Predictive Analytics entmystifiziert: Zukunft mit Datenpräzision vorhersagen

In einer zunehmend unsicheren Welt schauen wir darauf, wie Predictive Analytics Organisationen hilft, die Zukunft mit Genauigkeit und Vertrauen vorherzusagen.

Predictive Analytics: Eine Definition

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

Solche Techniken umfassen mehrere Datenquellen und beinhalten typischerweise sowohl statistische Modellierung als auch Machine Learning. Diese statistischen Modelle, die Datensätze in Insights übersetzen, bilden das Gewebe von Predictive Analytics.

Durch den Einsatz anspruchsvoller Tools, die in Data Science verwurzelt sind, kann jede Organisation nun vergangene und aktuelle Daten nutzen, um Trends und Verhaltensweisen zuverlässig vorherzusagen – Millisekunden, Monate oder Jahre in die Zukunft.

Typischerweise entwickelt, um Marketing-Agenden durch Steigerung des Customer Lifetime Value und Kundensegmentierung zu unterstützen; oder Fertigung durch Predictive Maintenance und Quality Assurance – die Modelle nutzen Deep Learning im großen Maßstab und in Echtzeit, um Big Data Mehrwert zu verleihen und Vorteile aufzubauen.

Kurze Geschichte

Es besteht kein Zweifel, dass der Aufstieg von Big Data einen Bedarf an Analytics getrieben hat, um durch die Datenmengen zu schneiden, die Organisationen überfluten, und Wert daraus abzuleiten.

Laut Gartner werden bis 2025 70 % der Organisationen ihren Fokus von Big Data auf Small and Wide Data verlagern, was mehr Kontext für Analytics bietet und KI weniger datenhungrig macht. Dies ist weitgehend eine Reaktion darauf, dass Datenvolumen isoliert weitgehend irrelevant sind.

Bedeutungsvolle Daten sind jedoch zu einer der wertvollsten Commodities in einem Unternehmen geworden, und die Praxis, sie zu nutzen, zu verstehen und Bedeutung abzuleiten, hat zum Aufstieg des Chief Data Officer geführt, neben dedizierten Abteilungen, um Daten zu managen, zu monetarisieren und über reine Datensammlung hinaus Sinn zu stiften.

Data Analytics lässt sich in fünf Kernbereiche unterteilen: Deskriptiv (Zusammenfassung historischer Performance), Echtzeit (Einblicke in aktuelle Daten), Diagnostisch (Fokus auf das „Warum“ um Ereignisse), Prädiktiv (Anwendung statistischer Analysetechniken zur Bestimmung der genauen Wahrscheinlichkeit einer Aktion, eines Ereignisses oder Verhaltens) und Präskriptiv (Konvergenz aller genannten Bereiche zur Beratung, was als Nächstes zu tun ist).

BI oder nicht BI?

Predictive Analytics ist im Wesentlichen eine fortgeschrittene Form von Business Intelligence (BI), die Analyse nutzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Während traditionelles BI typischerweise Daten aus endlichen Quellen wie Finanzen und Buchhaltung nutzt, schaut Predictive Analytics auf multidimensionale neue und historische Daten, um Muster, Verhalten und Trends zu identifizieren.

Durch den Einsatz von Techniken wie Data Mining, statistischen Algorithmen, Machine Learning und künstlicher Intelligenz schafft die Praxis dynamische Insights, um Risiken zu erkennen und Chancen aufzudecken. Interdependenzen und Beziehungen zwischen verschiedenen Verhaltensfaktoren, bekannt als Regressionsmodellierung, können so analysiert werden, wie es für das menschliche Gehirn unmöglich wäre.

Tatsächlich ahmen neuronale Netze – Algorithmen, die Beziehungen innerhalb eines Datensatzes identifizieren – die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, um die Analyse zu beschleunigen und neue Grenzen des Machbaren zu durchbrechen. Diese tiefe, präzise Einsichtsebene ermöglicht es Nutzern, die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen und ein Unternehmen in die richtige Richtung zu steuern.

Wichtig: Viele BI-Plattformen haben sich weiterentwickelt, um Big Data, Cloud, IoT und KI zu umfassen, weshalb einige Branchenexperten Predictive Analytics als Zweig von BI betrachten. Die Begriffe sind wohl verflochten, und um die wahrgenommene Überlappung zu verstärken: Da Machine Learning zentral für Predictive Analytics geworden ist, werden Predictive-Analytics-Projekte manchmal als Machine Learning bezeichnet.

