Was ist Predictive Analytics? … und 5 Schlüsselarten der Datenanalyse.

Was ist Predictive Analytics? Welche fünf Arten von Predictive Analytics gibt es? Was sind die branchenübergreifenden Anwendungen von Predictive Analytics? Warum entscheiden sich immer mehr Unternehmen für den Einsatz von Predictive Analytics? Ist diese Praxis der Datenprüfung für die Entscheidungsfindung und die Formulierung von Strategien notwendig? Lesen Sie den Artikel und erfahren Sie mehr über aktuelle Möglichkeiten, zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen.

Predictive Analytics – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist Predictive Analytics?
2. 5 Schlüsseltypen der Datenanalyse
3. Anwendungsbeispiele von Predictive Analytics
4. Vorteile von Predictive Analytics

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics wird auch als Advanced Analytics bezeichnet und verwendet, um vorherzusagen, was als nächstes passieren wird. Die gesamte Forschung in Predictive Analytics basiert auf historischen, bereits gesammelten Datensätzen, obwohl die Art der verwendeten Daten variieren kann. Derzeit ist es nicht mehr möglich, alle gesammelten Informationen mit herkömmlichen Techniken (wie Datenbanken) zu verarbeiten. Die Datensätze sind immens und meist unstrukturiert. Alle versteckten Muster, nach denen wir suchen, sind nicht mehr auf den ersten Blick zugänglich und es müssen fortgeschrittene, komplizierte Techniken angewendet werden.

Menschen produzieren ständig Daten, Big Data wird immer größer und mit diesem Wachstum werden die Analysetechniken immer ausgefeilter. Um dennoch aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, ist die gesteigerte Leistung von Computern entscheidend. An dieser Stelle sei daran erinnert, dass das Konzept der Predictive Analytics bereits seit mehreren Jahrzehnten existiert und erst in jüngster Zeit seine Brauchbarkeit zeigen konnte.

Warum nicht vorher? Das ist alles auf den technologischen Fortschritt unserer Gesellschaften zurückzuführen – wir haben schnellere, billigere Computer, Software ist einfach zu bedienen und schließlich die Fähigkeit, große Datenmengen zu sammeln. War die prädiktive Analyse früher ein Interessengebiet von Statistikern, Mathematikern und Naturwissenschaftlern, so können heute Business Analysten oder andere Experten prädiktive Analytik erfolgreich einsetzen.

5 Schlüsseltypen der Datenanalyse

Wir wissen bereits, was Predictive Analytics ist, aber welche Arten von Analytics gibt es? Es gibt fünf Arten von Analysen, die von Ihrem Unternehmen verwendet werden können. Alle Methoden sind durch verschiedene detaillierte Techniken eng miteinander verbunden und werden im Allgemeinen als Schritte in der prädiktiven Analyse angesehen. Fünf Arten von Analysen umfassen:

Descriptive Analytics – die gebräuchlichste und am weitesten verbreitete Art der Analyse, die die in Echtzeit eingehenden Daten analysiert, Informationen werden aus sozialen Medien und Websites entnommen. Finanz- und Verkaufsberichte sind die bekanntesten Beispiele für deskriptive Analysen.

Diagnostische Analytik – die zweitbekannteste Art der Analytik, die sich mit Gründen oder Faktoren befasst, die verschiedene Geschehnisse im Unternehmen beeinflussen.

Predictive Analytics – diese Art der Analyse befasst sich mit Prognosen, bei denen der Analyst versucht vorherzusagen, was als nächstes passieren könnte, basierend auf allen vorherigen Mustern oder Trends.

Prescriptive Analytics – ist ein weiterer Schritt nach den anderen Arten von Analysen, der hilft, Vorschriften zu erstellen, um Probleme zu lösen, es verwendet Daten, die aus den Ergebnissen der anderen Arten von Analysen abgeleitet werden. Eines der Beispiele für die präskriptive Analyse ist die Google Maps-Anwendung, die bei der Auswahl der besten Route basierend auf folgenden Daten helfen kann: Entfernung, Verkehr und Geschwindigkeit.

Cognitive Analytics – es kombiniert insgesamt mehrere verschiedene Analyseformen wie: Semantik, künstliche Intelligenz, maschinelle Lernalgorithmen, Deep-Learning-Modelle, all dies ermöglicht eine kognitive Anwendung der verwendeten Software, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Um Schlussfolgerungen zu ziehen, werden große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten analysiert.

Anwendungsbeispiele von Predictive Analytics

Predictive Analytics wird von den wichtigsten Branchen eingesetzt, in denen die Bewertung des Risikos und die Vermeidung unerwarteter Ereignisse von entscheidender Bedeutung sind. Es gibt viele Branchen, die Methoden der prädiktiven Analyse verwenden, und es ist nicht möglich, sie alle zu nennen, da sich das Gebiet schnell entwickelt. Erwähnenswert sind solche Branchen wie:

Automotive – Autonome Fahrzeuge oder Fahrzeuge mit Fahrerassistenztechnologie wenden Predictive Analytics an, um bessere Fahrerassistenzalgorithmen zu entwickeln.

