Predictive Analytics – Trends und Risiken frühzeitig erkennen

Predictive Analytics – Trends und Risiken frühzeitig erkennen

Im Rahmen der Industrie 4.0 spielt Predictive Analytics eine nicht zu unterschätzende Rolle! Die Datenauswertung zur Prognose zukünftiger Entwicklungen lässt Trends erkennen und hilft bei der Optimierung von Produktionsprozessen. In diesem Artikel möchten wir unseren Lesern eine kleine Einführung in dieses komplexe Thema geben:

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics beschreibt die Verwendung von statistischen und vorhersagenden Algorithmen, um Modelle zu erzeugen, die zur Bestimmung oder Generierung von „Wissen“ über zukünftige Entwicklungen oder Leistungen dienen – basierend auf vergangenen sowie aktuellen Daten. Hierbei werden bestimmte Muster in Daten ausfindig gemacht und analysiert, um zu bestimmen, ob und mit welcher Wahrscheinlichkeit diese Muster wieder entstehen werden.

Dadurch können Unternehmen ihre Ressourcenverwaltung, Arbeitsprozesse und Kundenwünsche optimieren, um von möglichen zukünftigen Ereignissen (Muster, Trends …) zu profitieren. Ebenso kann Predictive Analytics als Frühwarnsystem eingesetzt werden, um Fehler und Risiken frühzeitig zu erkennen und diese mit Hilfe geeigneter Maßnahmen zu vermeiden bzw. zu minimieren.

Predictive Analytics ist in vielen unterschiedlichen Branchen ein wichtiges Entscheidungswerkzeug. So können Versicherungen bei neuen Antragstellern anhand der Risiko-Daten bereits angemeldeter Versicherter abwägen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass sie in Zukunft eine Zahlung für den Antragssteller leisten müssen. Experten aus der Marketingabteilung überprüfen bei der Planung neuer Kampagnen hingegen, wie die Verbraucher auf die aktuelle Wirtschaftslage reagieren. Außerdem können sie mithilfe demografischer Veränderungen feststellen, ob die derzeitige Zusammenstellung der Produkte Konsumenten dazu verleitet, einen Kauf zu tätigen.

Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning

Manchmal wird angenommen, dass Predictive Analytics und Machine Learning dasselbe sind. Jedoch umfasst Predictive Analytics im Kern eine Reihe von Techniken aus der Statistik (z. B. Data Mining, Vorhersagemodellierung sowie manche maschinelle Lernalgorithmen) und verwenden dabei sowohl vergangene als auch aktuelle Statistiken, um zukünftige Entwicklungen abzuschätzen und Ereignisse vorherzusagen.

Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem ein System trainiert wird, um aus den Daten zu lernen und mit Hilfe spezifischer Algorithmen entsprechendes Wissen aus diesen Daten zu gewinnen. Vorhersagen, das Gruppieren von Kunden, Muster- und Trenderkennung sind Beispiele für die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens in Unternehmen. Predictive Analytics ist Teilmenge des maschinellen Lernens.

Zu den am häufigsten verwendeten Vorhersagemodellen gehören Entscheidungsbäume, Regressionsanalysen sowie neuronale Netze – aus dem Bereich des neu aufkommenden Deep Learning, bei welchem die aus dem maschinellen Lernen gewonnen Erkenntnisse tiefer gehend untersucht werden. 

Wenn Sie und Ihr Unternehmen ebenfalls von Predictive Analytics profitieren möchten, finden Sie hier weitere Informationen und Kontaktmöglichkeiten: https://www.meta-level.de/leistungen/industrie-40/ 

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