erforderlich sind:
Der erste Schritt in prädiktiver Analytics besteht darin, das spezifische Problem oder die spezifische Frage, die angegangen werden muss, klar zu definieren. Diese Klarheit hilft dabei, die Ziele für die Analyse festzulegen und zu bestimmen, welche Art von Daten und Modellierungsansätzen erforderlich sind.
Sobald das Problem definiert ist, besteht der nächste Schritt darin, die erforderlichen Daten zu sammeln. Das umfasst Daten aus verschiedenen Quellen, darunter interne Systeme, öffentlich verfügbare Daten oder auch gekaufte Datensätze. Die ordnungsgemäße Organisation dieser Daten ist für die folgenden Schritte von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Aufgaben wie Formatierung und Kennzeichnung, und es muss außerdem sichergestellt werden, dass die Daten für die Analyse zugänglich sind.
Bevor die Daten verwendet werden, müssen sie vorverarbeitet werden. In dieser Phase werden fehlende Werte behandelt, Ausreißer entfernt und Variablen transformiert, um die Daten für die Modellierung geeignet zu machen.
Die Daten müssen aus verschiedenen Quellen integriert, in einen zusammenhängenden Datensatz kombiniert und dann bereinigt werden, um eine hohe Qualität zu gewährleisten. Bei der Bereinigung können doppelte Datensätze entfernt, Abweichungen korrigiert und die Genauigkeit der Daten überprüft werden. Dieser optimierte Datensatz dient als Trainingsdaten für die Erstellung des Vorhersagemodells.
Nachdem die Trainingsdaten vorbereitet wurden, besteht der nächste Schritt in der Entwicklung prädiktiver Modelle. Dazu gehört die Auswahl von Algorithmen – wie Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume oder neuronale Netzwerke – sowie ihre Anwendung auf die Trainingsdaten, um ein Modell zu erstellen, das Ergebnisse basierend auf den in den Daten erkannten Mustern vorhersagt.
Anschließend wird das Vorhersagemodell validiert, um sicherzustellen, dass es mit bisher unbekannten Daten gut funktioniert. Dabei werden in der Regel Techniken wie Validierungsabgleiche verwendet. Nach der Validierung wird das Modell in der Produktionsumgebung bereitgestellt, wo es mit der Bereitstellung von Vorhersagen beginnen kann. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung ist erforderlich, um die Genauigkeit und Relevanz des Modells zu gewährleisten, wenn neue Daten eintreffen und sich die Bedingungen ändern.
Verwertbare Einblicke beginnen oft mit Daten aus prädiktiver Analytics. Doch wie können Sie das gesamte Spektrum dieser Technologie abdecken und ihre Leistungsfähigkeit ausschöpfen? Hierfür brauchen Sie die richtige Plattform. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie das richtige Tool für Ihr Unternehmen finden.
Definieren Sie zu Beginn klar, was Sie mit prädiktiver Analytics erreichen möchten. Egal, ob es darum geht, die Kundenbindung zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu optimieren oder Risiken zu reduzieren – ein klares Geschäftsziel wird den Umfang und die Richtung Ihrer prädiktiven Analytics bestimmen.
Identifizieren und bewerten Sie die Datensätze, die für Ihr Ziel am relevantesten sind. Dazu gehört die Bewertung der Verfügbarkeit, Qualität und Relevanz interner und externer Datenquellen. Es ist ebenfalls wichtig, dass Sie Zugriff auf die richtigen Daten haben, da die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen stark von der Qualität der verwendeten Daten abhängt.
Entwickeln Sie einen Plan dafür, wie die Einblicke aus prädiktiver Analytics innerhalb Ihres Unternehmens verteilt und genutzt werden. Dazu gehört die Einrichtung von Kommunikationskanälen und -prozessen, die sicherstellen, dass die richtigen Stakeholder Zugriff auf die Analyseeinblicke haben und verstehen, wie sie bei der Entscheidungsfindung verwendet werden können.
Die Auswahl der geeigneten Software für prädiktive Analytics ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung für diesen Prozess. Entscheiden Sie sich für Tools, die nicht nur Ihren spezifischen Anforderungen hinsichtlich der Funktionalität entsprechen, sondern auch gut in Ihre vorhandenen Datensysteme integriert werden können. Suchen Sie nach Lösungen, die Skalierbarkeit, anwenderfreundliche Oberflächen und umfassende Support- und Schulungsressourcen bieten, damit Ihr Team die Technologie optimal nutzen kann.
Das Transformationspotenzial prädiktiver Analytics ist klar erkennbar: Dieses Tool ermöglicht es Unternehmen, zukunftsorientierte Entscheidungen mit unübertroffener Präzision zu treffen. Durch den Einsatz von bisherigen Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen können Unternehmen Markttrends vorhersehen, den Betrieb optimieren und die Kunden-Experience verbessern. Die Effektivität prädiktiver Analytics hängt jedoch stark von der Qualität der zugrunde liegenden Softwarelösungen ab, die die Daten verarbeiten und analysieren.
ServiceNow, der führende Anbieter KI-gestützter SaaS-Lösungen (Software as a Service), hat die Antwort: die Now Platform®. Die Plattform integriert fortschrittliche prädiktive Analytics-Funktionen und künstliche Intelligenz, um Geschäftsprozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. So liefert sie zuverlässige Einblicke, mit denen Unternehmen Trends vorhersagen und die Reaktion auf Marktveränderungen automatisieren können. Dank Funktionen zur Verbesserung der Anwender-Experience und dank betrieblicher Workflows können Unternehmen mit der Now Platform mehr als nur auf aktuelle Bedingungen reagieren. Sie liefert ihnen detaillierte, zuverlässige Informationen, die sie benötigen, um zukünftige Szenarien effektiv zu verwalten. Das macht die Plattform zu einem wichtigen Tool für jedes datengestützte Unternehmen.
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