Prädiktive Analytik

Was ist prädiktive Analytik?

Durch ein besseres Verständnis der Vergangenheit können Unternehmen Einblicke in die Zukunft gewinnen.

Prädiktive Analytik-Software zielt darauf ab, Geschäftsergebnisse vorhersehbar zu machen. Datenwissenschaftler und Datenanalysten können dies tun, indem sie Data Mining und prädiktive Modellierung verwenden, um historische Daten zu analysieren.

Prädiktive Analytik geht einen Schritt weiter als allgemeine Business Intelligence, die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Datensätzen zu ziehen. Stattdessen können Benutzer maschinelle Lernalgorithmen und prädiktive Modelle entwickeln, um geschäftskritische Zahlen vorherzusagen und zu erreichen.

Arten der prädiktiven Analytik

Je nachdem, wofür die prädiktive Analytik verwendet wird oder in welcher Branche ein Unternehmen tätig ist, wird eine der beiden verschiedenen Arten genutzt.

• Regressionsanalyse: Diese Art der Analyse untersucht die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und korreliert sie mit einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie kann nützlich sein, um Vorhersagen zu treffen und Ergebnisse zu prognostizieren. Zum Beispiel kann ein Logistikunternehmen seine Lieferungen analysieren und den Einfluss von Regen und anderen Wetterbedingungen auf ihre Liefergeschwindigkeit vorhersagen.
• Zeitreihenanalyse: Diese Art der Analyse untersucht Variablen über die Zeit und kann helfen, vorherzusagen, wie sich eine Variable im Laufe der Zeit ändern könnte. Zum Beispiel könnte ein Einzelhandelsunternehmen den Umsatz über einen bestimmten Zeitraum prognostizieren und versuchen, herauszufinden, wie es finanziell in verschiedenen Quartalen abschneiden wird.

Vorteile der Nutzung von prädiktiver Analytik

Prädiktive Analytik kann für Unternehmen in verschiedenen Branchen von Vorteil sein. Obwohl kein Unternehmen eine Kristallkugel hat, können sie vergangene Daten nutzen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und sich auf das, was kommen könnte, vorzubereiten.

• Verbesserte Planung: Daten können es Geschäftsbenutzern ermöglichen, vorherzusehen, was kommt. Mit prädiktiver Analytik können sie historische Daten und Trends nutzen, um alles von Verkäufen bis zur Produktleistung und mehr zu planen.
• Risiken identifizieren: In jedem Unternehmen können Dinge schiefgehen. Systeme können ausfallen, Kunden können abwandern und Lieferketten können unterbrochen werden. Mit prädiktiver Analytik können Unternehmen diese Risiken identifizieren, bevor sie auftreten.
• Effizienz steigern: Datengetriebene Entscheidungen ermöglichen es Unternehmen, durchdachtere Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel können sie Prozesse durch prädiktive Wartung optimieren oder Nachfrageprognosen nutzen, um effiziente Personalentscheidungen zu treffen.

Auswirkungen der Nutzung von prädiktiver Analytik

Das Lieferkettenmanagement kann zum Beispiel positiv durch prädiktive Analytik beeinflusst werden.

• Nachfrageprognose: Unternehmen können ein besseres Verständnis ihrer Lieferkette haben, wissen, wo sich ihre Artikel befinden, wie schnell sie sich bewegen und mehr.
• Transportoptimierung: Prädiktive Analytik kann Lieferkettenexperten helfen, ihre Transportbedürfnisse besser zu verstehen und ihre Versandoperationen zu verbessern. Zum Beispiel können sie prädiktive Modelle verwenden, um Routen zu optimieren, Kraftstoffkosten zu senken und Lieferzeiten zu verbessern.
• Dynamische Preisgestaltung: Unternehmen, die die Preise für ihre Produkte dynamisch gestalten möchten, können prädiktive Analytik nutzen, um den besten Preis für eine bestimmte Zeit, einen bestimmten Ort oder eine bestimmte Person zu wählen. Diese Art der vorhersagegestützten Preisgestaltung kann dem Unternehmensergebnis zugutekommen.

Grundlegende Elemente von prädiktiver Analytik-Software

Das Format für eine prädiktive Analytik-Lösung kann variieren, aber eine umfassende Lösung wird die folgenden Elemente enthalten:

• Datenvorbereitung: Robuste prädiktive Analytik-Tools unterstützen die Datenmischung und Datenmodellierung, wodurch der Endbenutzer die Möglichkeit hat, Daten aus verschiedenen Datenbanken und anderen Datenquellen zu kombinieren und robuste Datenmodelle dieser Daten zu entwickeln. Dies ist ein kritischer Schritt, um aus dem Chaos Sinn zu machen, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden.
• Datenmanagement: Sobald die Daten ordnungsgemäß integriert sind, müssen sie verwaltet werden. Dazu gehört die Möglichkeit, den Datenzugriff auf bestimmte Benutzer zu beschränken, zum Beispiel.
  Obwohl einige Unternehmen sich für ein eigenständiges Datenmanagementprodukt wie ein Data Warehouse entscheiden, müssen prädiktive Analytik-Lösungen per Definition ein gewisses Maß an Datenmanagement bieten.
• Berichte und Dashboards: Mehrschichtige, Echtzeit-Dashboards sind ein Kernmerkmal der prädiktiven Analytik. Benutzer können ihre Analysesoftware so programmieren, dass sie Metriken ihrer Wahl anzeigt und mehrere Dashboards erstellt, die Analysen zu bestimmten Teams oder Initiativen zeigen.
  Von der prädiktiven Analytik des Website-Traffics bis zu Kundenkonversionsraten über einen bestimmten Zeitraum können Benutzer ihre bevorzugten Metriken auswählen, um sie in Dashboards anzuzeigen, und so viele Dashboards erstellen, wie nötig.

Best Practices für prädiktive Analytik

Um prädiktive Analytik erfolgreich zu nutzen, befolgen Sie diese Best Practices:

• Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität hoch ist: Wie das Sprichwort sagt: „Garbage in, garbage out.“ Wenn ein Unternehmen gute Ergebnisse mit seinen prädiktiven Modellen erzielen möchte, muss es seine Daten vorbereiten und bereinigen.
• Fokus auf Sicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die korrekten Daten sehen, um strikte Datensicherheit zu gewährleisten. Effektive Analyselösungen sollten Sicherheitsoptionen bieten, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform basierend auf ihrer Sicherheitsfreigabe oder ihrem Dienstalter zuzuweisen.
• Nahtlose Integration sicherstellen: Ohne Integration wird es schwierig, einen vollständigen Überblick über die operative Leistung eines Unternehmens zu erhalten. Wenn eine Integration während einer Datenabfrage einen Kommunikationsfehler oder ein anderes Problem erfährt, führt dies zu einer falschen oder unvollständigen Lesung.
  Benutzer sollten diese Verbindungen und potenzielle Leistungsprobleme in ihrem gesamten Software-Stack überwachen, um sicherzustellen, dass korrekte, vollständige und aktuelle Informationen verarbeitet und auf Dashboards angezeigt werden.

Prädiktive Analytik vs. präskriptive Analytik

Prädiktive Analytik sagt einem Benutzer, was in der Zukunft basierend auf früheren Mustern passieren könnte.

Präskriptive Analytik geht jedoch einen Schritt weiter und gibt dem Benutzer Empfehlungen, was als nächstes zu tun ist.

Schauen Sie sich diese 8 Beispiele von Branchen an, die heute prädiktive Analytik nutzen.