Zu diesem Punkt: Es ist wichtig, zwischen den beiden zu unterscheiden. Während Machine Learning ein fundamentaler Enabler von Predictive Analytics ist, kann es isoliert nicht die Insights liefern, für die die Praxis synonym ist.

Vorhersagbarkeit in unvorhersehbaren Zeiten

Wenn man bedenkt, dass einige der prominentesten Anwendungen von Predictive Analytics Wettervorhersage, politische Kampagnen-Performance, Klimawandel und Krankheitsausbreitung umfassen, bekommt man ein Gefühl für ihre Wichtigkeit. Dies sind alles hochkomplexe Bereiche, und in einer Welt, die durch Brexit, Covid und politische Spannungen zunehmend unvorhersehbar geworden ist, macht Predictive Analytics das Blick in die Zukunft genauer und verlässlicher als mit früheren Tools.

Neben dem Zugang zu einer Sichtbarkeitsebene, die hilft, externe Herausforderungen auszugleichen und Unsicherheit zu mindern, sucht es Wege, Engpässe zu umgehen, um Kosten zu senken und Profitabilität zu steigern.

Ein gutes Beispiel: die Gewinnung, Bindung und Pflege profitabler Kunden. Während man steigende Kraftstoff- und Arbeitskosten nicht beeinflussen kann und Fahrermangel, der Lieferketten beeinträchtigt, nicht lösen kann, kann die Fokussierung von Ressourcen auf die richtigen Kunden und offene, sinnvolle, informative Kommunikation die nötige Profitabilität steigern, um einige dieser Herausforderungen abzumildern.

Fallbeispiele

Predictive Analytics bringt tiefes, Echtzeit-Verständnis über mehrere Geschäftsaktivitäten und Abteilungen hinweg. Von der Allokation der richtigen Ressourcen zu bestimmten Zeiten – sagen wir, ein Hospitality-Unternehmen, das steigende Arbeitskosten und Covid-Abwesenheiten mindern will – bis hin zu Lagerauffüllung und Marketing-Kampagnen-Timing: Die Möglichkeiten, immensen Wert zu schaffen, sind endlos.

In der Fertigung insbesondere ernten Firmen bereits Dividenden durch gesteigerte Performance und Produktivität auf der Shopfloor-Ebene.

Da Maschinen zunehmend raffinierter werden und übermäßige Stillstandzeiten unhaltbar sind, setzen Hersteller Predictive Manufacturing Analytics ein, um Standort, Art und Häufigkeit von Equipment-Ausfällen vorherzusagen.

Durch Analyse von Daten aus Quellen wie Sensoren, manuellen Sichtinspektionen, Vibrationen, Stromverbrauch und Temperatur und Abgleich dieser mit historischen Mustern und branchenweiter Nutzung wird klar, wie die Klarheit der gewonnenen Insights weit über das hinausgeht, was traditionelles BI produzieren kann.

Weitsicht angesichts von Widrigkeiten

Vor diesem Hintergrund ist es kein Wunder, dass der globale Predictive-Analytics-Markt von 10,5 Mrd. USD (2021) auf 28,1 Mrd. USD (2026) wachsen soll.

Aber Herausforderungen bei Fachkräftemangel – besonders Data Scientists – bleiben. Parallel erfordern Implementierungsmethodologien dedizierte Erfahrung und Expertise, was in einer schnell wachsenden Disziplin nicht einfach ist.

Erfreulicherweise ist eine neue Generation von Lösungen entstanden, die die Lücke zwischen Geschäftsbedarf und potenziellem Mangel an Skills schließt, die nötig sind, um die Fähigkeiten zu liefern. Senseye PdM zum Beispiel ist eine cloud-basierte Plattform, die mit Machine Learning angereichert ist und für Skalierung entwickelt wurde – fähig, riesige Datenmengen zu verarbeiten.

Diese Kombination aus Technologie und Innovation wird Data Science weiter an die Spitze der Industrie bringen und immer mehr Organisationen ermöglichen, ihr Potenzial zu entfalten und Insights in Foresight zu verwandeln.

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