Kommentar von Ralf Klinkenberg, Rapidminer

Wo hören BI-Systeme auf und wo beginnt Predictive Analytics?

| Autor / Redakteur: Ralf Klinkenberg / Nico Litzel

Business Intelligence bezieht sich auch häufig auf die Erstellung und Wartung von Datenlagern, die oft in OLAP-Würfeln gespeichert sind, um ein leistungsfähiges Abfragen und Reporting zu unterstützen. Neben dem Abfragen und der Visualisierung von Daten ermöglichen es traditionelle BI-Umgebungen, regelbasierte Warnmeldungen zu implementieren, um Entscheider über wichtige Ereignisse oder Änderungen zu informieren. Die Aktionen im BI-Bereich werden jedoch immer durch menschliche Interaktion definiert sowie von Menschen durchgeführt.

Advanced Analytics

Der Bereich Advanced Analytics befasst sich mit der automatischen Entdeckung und Kommunikation von aussagekräftigen Mustern in strukturierten sowie in unstrukturierten Daten. Auf dem Gebiet der Advanced Analytics geht man über Business Intelligence hinaus und erweitert den Horizont der traditionellen Analyse. Bei traditionellen Analytics betrachten Analysten die Daten und fragen „was ist passiert?“ Bei Advanced Analytics wird gefragt „was wird passieren?“ Business-Analysten können für ihr Unternehmen Maßnahmen im Voraus ergreifen – ähnlich wie ein Fußballspieler, der dahin läuft, wo der Ball sein wird und nicht dahin, wo der Ball gewesen ist.

Methoden und Technologien, sowohl aus der Statistik als auch aus der Informatik, haben eine wichtige Rolle in der Entwicklung von Advanced Analytics gespielt. Die wichtigsten Beiträge zur Fachdisziplin Advanced Analytics kommen aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Data Mining.

Der Bereich Maschinelles Lernen befasst sich mit der umfangreichen und automatisierten Erstellung statistischer Modelle in großen Datensätzen – wobei Hypothesentests entfallen – und ist seit vielen Jahrzehnten ein sehr aktives Forschungsgebiet. Data Mining dagegen hat das Maschinelle Lernen um die notwendigen Schritte der Datenintegration und Vorverarbeitung bereichert, um bessere Modelle erstellen zu können. Beim Maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt auf der Modellierung. Heutzutage wird der Begriff Data Mining seltener verwendet. Unter Analysten wurde dieser Begriff vorwiegend durch solche wie Predictive Analytics, Descriptive Modeling oder andere eng damit verbundene Begriffe wie Text Analytics oder Multimedia Analytics abgelöst.

Predictive Analytics

Predictive Analytics heißt das Verfahren, bei dem Daten analysiert werden, um statistisch genaue Prognosen über zukünftige Ereignisse zu machen. Der Bereich Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl von Techniken aus der computerbasierten Statistik, dem Maschinellen Lernen und Data Mining, die aktuelle und historische Gegebenheiten analysieren, um Vorhersagen über künftige oder ansonsten unbekannte Ereignisse zu treffen. In betrieblichen Umgebungen finden und nutzen prädiktive Modelle automatisch in historischen und transaktionalen Daten gefundene Muster, um diese auf zukünftige Ereignisse zu extrapolieren und so die wahrscheinlichste Zukunft vorauszusagen. Modelle, welche diese Muster beschreiben, erfassen die Beziehungen zwischen deutlich mehr Faktoren untereinander als Menschen dazu in der Lage wären. Dies ermöglicht unter anderem die Erkennung bisher unbekannter Risiken und Chancen.

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