Kommentar von Swen Deobald, Mindsquare

Dieses Potenzial steckt in vorausschauenden Analysen

| Autor / Redakteur: Swen Deobald / Nico Litzel

Der Autor: Swen Deobald ist Leiter des Fachbereichs Compamind bei Mindsquare
Der Autor: Swen Deobald ist Leiter des Fachbereichs Compamind bei Mindsquare (Bild: Mindsquare)

Zukünftige Ergebnisse mithilfe von historischen Daten vorhersagen – genau darum geht es bei Predictive Analytics. Die vorausschauende Analyse hat in den vergangenen Jahren viel Aufmerksamkeit erlangt und ist zur Zeit einer der wichtigsten Big-Data-Trends. Vielen Unternehmen fehlt jedoch die Vorstellung, wofür Predictive Analytics genutzt werden kann und welche Geschäftsprozesse mit dem Einsatz erleichtert oder effizienter gestaltet werden können.

Predictive Analytics dient dazu, gestützt auf maschinellem Lernen und Prognosealgorithmen, die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu prognostizieren. Das Verfahren wird genutzt, um Handlungsempfehlungen zu geben und es unterstützt Unternehmen dabei, schnelle, fundierte und gewinnbringende Entscheidungen zu treffen. Folglich können Unternehmen sich mithilfe von Predictive Analytics Wettbewerbsvorteile gegenüber konkurrierenden Firmen verschaffen.

Welche Anwendungsszenarien gibt es?

Es gibt bereits zahlreiche Anwendungsszenarien von vorausschauender Analyse: In der Luft- und Raumfahrt wird der Zustand von Flugzeugtriebwerken mithilfe von Echtzeit-Analysen überwacht. Diese werden genutzt, um die Betriebszeiten von Flugzeugen zu verbessern und Wartungskosten zu minimieren. Die Analysen sagen die Leistung der Teilsysteme wie Öl, Treibstoff, Flugzeugstart, mechanischem Zustand und Steuerung voraus. Folglich wird das Risiko von Flugausfällen und mechanischen Problemen auf ein Minimum gesenkt.

Die digitale Revolution macht auch vor der Polizei keinen Halt: Predictive Policing bezeichnet die Analyse von Falldaten mithilfe analytischer Software zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Straftaten. Somit kann der Einsatz von Polizeikräften besser gesteuert werden. Die Software analysiert Daten und Statistiken der vergangenen Jahre, vergleicht sie, sucht nach Mustern und ermittelt mögliche Tatorte und -zeiten. Mithilfe von Algorithmen versucht die Polizei so vorherzusagen, wann sich wo welche Verbrechen ereignen werden. Sie geht davon aus, dass Kriminelle berechenbaren Mustern folgen.

Auch im Personalmanagement werden vorausschauende Analysen genutzt. Eine Software analysiert die Daten zur Mitarbeiterfluktuation, um ein mögliches Kündigungsrisiko frühzeitig zu identifizieren. Anhand von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Gehalt, Gehaltserhöhungen und Arbeitsweg ermittelt die Software Muster, die mit denen anderer Mitarbeiter, die das Unternehmen verlassen haben, vergleichbar sind. So können die Zuständigen das Kündigungsrisiko einschätzen und frühzeitig Maßnahmen ergreifen.

Predictive Analytics mit SAP

SAP bietet die Software Predictive Analytics an, die mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen vorhersagt und so Unternehmen eine Basis für wichtige Geschäftsentscheidungen bietet. Die On-premises-Software entwickelt Tausende verschiedener Analysemodelle und unterstützt bei der Einführung und Wartung. Mithilfe dessen kann der Modellierungsprozess von Prognosen automatisiert werden. Nutzer können per Selfservice auf eine breite Palette wiederverwendbarer, analytischer Datensätze zugreifen und damit Modelle schnell erstellen.

Funktionen

SAP Predictive Analytics hat vier Hauptfunktionen: Automatisierung der Aufbereitung von Daten, Erstellung von Prognosemodellen, Netzwerk- und Linkanalysen sowie integrierte, vorausschauende Analyse.

Die Automatisierung der Datenaufbereitung beschleunigt diese immens und verknüpft zugleich historische Datensätze wie z. B. demografische Daten, Transaktionsdaten oder Kundenserviceanfragen. Benutzer können riesige Analysedatensätze mit über 50.000 Spalten erstellen und verwalten. Die entworfenen Prognosemodelle visualisieren die Daten aus internen sowie externen Quellen und Verantwortliche bekommen die Möglichkeit, Erkenntnisse unternehmensweit zu teilen.

Die Erstellung von Prognosemodellen erfolgt mit speziellen Automations- und Konfigurationsfunktionen innerhalb weniger Tage – ohne Programmierung und ohne Verlagerung von Daten. Die Steuerung und Verwaltung ist mit nur wenigen Mausklicks möglich. Durch Netzwerk- und Linkanalysen werden Daten visualisiert und Verknüpfungen aufgezeigt. Benutzer verwenden Prognosealgorithmen in SAP HANA und verfeinern die Produkt- und Objektbeziehungen, um die Erreichung von Unternehmenszielen zu vereinfachen. Durch integrierte, vorausschauende Analysen beschleunigen Benutzer die Bewertung von Daten und setzen die Prognosemodelle in ihren Datenbanken ein. Somit kann schnell auf neue Ereignisse reagiert werden. Gleichzeitig ermöglicht SAP Predictive Analytics die Integration der genauen Bewertung von Wahrscheinlichkeiten in allen Datenbanken, Prozessen und Lösungen der individuellen Geschäftsbereiche.

Zukunftsaussichten

SAP Predictive Analytics ist eine hilfreiche Lösung, um vorausschauende Analysemodelle zu erstellen. Die Software wird jedoch nicht weiterentwickelt – Maintenance und Support enden am 31. Dezember 2022. Aber: SAP streicht Predictive Analytics lediglich als eigenständige Software aus dem Produktportfolio. Die Funktionen gehen also nicht verloren, sondern werden auf andere Tools übertragen. Dafür bieten sich SAP-Produkte wie S/4HANA oder BW/4HANA embedded an. Außerdem bietet die SAP Analytics Cloud die gleichen Funktionen wie die On-Premise-Software an.

SAP Project Blueberry

Project Blueberry ist ein Projekt der Zukunft der SAP. Es beschreibt eine Software-as-a-Service-Datenbank, die sich in die SAP Analytics Cloud integrieren lassen soll und somit noch schnellere Analysen und Planungen ermöglicht. Ende dieses Jahres wird es den ersten Pilot Release geben, um die Software erstmals zu testen. Im Februar 2019 wird Project Blueberry allgemein zugänglich bzw. erwerblich sein. Die Vorteile liegen in einer hohen Nutzerakzeptanz, schnellen und vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten und einer besseren Kostentransparenz. Die Datenbank ist einfach zu konfigurieren und zu erweitern und profitiert von einer vollständigen Datensicherheit und -schutz seitens SAP.

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