Predictive Analytics erklärt

In einer zunehmend unsicheren Welt untersuchen wir, wie Predictive Analytics Unternehmen hilft, die Zukunft mit Genauigkeit und Zuversicht vorherzusagen.

Predictive Analytics:eine Definition

Predictive Analytics ist eine Kategorie der Datenanalyse, die darauf abzielt, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und Analysetechniken zu treffen.

Solche Techniken umfassen mehrere Datenquellen und umfassen typischerweise sowohl statistische Modellierung als auch maschinelles Lernen. Diese statistischen Modelle, die Datensätze in Erkenntnisse umwandeln, stellen das Gefüge von Predictive Analytics dar.

Durch die Nutzung ausgeklügelter Tools, die in der Datenwissenschaft verankert sind, kann jetzt jede Organisation vergangene und aktuelle Daten verwenden, um Trends und Verhaltensweisen zuverlässig vorherzusagen, Millisekunden, Monate oder Jahre in die Zukunft.

In der Regel erstellt, um Marketingagenden durch Verbesserung des Customer Lifetime Value und der Kundensegmentierung zu unterstützen; oder Fertigung über vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung nutzen die Modelle Deep Learning in großem Maßstab und in Echtzeit, um Big Data aufzuwerten und Vorteile zu erzielen.

Eine kurze Geschichte

Es steht außer Frage, dass der Anstieg von Big Data zu einem Bedarf an Analysen geführt hat, um die Schwaden von Datensätzen, die Unternehmen verschlingen, zu durchdringen, zu verstehen und daraus Nutzen zu ziehen.

Laut Gartner werden 70 % der Unternehmen bis 2025 ihren Fokus von großen auf kleine und umfangreiche Daten verlagern, mehr Kontext für Analysen bieten und KI weniger datenhungrig machen. Dies hängt vor allem damit zusammen, dass isolierte Datenmengen weitgehend irrelevant sind.

Aussagekräftige Daten sind jedoch zu einem der wertvollsten Güter in einem Unternehmen geworden, und die Praxis, sie zu nutzen, zu verstehen und daraus Bedeutung abzuleiten, hat zum Aufstieg des Chief Data Officer geführt, neben dedizierten Abteilungen zur Verwaltung, Monetarisierung und Sinngebung davon über die reine Datenerhebung hinaus.

Die Datenanalyse ist in fünf Kernbereiche unterteilt. Beschreibend, das eine Zusammenfassung der historischen Leistung bietet; Echtzeit, die Einblicke in aktuelle Daten bietet; Diagnostik, die sich auf das „Warum“ der umgebenden Ereignisse konzentriert; Predictive, das statistische Analysetechniken anwendet, um die genaue Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer Aktion, eines Ereignisses oder eines Verhaltens zu ermitteln; und Prescriptive, bei dem es darum geht, alle oben genannten Bereiche zusammenzuführen, um Ratschläge zu geben, was als nächstes zu tun ist.

In BI oder nicht in BI?

Predictive Analytics ist im Wesentlichen eine fortgeschrittene Form von Business Intelligence (BI), die Analysen verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Während traditionelle BI typischerweise Daten aus einer endlichen Quelle wie zum Beispiel Finanz- und Rechnungswesen verwendet, betrachtet Predictive Analytics mehrdimensionale neue und historische Daten, um Muster, Verhalten und Trends zu identifizieren.

Durch die Nutzung von Techniken wie Data Mining, statistischen Algorithmen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz schafft die Praxis dynamische Erkenntnisse, um Risiken zu erkennen und Chancen aufzudecken. Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den verschiedenen Verhaltensfaktoren, sogenannte Regressionsmodellierung, können so analysiert werden, wie es dem menschlichen Gehirn nicht möglich wäre.

Tatsächlich ahmen neuronale Netze oder Algorithmen zur Identifizierung von Beziehungen innerhalb eines Datensatzes die Art und Weise nach, in der das menschliche Gehirn funktioniert, um die Analyse zu optimieren und neue Wege in Bezug auf das Erreichbare zu beschreiten. Dieser tiefgreifende, präzise Einblick ermöglicht es Benutzern, die besten Entscheidungen zu treffen und ein Unternehmen in die richtige Richtung zu lenken.

Es ist wichtig zu beachten, dass sich viele BI-Plattformen so entwickelt haben, dass sie Big Data umfassen; Wolke; IoT und KI, und als solche betrachten einige Branchenexperten Predictive Analytics als einen Zweig von BI. Die Begriffe sind wohl miteinander verflochten, und um die wahrgenommene Überschneidung noch zu verstärken, da maschinelles Lernen zu einem zentralen Faktor für Predictive Analytics geworden ist, werden Predictive-Analytics-Projekte manchmal als maschinelles Lernen bezeichnet.

