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Norbert Kytka
KontaktPredictive Analytics
Egal ob durch Aktivitäten in sozialen Medien, das Shoppen über digitale Touchpoints oder durch die zunehmende Vernetzung von Endgeräten durch das Internet of Things: Die Menge an Daten, die in der heutigen Welt generiert wird, ist gigantisch. Viele Anwendungsgebiete von Big Data machen sich diese gewaltigen Datensätze zu Nutze. Sie schließen daraus auf die Vergangenheit und den Ist-Zustand verschiedener Faktoren. Das Anwendungsgebiet der Predictive Analytics hingegen nimmt sich, wie der Name schon vermuten lässt, der Vorhersage und der Wahrscheinlichkeitsberechnung von bestimmten Ereignissen oder dem Verhalten von Menschen an. Aus historischen Daten wird dabei ein mathematisches Modell abgeleitet.
Dieses Konzept wird anschließend auf aktuelle Daten angewandt, um Vorhersagen treffen zu können. Die Idee dahinter wird dabei schon seit langer Zeit praktiziert. Vor allem Marktforscher nutzen sie schon seit langem z.B. für die Vorhersage von Kundenverhalten. Allerdings war in der Vergangenheit immer eine, mit hohem Aufwand verbundene, Datenerhebung notwendig. Durch Big Data, Machine Learning und das Internet of Things ist es heute einfacher denn je, große Datenmengen zu sammeln um daraus präzise Vorhersagen zu treffen. Durch die fortschreitende Digitalisierung gewinnt Predictive Analytics damit zunehmend an Bedeutung.
Durch Predictive Analytics kann beispielsweise Kundenverhalten vorausgesagt werden. Somit lassen sich Fragen wie "Welche Produkte werden in welcher Menge verkauft und wie viel Geld wollen die Kunden dafür maximal bezahlen?" beantworten. Daraus lassen sich anschließend Bedarfs- und Preisplanungen ableiten. Durch z. B. vermehrte Inanspruchnahme von Kundenservices lassen sich zudem unzufriedene und dadurch evtl. abwanderungswillige Kunden identifizieren. Anschließend kann dem Abwanderungswillen ggf. mit individuellen Angeboten und Preisnachlässen entgegengewirkt werden.
Hohe Relevanz besitzt die Technologie auch in der Fertigung. Unter dem Schlagwort Predictive Maintenance kann auf Basis von historischen Maschinen- und Prozessdaten der optimale Zeitpunkt für die nächste Wartung der Maschinen bestimmt werden. Ausfallbedingte, aber auch unnötig frühe Wartungen und die damit verbundenen Aufwände und Kosten werden vermieden. Im Grunde kann Predictive Analytics in jedem Bereich einen Mehrwert bieten, in dem ausreichend Daten zur Verfügung stehen.
Mit SAP Predictive Analytics bietet SAP eine der führenden Lösungen für prädiktive Analysen an. Mithilfe der Software lassen sich schnell und einfach gewünschte Prognosemodelle entwickeln. Anschließend können diese zur Vorhersage von Geschäftsergebnissen eingesetzt werden. So lässt sich die Technologie der Predictive Analytics einfach in Geschäftsprozesse und -bereiche integrieren und der Analyseprozess wird automatisiert.
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