Finanzdienstleistungen – alle Arten von Analysen werden verwendet, um Risiken im Zusammenhang mit Krediten oder zukünftigen Cashflows vorherzusagen. Alle möglichen finanziellen Faktoren können vorhergesagt werden, wie zum Beispiel: Umsatz, Einnahmen oder Ausgaben. Für Prognosen können historische Daten aus allen Jahresabschlüssen verwendet werden. Hier kommen quantitative Tools und maschinelle Lerntechniken zum Einsatz.

Energiewirtschaft – Die Energieerzeugung erfordert ein hohes Maß an Überwachung verschiedener Arten von Daten, wie z. B.: Wetterbedingungen, saisonale Änderungen, Anlagenverfügbarkeit, Nachfrage und Stromverbrauch, um den Strompreis und -verbrauch vorherzusagen.

Fertigung – In Branchen wie der Luftfahrt oder der Maschinenbauindustrie werden Vorhersagen zu Ausfällen getroffen, die in Maschinen- oder Flugzeugtriebwerksteilen auftreten können. Analysen zielen darauf ab, den Zustand von Maschinenelementen vorherzusagen und dabei zu helfen, die Kosten und den Zeitaufwand für Wartung und Reparatur zu reduzieren. Fehlfunktionen müssen auch verhindert werden, um schädliche, riskante und gefährliche Situationen zu vermeiden. Schäden durch fehlerhafte Geräte können durch kostspielige Reparaturen sowie durch Anwaltskosten bei Gerichtsverfahren und Sicherheitsansprüchen Millionen in bar kosten.

Medizin und Gesundheitswesen – hochtechnische medizinische Geräte verwenden alle Arten von Algorithmen in verschiedenen Phasen diagnostischer Verfahren. Die Pflegebranche investiert Millionen in tragbare intelligente Geräte, die von Patienten zum Sammeln medizinischer Daten verwendet werden können – alle Geräte verwenden eine Art prädiktiver Analysealgorithmen, um Körperreaktionen, ihre Stärke und den möglichen Bedarf an Injektionen von Medikamenten oder Medikamenten zu erkennen und vorherzusagen.

Gastgewerbe – große Gastgewerbeunternehmen, die Hotelketten oder Restaurantketten besitzen, können sich nicht auf einfache Prognosen verlassen, je größer das Unternehmen, desto größer der Bedarf an detaillierten, genauen Prognosen. Hotelbetreiber müssen den Personalbedarf und den Kundenfluss ermitteln, um eine kostspielige Überbesetzung oder schädliche Unterbesetzung zu vermeiden.

Marketing – Da es viele Daten zum Verbraucherverhalten gibt, ist der Einsatz von Predictive Analytics der naheliegende Schritt. Bessere Werbung mit sorgfältig angepassten Inhalten sowie großartige Strategien können das Ergebnis von Predictive Analytics sein, was die Wahrscheinlichkeit von Kaufentscheidungen erhöhen kann. Darüber hinaus kann die Vorhersageanalyse in folgenden Situationen verwendet werden: Identifizierung von Kunden, die wahrscheinlich die Nutzung eines Dienstes einstellen werden, oder zur Verbesserung des Kundendienstes.

Vorteile von Predictive Analytics

Die Verwendung von Predictive Analytics hat verschiedene Vorteile, aber der wichtigste ist die Fähigkeit, Vorhersagen in schwierigen Situationen zu treffen, in denen keine direkten, eindeutigen Daten verfügbar sind. Die Prognose kann auf Informationen aus vielen Quellen zurückgreifen, und sogar Fakten, die scheinbar nicht direkt mit unserem Problem zusammenhängen, können von Wert sein.

Führungskräfte, Forscher, Wissenschaftler und Investoren können Predictive Analytics nutzen, um das Risiko aller Arten von Operationen zu reduzieren. Jedes Mal, wenn das Risiko identifiziert und gemindert wird, wird die Kontrolle über Kapital und Erträge geschützt. Selbst kleine Ereignisse können das Geschäft beeinträchtigen und unvorhergesehene Bedrohungen mit sich bringen, die auf lange Sicht katastrophale Folgen haben können.

Zusammenfassung

Unabhängig von der Branche kann Predictive Analytics verwendet werden, um tiefere Einblicke in jeden komplizierten Prozess zu gewinnen, solange die zugehörigen Daten verfügbar sind. Predictive Analytics ermöglicht es Führungskräften, fundierte Entscheidungen zu treffen, die nicht nur die Verkaufszahlen steigern, Markierungsstrategien ändern, kostspielige Fehlfunktionen verhindern oder den Personalbedarf einschätzen, sondern auch Leben retten, Katastrophen verhindern und dazu beitragen können, das Auftreten unnötiger tragischer Ereignisse zu vermeiden. Ohne es zu wissen, was Predictive Analytics ist, wäre das moderne Geschäft nicht dasselbe.

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Autor: Andy Nichols

Ein Problemlöser mit 5 verschiedenen Graden und unendlichen Motivationsreserven. Das macht ihn zu einem perfekten Business Owner & Manager. Bei der Suche nach Mitarbeitern und Partnern schätzt er Offenheit und Neugier auf die Welt am meisten.

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