Predictive Analytics bezeichnet die Nutzung von Daten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um die Wahrscheinlichkeit eines möglichen Ergebnisses zu ermitteln. Warum hat sich Predictive Analytics gerade jetzt so großer Beliebtheit erfreut?
Predictive Analytics bezeichnet im Wesentlichen die Nutzung von Daten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln, wie wahrscheinlich ein zukünftiges Ergebnis ist. Dabei geht es darum, über das reine Wissen um bereits Geschehenes hinauszugehen und eine hinreichend genaue Einschätzung dessen zu liefern, was in Zukunft geschehen wird.
Auch wenn es Predictive Analytics schon seit einigen Jahren gibt, wird es mittlerweile von immer mehr Unternehmen und Organisationen eingesetzt, um ihren Wettbewerbsvorteil und hoffentlich auch ihren Gewinn zu steigern.
Warum gerade jetzt?
Die Frage ist, warum Predictive Analytics gerade jetzt so beliebt geworden ist. Die Antwort lautet, dass es sich offenbar um eine bestimmte Art von Technologie handelt, deren Zeit gekommen ist. Es scheint, dass sich heute immer mehr Unternehmen der Predictive Analytics zuwenden, um ihren Wettbewerbsvorteil und letztendlich ihren Gewinn zu steigern.
Heutzutage nehmen sowohl das Datenvolumen als auch die Vielfalt der Datenarten stetig zu. Zudem wächst das Interesse daran, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ein weiterer Grund ist die Entwicklung immer schnellerer und kostengünstigerer Computer sowie benutzerfreundlicherer Software. Auch die schwierige Wirtschaftslage spielt eine Rolle, ebenso wie das Bedürfnis nach Wettbewerbsvorteilen.
Software
Dank interaktiver Anwendungen ist Software benutzerfreundlicher und allgegenwärtiger geworden. Predictive Analytics ist längst nicht mehr nur eine Domäne von Statistikern und Mathematikern. Unternehmen setzen sie ein, damit ihre Analysten der Konkurrenz einen Schritt voraus sind, und Statistiker nutzen sie, um ihre Ergebnisse zu erweitern und aussagekräftiger zu gestalten.
Unternehmen setzen auf Predictive Analytics, um zahlreiche schwierige Probleme zu lösen und vielfältige neue Chancen zu erschließen. Zu den gängigsten Anwendungsbereichen von Predictive Analytics gehören:
Betrugsaufdeckung
Durch die Kombination verschiedener Analysemethoden lassen sich Muster kriminellen Verhaltens deutlich besser erkennen. Seit den Anfängen der Online-Datenverarbeitung ist Cybersicherheit ein ständiges Thema. Leistungsstarke Verhaltensanalysen können jede Aktion in einem Netzwerk in Echtzeit untersuchen und Abweichungen sofort identifizieren, die auf Betrug, anhaltende Bedrohungen und Zero-Day-Schwachstellen hindeuten.
Optimierung von Marketingkampagnen
Predictive Analytics kann auch dazu genutzt werden, das Kaufverhalten oder die Reaktionen von Kunden zu prognostizieren und Cross-Selling-Möglichkeiten zu fördern. Vorhersagemodelle können einem Unternehmen dabei helfen, die profitabelsten Kunden zu gewinnen, zu binden und ihren Anteil zu steigern.
Betriebsoptimierung
Zahlreiche Unternehmen nutzen Vorhersagemodelle auch zur Prognose der Ressourcenverwaltung und der Lagerbestände. Die Luftfahrtbranche setzt Predictive Analytics bei der Festlegung ihrer Ticketpreise ein. Ein Hotel kann Predictive Analytics nutzen, um vorherzusagen, wie viele Gäste an einem bestimmten Abend zu erwarten sind, um so seine Auslastung zu maximieren und den Umsatz zu steigern.
Risikofaktoren verringern
Kreditwürdigkeitseinstufungen werden heute allgemein zur Beurteilung der Wahrscheinlichkeit herangezogen, dass ein Käufer seinen Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommt. Eine anhand eines Prognosemodells ermittelte Kreditwürdigkeitseinstufung wird häufig herangezogen, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu beurteilen. Auch Inkassounternehmen im Versicherungsbereich nutzen Predictive Analytics für andere risikobezogene Zwecke.
Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Unternehmen und Organisationen weit über das reine Verständnis vergangener Ereignisse hinausgehen und umfassende Erkenntnisse darüber gewinnen, was in Zukunft geschehen wird.
Bank- und Finanzdienstleistungen
Predictive Analytics wird in der Finanzbranche schon seit langem eingesetzt. Da im Bank- und Finanzwesen mit riesigen Datenmengen und Geldbeträgen gearbeitet wird, nutzen Unternehmen Predictive Analytics, um Betrugsfälle aufzudecken und zu reduzieren, Kreditrisiken zu bewerten, Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten zu maximieren und ihre wertvollsten Kunden zu binden.