In diesem letzten Punkt ist es wichtig, zwischen den beiden zu unterscheiden. Während maschinelles Lernen ein grundlegender Wegbereiter für Predictive Analytics ist, kann es isoliert nicht die Erkenntnisse liefern, für die die Praxis ein Synonym ist.

Vorhersagbarkeit in unvorhersehbaren Zeiten

Wenn Sie bedenken, dass einige der bekanntesten Anwendungen von Predictive Analytics Wettervorhersagen umfassen; Wahlkampfleistung; Klimawandel; und die Ausbreitung von Krankheiten, ist es leicht, ein Gefühl für ihre Bedeutung zu bekommen. All dies ist hochkomplex und in einer Welt, die angesichts des Brexits immer unberechenbarer geworden ist; Covid; und politischen Spannungen macht Predictive Analytics den Blick in die Zukunft genauer und zuverlässiger als mit bisherigen Tools.

Es hat nicht nur Zugang zu einem Maß an Transparenz, das dazu beitragen kann, externe Herausforderungen auszugleichen und Unsicherheiten zu mindern, sondern sucht nach Wegen, um Engpässe zu umgehen, um Kosten zu senken und die Rentabilität zu steigern.

Ein gutes Beispiel dafür ist die Gewinnung, Bindung und Pflege profitabler Kunden. Während es unmöglich ist, Probleme wie steigende Kraftstoff- und Arbeitskosten zu beeinflussen und Fahrerknappheit anzugehen, die sich auf die Lieferketten auswirkt, kann das Lenken von Ressourcen zu den richtigen Kunden und eine offene, sinnvolle und informative Kommunikation die notwendige Rentabilität steigern, um einige zu mindern dieser Herausforderungen.

Fallbeispiele

Predictive Analytics bringt tiefes Echtzeit-Verständnis über mehrere Geschäftsaktivitäten und zahlreiche Abteilungen hinweg. Von der Zuweisung der richtigen Ressourcen zu bestimmten Zeiten, z. B. einem Gastgewerbeunternehmen, das steigende Arbeitskosten und Abwesenheiten aufgrund von Covid-19 mindern möchte, bis hin zur Lagerauffüllung und dem Timing von Marketingkampagnen sind die Möglichkeiten, einen immensen Wert zu schaffen, endlos.

Insbesondere in der Fertigung ernten Unternehmen bereits Dividenden durch verbesserte Leistung und Produktivität in der Fertigung.

Da Maschinen immer ausgefeilter werden und übermäßige Ausfallzeiten unhaltbar werden, setzen Hersteller vorausschauende Fertigungsanalysen ein, um den Ort, die Art und die Häufigkeit von Geräteausfällen vorherzusagen.

Durch die Analyse von Daten aus einer Reihe von Quellen wie Sensoren; manuelle Sichtprüfungen, Vibrationen, Stromverbrauch und Temperatur und deren Zuordnung sowohl zu historischen Mustern als auch zu einer breiteren Verwendung in der Industrie, es ist klar zu sehen, wie klar die gewonnenen Erkenntnisse denen sind, die herkömmliche BI liefern kann.

Voraussicht angesichts von Widrigkeiten

Vor diesem Hintergrund ist es kein Wunder, dass der globale Predictive-Analytics-Markt voraussichtlich von 10,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 28,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen wird

Aber die Herausforderungen rund um den Fachkräftemangel, insbesondere Datenwissenschaftler, überwiegen. Parallel dazu erfordern Implementierungsmethoden engagierte Erfahrung und Fachwissen, was in jeder neuen, schnell wachsenden Disziplin nicht einfach ist.

Glücklicherweise ist eine neue Generation von Lösungen entstanden, die die Lücke zwischen den geschäftlichen Anforderungen und dem potenziellen Mangel an verfügbaren Fähigkeiten zur Bereitstellung der Fähigkeiten schließen. Senseye PdM zum Beispiel ist eine Cloud-basierte Plattform, die auf maschinelles Lernen basiert und für Skalierung entwickelt wurde, die riesige Datenmengen verarbeiten kann.

Diese Kombination aus Technologie und Innovation wird die Datenwissenschaft weiterhin an die Spitze der Industrie bringen und es immer mehr Unternehmen ermöglichen, ihr Potenzial auszuschöpfen und Erkenntnisse in Vorausschau umzuwandeln.

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