Was sind prädiktive Analysen?

Unternehmen nutzen prädiktive Analysen, um Muster in diesen Daten zu finden und so Risiken und Chancen zu identifizieren. Prädiktive Analysen werden oft mit Big Data und Data Science in Verbindung gebracht.

Heutzutage werden Unternehmen mit Daten überschwemmt, von Protokolldateien bis hin zu Bildern und Videos. Alle diese Daten befinden sich in verschiedenen Datenspeichern innerhalb einer Organisation. Um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, nutzen Data Scientists maschinelles Lernen und Deep Learning -Algorithmen, um Muster zu finden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Zu diesen statistischen Techniken zählen logistische und lineare Regressionsmodelle, neuronale Netze und Entscheidungsbäume. Einige dieser Modellierungstechniken nutzen anfängliches prädiktives Wissen, um zusätzliche prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen.

Modelle der prädiktiven Analysen sind darauf ausgelegt, historische Daten zu bewerten, Muster zu erkennen, Trends zu beobachten und diese Informationen zu nutzen, um zukünftige Trends vorherzusagen. Beliebte prädiktive Analysemodelle sind Klassifizierung, Clustering und Zeitreihen-Modelle.

Klassifizierungsmodelle fallen in die Kategorie von überwachten maschinellen Lernmodellen. Diese Modelle kategorisieren Daten basierend auf historischen Daten und beschreiben Beziehungen innerhalb eines bestimmten Datasets. Dieses Modell kann beispielsweise verwendet werden, um Kunden oder Interessenten zu Segmentierungszwecken in Gruppen zu klassifizieren. Alternativ kann es auch zur Beantwortung von Fragen mit binärem Ausgang verwendet werden, z. B. bei den Antworten „Ja“ oder „Nein“ oder „Richtig“ und „Falsch“. Beliebte Anwendungsfälle hierfür sind die Betrugserkennung und die Bewertung von Kreditrisiken. Zu den Klassifizierungsmodellen gehören logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, neuronale Netze und Naïve Bayes.

Clustering-Modelle fallen in die Kategorie unüberwachtes Lernen. Sie gruppieren Daten basierend auf ähnlichen Attributen. Beispielsweise kann eine E-Commerce-Website das Modell verwenden, um Kunden basierend auf gemeinsamen Merkmalen in ähnliche Gruppen zu unterteilen und Marketingstrategien für jede Gruppe zu entwickeln. Zu den gängigen Clustering-Algorithmen gehören k-Means-Clustering, Mean-Shift-Clustering, dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN), Clustering zur Erwartungsmaximierung (EM) unter Verwendung von Gaußschen Mischmodellen (GMM) und hierarchisches Clustering.

Zeitreihenmodelle verwenden verschiedene Dateneingaben in einer bestimmten Zeithäufigkeit, z. B. täglich, wöchentlich, monatlich usw. Es ist üblich, die abhängige Variable im Laufe der Zeit darzustellen, um die Daten für Saisonalität, Trends und zyklisches Verhalten zu bewerten, was auf bestimmte Transformationen und Modelltypen hinweisen kann. Autoregressiv (AR), gleitender Durchschnitt (MA), ARMA- und ARIMA-Modelle sind häufig verwendete Zeitreihen-Modelle. Beispielsweise kann ein Callcenter mithilfe eines Zeitreihenmodells vorhersagen, wie viele Anrufe es pro Stunde zu verschiedenen Tageszeiten erhalten wird.

Prädiktive Analysen können branchenübergreifend für unterschiedliche Geschäftsprobleme eingesetzt werden. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsfälle aus der Branche, die veranschaulichen, wie prädiktive Analysen die Entscheidungsfindung in realen Situationen unterstützen können.

• Bankwesen: Finanzdienstleister nutzen maschinelles Lernen und quantitative Tools, um Vorhersagen über ihre Interessenten und Kunden zu treffen. Anhand dieser Informationen können Banken Fragen beantworten, wie zum Beispiel, wer wahrscheinlich mit einem Kredit in Zahlungsverzug gerät, welche Kunden ein hohes oder niedriges Risiko darstellen, welche Kunden am lukrativsten für Ressourcen und Marketingausgaben sind und welche Ausgaben betrügerischer Natur sind.
• Gesundheitswesen: Prädiktive Analysen im Gesundheitswesen werden eingesetzt, um die Versorgung chronisch kranker Patienten zu erkennen und zu steuern sowie um bestimmte Infektionen wie Sepsis zu verfolgen. Geisinger Health nutzte prädiktive Analysen, um Gesundheitsdaten zu analysieren und mehr darüber zu erfahren, wie Sepsis diagnostiziert und behandelt wird. Geisinger erstellte ein Vorhersagemodell basierend auf Gesundheitsakten von mehr als 10.000 Patienten, bei denen in der Vergangenheit eine Sepsis diagnostiziert worden war. Das Modell lieferte beeindruckende Ergebnisse und prognostizierte korrekt Patienten mit einer hohen Überlebensrate.
• Personalwesen (HR): HR-Teams nutzen prädiktive Analysen und Mitarbeiterumfragen, um potenzielle Bewerberinnen und Bewerber zu finden, die Mitarbeiterfluktuation zu verringern und das Engagement der Mitarbeitenden zu erhöhen. Diese Kombination aus quantitativen und qualitativen Daten ermöglicht es den Unternehmen, ihre Rekrutierungskosten zu senken und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu erhöhen, was besonders in Zeiten unbeständiger Arbeitsmärkte nützlich ist.
• Marketing und Vertrieb: Obwohl Marketing- und Vertriebsteams sehr vertraut damit sind, mithilfe von Business-Intelligence-Berichten die historische Vertriebsleistung zu verstehen, ermöglicht die prädiktive Analytik den Unternehmen, proaktiver mit ihren Kunden während des gesamten Kundenlebenszyklus umzugehen. So können Vertriebsteams mit Hilfe von Abwanderungsprognosen unzufriedene Kunden früher erkennen und Gespräche zur Förderung der Kundenbindung einleiten. Marketingteams können prädiktive Datenanalysen für Cross-Sell-Strategien nutzen, welche häufig als Empfehlungsalgorithmus auf der Website einer Marke umgesetzt wird.
• Lieferkette: Unternehmen verwenden häufig prädiktive Analysen, um den Produktbestand zu verwalten und Preisstrategien festzulegen. Diese Art der prädiktiven Analyse hilft Unternehmen, die Kundennachfrage zu erfüllen, ohne ihre Lager zu überfüllen. Es ermöglicht Unternehmen auch, die Kosten und die Rendite ihrer Produkte im Laufe der Zeit einzuschätzen. Wenn der Import eines Teils eines bestimmten Produkts teurer wird, können Unternehmen die langfristigen Auswirkungen auf den Umsatz prognostizieren, wenn sie die zusätzlichen Kosten an ihren Kundenstamm weitergeben oder nicht. Lesen Sie für einen tieferen Einblick die Fallstudie von FleetPride, das diese Art der Datenanalyse nutzte, um Entscheidungen über den Bestand an Ersatzteilen für Bagger und Traktoranhänger zu treffen. Frühere Versandaufträge ermöglichten ihnen eine genauere Planung und die Festlegung geeigneter Lieferschwellen basierend auf der Nachfrage.

Ein Unternehmen, das weiß, was es aufgrund von Mustern aus der Vergangenheit erwarten kann, hat einen geschäftlichen Vorteil bei der Verwaltung von Beständen, Arbeitskräften, Marketingkampagnen und den meisten anderen Aspekten des Betriebs.

• