Was ist Prädiktive Analytik?

Prädiktive Analytik, ein Zweig der erweiterten Analytik, ist die Methode oder Technik, mit der Daten Prognosen über die Wahrscheinlichkeit potenzieller zukünftiger Ergebnisse in Ihrem Unternehmen modelliert werden. Prädiktive Analytik verwendet historische und aktuelle Daten zusammen mit Techniken wie erweiterte Statistiken und maschinellem Lernen, um unbekannte zukünftige Ereignisse zu modellieren. Es wird im Allgemeinen als Lernen aus der kollektiven Erfahrung einer Organisation aus der Vergangenheit definiert, um in Zukunft bessere Entscheidungen mit Data Science und maschinelles Lernen zu treffen.

Mit der prädiktiven Analytik können Unternehmen Kundenverhalten und Geschäftsergebnisse vorhersagen und dabei historische und Echtzeitdaten verwenden, um die Zukunft zu modellieren. Darüber hinaus ist die vorausschauende Modellierung als Teilmenge dieser Aktivität der Prozess, Modelle zu erstellen und zu pflegen, mit vorhandenen Daten zu testen und zu iterieren und eingebettete Modelle in Anwendungen anzuwenden.

Mit der prädiktiven Analytik kann man in Daten enthaltene Muster identifizieren, um Risiken oder Chancen für Ihr Unternehmen zu bewerten und wichtige Geschäftsfragen wie die folgenden angehen: Welche Maschine benötigt Wartung? Welches Produkt sollte ich jetzt empfehlen? Und wer läuft Gefahr, einen Herzstillstand zu erleiden? Im Wesentlichen können Sie Prädiktive Analytik verwenden, um das Konfidenzniveau von Ereignissen basierend auf sehr definierten Bedingungen und Parametern vorherzusagen.

Was sind die Hauptvorteile der prädiktiven Analytik?

Geschäftsleiter treffen ständig Entscheidungen, die sich auf jeden Aspekt ihres Geschäfts auswirken: Betrieb, Produktion, Personal, Marketing und Finanzen. Einige Entscheidungen sind rein alltägliche operative Entscheidungen, einige sind taktische Reaktionen auf wettbewerbsfähige Marktbewegungen, andere sind langfristige strategische Entscheidungen. Sie alle beeinflussen die Renditen an die Interessenvertreter, die bestimmen könnten, ob das Unternehmen in der Lage ist, neues Kapital an der Börse zu beschaffen oder neue Spender und Beitragende zu erwerben, um seine Geschäftstätigkeit und neue Produktentwicklungsbemühungen zu finanzieren. Alle diese Entscheidungen sind kritisch.

Die Grundlage für diese kritischen Entscheidungen sind Erkenntnisse. Geschäftsleiter können diese Entscheidungen nicht im Vakuum treffen. Aber woher stammen diese Erkenntnisse? Die einzig wahre Quelle für Erkenntnisse sind Daten. Daten müssen jedoch auf sinnvolle Weise analysiert und dargestellt werden, um die erforderlichen Erkenntnisse zu erhalten. Rohdaten sind nicht sehr nützlich. Unternehmen werden von Daten überschwemmt, die aus zahlreichen und vielfältigen internen und externen Quellen stammen, darunter Fertigungsprozesse, Lieferketten-Pipelines, Online- und traditionelle Transaktionen, Sensoren, soziale Medien, Unternehmens- und Produktbewertungen, Regierungs- und Handelsverbandsberichte usw. All diese Daten kommen auch in verschiedenen Formen wie Text, Bilder, Audio, Videos und natürlich Zahlen vor. Das Problem des Managements besteht darin, aus all diesen Daten die umsetzbaren, aufschlussreichen und nützlichen Informationen zu extrahieren, die es für seine Entscheidungen benötigt (oder seine Kunden benötigen).

Unternehmen müssen letztendlich mit Daten konkurrieren, und der Weg zu den Daten ist die Analytik. Die Analytik besteht aus drei Komponenten:

• Daten-Exploration und visuelle Analytik: Zur Identifizierung neuer Erkenntnisse und unsichtbarer Probleme und Fragen
• Data Science und maschinelles Lernen: Zur Modellierung und Vorhersage potenzieller Ergebnisse aus den Maßnahmen des Unternehmens und der Märkte
• Berichterstattung: Für die Verteilung von Informationen zur Unterstützung von Interessenvertretern, damit optimale Entscheidungen getroffen werden können

Wie manövriert das Management alle Probleme und Komplexitäten, die Daten-Analytik umfassen, während sie entweder eine neue Daten-Analytik unternehmen oder ein vorhandenes Unternehmen verbessern, das veraltet ist und für sich verändernde Umgebungen nicht ausreicht? Sie müssen wissen, was Sie berücksichtigen und verstehen müssen, wie die Teile zusammenpassen, um die richtigen Erkenntnisse für intelligente Geschäftsentscheidungen zu erzielen.

Die Entscheidung zwischen Daten-Exploration und visueller Analytik, Data Science und maschinellem Lernen sowie Reporting ist komplex. Welche Fragen sollten Sie stellen und welche Antworten helfen Ihnen bei der richtigen Wahl?

Das in der folgenden Abbildung gezeigte Analytik-Spektrum enthält eine Reihe von Fragen mit leitenden Antworten, die Ihnen dabei helfen können, zu entscheiden, was Sie für Ihr Unternehmen benötigen.

Das in der obigen Abbildung angezeigte Analytik-Spektrum ist eine Reihe von Fragen mit leitenden Antworten, die Ihnen dabei helfen können, zu entscheiden, welche Art von Analytik Sie für Ihr Unternehmen benötigen.

