Kommentar von Ralf Klinkenberg, Rapidminer

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

| Autor / Redakteur: Ralf Klinkenberg / Nico Litzel

Im Allgemeinen wird der Begriff Predictive Analytics im Sinne von prädiktivem Modellieren verwendet, das heißt, das „Scoring“ neuer und ungesehener Daten anhand von prädiktiven Modellen sowie das Prognostizieren. Der Begriff wird jedoch immer häufiger verwendet, um verwandte analytische Fachdisziplinen zu bezeichnen, wie zum Beispiel die beschreibende Modellierung (Descriptive Modeling) und Entscheidungsmodellierung oder -optimierung. Diese Disziplinen gehen ebenfalls mit einer gründlichen Datenanalyse einher und werden im Business zwecks Segmentierung und Entscheidungsfindung häufig angewendet, wobei sie allerdings unterschiedliche Zwecke und zugrundeliegende statistische Techniken haben. Predictive Analytics ist nur ein Teil des Marktsegments Advanced Analytics.

Analyse jenseits von tabellarischen Daten

Wer als Unternehmer an Daten denkt, denkt meist an eine klassische Datenbank oder aber an ein Tabellenkalkulationsprogramm: Organisierte Zeilen oder Spalten bestehen in der Regel aus Zahlen, aus „tabellarischen Daten.“ Allerdings sind die Daten, die heutzutage erfasst werden, zunehmend unstrukturiert. Weitere Gebiete, die mit dem Bereich Predictive Analytics in Verbindung stehen, sind unter anderem:

  • Text-Analytics, die es Benutzern ermöglicht, Erkenntnisse von unstrukturierten Daten wie Textsammlungen abzuleiten.
  • Multimedia Analytics, bei der ähnliche Technologien eingesetzt werden, um unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder Video in ein strukturiertes Format umzuwandeln, das als Grundlage für die prädiktive oder beschreibende Analyse verwendet werden kann.

Analytische Modelle, die unstrukturierte Daten verarbeiten können, liefern bessere Prognosen.

Zusammenfassung der Unterschiede zwischen BI und Advanced Analytics

Business Intelligence nutzt Daten aus der Vergangenheit und überlässt es dem Benutzer herausfinden, ob das, was er bereits glaubt, auch zutrifft. Darüber hinaus erfordert es die manuelle Definition von Aktionen durch den Benutzer. Advanced Analytics dagegen nutzt Daten aus der Vergangenheit und findet automatisch versteckte Muster, deren Entdeckung für Menschen zu kompliziert ist. Darüber hinaus ermöglichen sie die automatische Erkennung und Durchführung von optimalen Aktionen.

Mit Advanced Analytics können Anwender eine ganz neue Art von Fragen stellen, die über die Möglichkeiten von Business Intelligence hinausgeht. Während bei Business Intelligence das Hauptaugenmerk auf Reporting und Abfragen liegt, geht es bei Predictive Analytics um die Optimierung, Korrelation und Prognose der sogenannten Next-Best-Action oder der wahrscheinlichsten nächsten Aktion. Mit BI-Systemen lässt sich beispielweise bei der Produktentwicklung folgende Frage beantworten: „Was ist das letzte Mal passiert, als wir ein neues Produkt eingeführt haben?“ Predictive Analytics dagegen ermöglicht dem Unternehmen zu fragen, was für Auswirkungen die Einführung einer neuen Produktreihe auf den Gewinn haben wird.

Während viele Firmen zum wirksamen Einsatz ihrer Datenbestände bereits Business-Intelligence-Anwendungen innerhalb ihrer Geschäftsprozesse verwenden und umsetzen, bleibt das wahre Potenzial von Daten in vielen Unternehmen noch ungenutzt. Advanced Analytics, insbesondere Predictive Analytics, können dabei helfen, die Zukunft zu enthüllen und Geschäftsabläufe zu optimieren.

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