Einzelhandel
Einzelhändler nutzen Predictive Analytics zur Preisoptimierung und zur allgemeinen Warenplanung. Außerdem nutzen sie diese Methode, um die Wirksamkeit von Werbeaktionen zu analysieren und um festzustellen, wie geeignet Sonderangebote für bestimmte Kundengruppen sind.
Stationäre Einzelhändler können mithilfe von Predictive Analytics die differenzierten Preisstrategien von Online-Shops nachahmen, indem sie die Verbraucher über deren Smartphones verfolgen. Sie können Kunden beim Betreten des Ladens identifizieren und registrieren, verfolgen, bei welchen Artikeln diese verweilen, und sie bis zur Kasse begleiten, wenn sie einen Kauf tätigen.
Die Energiewirtschaft
Unternehmen aus der Öl-, Gas- und Versorgungsbranche nutzen Predictive Analytics, um Anlagenausfälle vorherzusagen und ihren künftigen Ressourcenbedarf zu ermitteln. Ihre Ingenieure setzen diese Technologie zudem ein, um Sicherheits- und Zuverlässigkeitsrisiken zu minimieren und die Gesamtleistung zu verbessern.
Regierung
Regierungen waren schon immer zu den größten Befürwortern der Weiterentwicklung der Computertechnologie gezählt. Das US-amerikanische Census Bureau wertet seit Jahrzehnten Daten aus, um Bevölkerungsentwicklungen zu erfassen. Regierungen nutzen Predictive Analytics, um ihre Dienstleistungen und ihre Leistungsfähigkeit zu verbessern, Betrugsfälle aufzudecken und zu verhindern, die Cybersicherheit zu erhöhen und das Verbraucherverhalten besser zu verstehen.
Krankenversicherung
Die Krankenversicherungsbranche nutzt seit Jahren Predictive Analytics, um Versicherungsbetrug aufzudecken. Außerdem wird diese Methode eingesetzt, um Patienten zu identifizieren, bei denen das Risiko einer chronischen Erkrankung am höchsten ist, und um zu ermitteln, welche Maßnahmen sich in der jeweiligen Situation als am besten geeignet erweisen.
Fertigung
Hersteller weltweit nutzen Predictive Analytics, um Faktoren zu identifizieren, die zu Qualitätsproblemen und Produktionsausfällen führen. Außerdem setzen sie diese Technologie zur Optimierung von Bauteilen, des Produktvertriebs und der Serviceressourcen ein.
Fluggesellschaften
Die Luftfahrtbranche hat ein besonderes Interesse daran entwickelt, technische Ausfälle vorherzusagen, um Flugverspätungen und -ausfälle zu reduzieren. Das Team der Cortana Intelligence Suite bei Microsoft hat eine Software entwickelt, die die Wahrscheinlichkeit einer Flugverspätung oder -annullierung vorhersagt. Anhand von Flugstreckeninformationen und der Wartungshistorie des Flugzeugs können in Echtzeit Vorhersagen getroffen werden, um die Wahrscheinlichkeit eines technischen Problems zu ermitteln, das zu einer Verspätung oder Annullierung eines Fluges führen könnte.
SAP Predictive Resource Analysis
Auf der Grundlage einer prädiktiven Analyse der bisherigen Ressourcenauslastung in Ihrer gesamten Infrastruktur kann Syslink Xandria genau vorhersagen, wann in Ihrer Infrastruktur unterschiedliche Anforderungen an die Datenbank- und Serverleistung auftreten werden. Dank der fortschrittlichen und einzigartigen Funktionen von Xandria zur Ressourcenprognose können Unternehmen den Ressourcenverbrauch optimal planen und verwalten. Eine systematische Ressourcenprognose hilft dabei, Budgets präzise zu erstellen und einzuhalten.
Fazit
Heutzutage stehen zahlreiche Produkte für Predictive Analytics und maschinelles Lernen zur Verfügung. Um fortschrittliche Analysen in einen beliebigen Geschäftsprozess zu integrieren, ist es unerlässlich, zunächst die verschiedenen Vorhersagemodelle zu berücksichtigen und die Anforderungen Ihres Unternehmens oder Ihrer Organisation zu ermitteln.
Predictive Analytics gewinnt heutzutage zunehmend an Bedeutung, da es uns ermöglicht, anhand früherer historischer Daten die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse einzuschätzen. Seine Zeit ist endlich gekommen, und die Möglichkeiten, die es uns in Zukunft bieten wird, müssen erst noch erschlossen werden.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Predictive Analytics für ein besseres SAP-Management eingesetzt wird, lesen Sie diesen Beitrag.
Von Danielle Canstello
Über die Autorin: Danielle Canstello ist Teil des Content-Marketing-Teams bei Pyramid Analytics. Das Unternehmen bietet Software für BI-Analysen und Business Intelligence an. In ihrer Freizeit schreibt sie Beiträge im Internet, um ihr Wissen über die Bereiche Marketing, Business Intelligence und Analytik weiterzugeben.