Die prädiktive Analytik geht über einfache beschreibende Analytik hinaus, welche die Grundlagen bilden, die die meisten Unternehmen heute nutzen. Die deskriptive Analytik kann dem Unternehmen nur sagen, was passiert ist. Zur Vorhersage und um eine Erkenntnis über die Zukunft des Unternehmens zu erhalten, benötigen Sie die prädiktive Analytik. Diese Erkenntnisse können sich als äußerst wertvoll erweisen, um Risiken zu reduzieren, den Betrieb zu optimieren und Gewinne zu steigern. Noch besser: Die prädiktive Analytik hilft Unternehmen dabei, komplexe Probleme mit Vorhersagemodellen zu lösen und neue Chancen für den Geschäftserfolg zu entdecken.

Was sind einige Geschäftsanwendungen der prädiktiven Analytik?

Mit der prädiktiven Analytik können Unternehmen in verschiedenen Branchen, Chancen nutzen, indem sie sowohl vergangenes als auch gegenwärtiges Wissen nutzen, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren könnte. Die Betrugserkennung stützt sich beispielsweise auf prädiktive Analytik, um Muster in den Daten zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen, Anomalien in Echtzeit erkennen und zukünftige Bedrohungen verhindern. Prädiktive Analytik kann auch dazu beitragen, den Betrieb zu optimieren, indem Trends prognostiziert werden, die sich auf Ressourcen und Marketingbemühungen auswirken können, indem potenzielle Kundenverhalten vorhergesagt werden. Schließlich wird prädiktive Analytik in der Fertigung häufig verwendet, um Anlagen zu bewerten, vorausschauende Wartung zu implementieren und die mit Maschinenausfallzeiten verbundenen Kosten zu senken.

• Anomalie-Erkennung
  • IoT und Engineering
  • Energie: Produktionsüberwachung, Drill-Optimierung
  • Vorausschauende Wartung
  • Fertigung: Ertragsoptimierung
• Finanzdienstleister
  • Überwachung des Handels
  • Betrugsbekämpfung
  • Identitätsdiebstahl
  • Konto- und Transaktionsanomalien
• Gesundheitswesen und Pharma
  • Risikobewertung des Patienten: Herzstillstand, Sepsis, Operationsinfektion
  • Überwachung der Lebenszeichen des Patienten
  • Verfolgung von Medikamenten
• Kundenanalyse
  • Customer Relationship Management: Abwanderungsanalyse und Prävention
  • Marketing: Cross-Sell, Up-Sell
  • Preisgestaltung: Verlustüberwachung, Verfolgung von Werbeeffekten, konkurrenzfähige Preisreaktionen
  • Fulfillment: Management und Pipeline-Verfolgung
  • Konkurrenzfähige Überwachung

Wie funktioniert prädiktive Analytik?

Prädiktive Analytik ist stark auf maschinelles Lernen (ML) angewiesen. ML ist eine Kombination aus Statistik und Informatik, die verwendet wird, um Modelle zu erstellen, indem Daten mit Algorithmen verarbeitet werden. Diese Modelle können Trends und Muster in Daten erkennen, die im Allgemeinen ausgeklügelter sind als nur Methoden zur visuellen Datenermittlung allein. Unter Verwendung von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. dem Internet der Dinge (IoT), Sensoren, Social Media und einer Reihe von Geräten) verarbeitet maschinelles Lernen die Daten durch ausgeklügelte Algorithmen und erstellt Modelle zur Identifizierung und Lösung eines Problems und zum Treffen von Vorhersagen.

Ein Modell könnte so einfach sein wie die Beschreibung der Auswirkungen auf eine Fertigungskomponente (z. B. „Wenn sich die Lieferung von Materiallieferungen um eine Stunde verzögert, verzögert sich die Lieferung von Endprodukten um eine Woche“). Es könnte auch etwas Komplexeres sein und mehrere Auswirkungen aufgrund mehrerer gleichzeitiger Probleme mit sich bringen. Maschinelles Lernen kann durch Datenmengen waten und komplexe Interaktionen berücksichtigen, um Modelle zu erstellen, die menschliche Wissensarbeiter nicht erreichen können. Maschinendaten werden daher häufig für Bilder-, Video- und Audioanalysen verwendet.

Prädiktive Analytik beruht auch auf Data Science, einem umfassenderen Konzept als nur ML. Data Science kombiniert Statistik, Informatik und anwendungsspezifisches Domänenwissen, um ein Problem zu lösen. In einem Geschäftsumfeld kombiniert es Methoden des maschinellen Lernens mit Geschäftsdaten, Prozessen und Fachwissen in der Domäne, um ein Geschäftsproblem zu lösen. Grundsätzlich bietet es Entscheidungsträgern vorausschauende Erkenntnisse.

Wir können ein Modell einbetten, um ein wahrscheinliches Ergebnis vorherzusagen, oder eine optimierte Lösung für Änderungen der Prozessparameter direkt in Geschäftsprozesse bereitstellen. Ein Modell bietet einen Wettbewerbsvorteil, da es Folgendes tut:

• Verbessert die Fähigkeiten
• Beschleunigt Entscheidungsfindung
• Verarbeitet große Mengen unterschiedlicher Datentypen
• Senkt im Allgemeinen die Betriebskosten
• Generiert neue Umsatzmöglichkeiten
• Führt zu differenzierten Produkten und Serviceangeboten

Die Einbettung eines prädiktiven Modells in Geschäftsprozesse ist das gemeinsame Ziel von Data Science und maschinellem Lernen.