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Kostenloses E-Book Predictive Analytics

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Business Intelligence, der sich in erster Linie mit zu erwartenden und möglichen Ereignissen beschäftigt. Er fragt, was unter welchen Voraussetzungen passieren wird oder passieren sollte. Das ermöglicht Prognosen in zahlreichen Wirtschaftsbereichen, sei es im Vertrieb, in der Fertigung, im Einzelhandel oder in der Luftfahrt. Die Prognoseresultate werden in der Regel mit ergänzender Software visualisiert und interaktiv in Teams diskutiert, weitergeleitet und bearbeitet.

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Das E-Book „Predictive Analytics“ steht ab sofort für registrierte Leser von BigData-Insider kostenlos zum Downlload bereit.
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(Bild: Vogel IT-Medien)

In der globalisierten Wirtschaft verschaffen wirtschaftliche Prognosen kompetitiven Unternehmen einen Vorteil, weil sie ihnen einen fundierten Blick in die nahe Zukunft verschaffen. Sie ermöglichen eine bessere Planung und bessere Entscheidungen sowie Maßnahmen. Im Bereich der Fertigung, im Transportwesen oder der Qualitätssicherung ermöglicht der Einsatzbereich der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) längere Laufzeiten der Anlagen, eine höhere Verfügbarkeit und Pünktlichkeit der Transportmittel (Passagierzüge, Flugzeuge, Schiffe, Fahrzeuge usw.). Mit dieser effizienteren Nutzung des Firmenkapitals geht zugleich ein Wettbewerbsvorteil einher, so etwa wenn die Passagiere auf einer Pendelstrecke den Expresszug dem Flugzeug vorziehen.

Dieser datenbasierte Vorteil der Prognosen ermöglicht neue Geschäftsmodelle, die auf Services ausgerichtet sind. Hersteller helfen ihren B2B-Partnern und Endkunden, ihre Anlagen besser auszunutzen, sodass deren Wertschöpfung erhöht wird. Angekündigte Stillstandzeiten wegen einer anstehenden Wartung sind nur eine Seite, Echtzeitdaten aus Sensoren in den Geräten und Anlagen sind die ergänzende Seite, um es dem überwachenden Unternehmen (Servicepartner, Hersteller, Agenten usw.) zu erlauben, den Kunden besser zu unterstützen.

Diese bessere Unterstützung im Service kann in einer globalisierten Wirtschaft, in der die Kunden am längeren Hebel sitzen, von ausschlaggebender Bedeutung sein. Das gilt auch für Prognosen im Marketing, das wissen möchte, wie seine kommende Kampagne bei den Zielgruppen ankommen dürfte. Um den angestrebten Zweck zu erfüllen, muss eine IT-Architektur, die Predictive Analytics unterstützen soll, verschiedenartige (bereinigte) historische Daten, Echtzeitdaten aus unterschiedlichsten Quellen und statistische Modelle auf effektive Weise zusammenführen.

Große Fortschritte in der Informatik

Von der Überwachung über die Anomalieerkennung bis zur Benachrichtigung im Fall von Abweichungen ist der Ablauf einer Analyse-Applikation einfach, aber das Erstellen und laufende Optimieren von beschreibenden Modellen liefert den eigentlichen Mehrwert: die Treffgenauigkeit der Vorhersagen. An diesem Punkt hat die Informatik in den letzten drei Jahren große Fortschritte gemacht.

Berechnungen erfolgen nun hundert bis tausend Mal schneller direkt im Hauptspeicher (In-memory), Apache Spark erlaubt parallele In-memory-Verarbeitung und Algorithmen des maschinellen Lernens automatisieren die notwendigen Schritte des Filterns, Sortieren und Priorisierens. Der nächste, bereits realisierte Schritt besteht in der Kombination von Prognosen, Lerntechnologien (Deep Learning) und Wissensverarbeitung in der Informatik-Disziplin des Cognitive Computing.

Prognosen werden mit Predictive Analytics heute also um ein Vielfaches schneller und genauer erstellt als noch vor wenigen Jahren – ein Vorteil, den jedes Unternehmen nutzen sollte und kann, wenn es die entsprechenden Ressourcen in der Cloud klug für sich zu nutzen weiß.

Datenintegration und Visualisierung

Das E-Book zeigt auf, welche Aufgaben Predictive Analytics erfüllt, wie der Ablauf eines Analyse- und Prognoseprozesses aussieht und auf welchen Gebieten heute bereits Predictive Analytics erfolgreich verwendet wird. Es mag manchen Leser überraschen, dass auch Datenintegration und Visualisierung zu den Disziplinen dieser Technologie gehören. Doch Analytik ist längst aus dem Hinterzimmer für Spezialisten in die Büros der Fachbereiche vorgedrungen. Wer heute beispielsweise die CRM-Suite von Salesforce nutzt, macht angenehme und benutzerfreundliche Bekanntschaft mit „Einstein“, einer Gruppe von Prognose- und AI-Werkzeugen, die jeder Vertriebs-, Marketing- und Service-Mitarbeiter bedienen kann.

Predictive Analytics ist nicht Zukunftsmusik, sondern in Unternehmen mit einem datengetriebenen Geschäftsmodell, etwa im Onlinehandel, bereits ein fester und unverzichtbarer Bestandteil jenes Baukastens an Analyse- und Planungswerkzeugen, der dem gewieften Anwender Wettbewerbsvorteile verschafft und sichert.

Hier geht es zum Download des E-Books „Predictive Analytics“. Weitere E-Books von BigData-Insider finden Sie in dieser Übersicht.

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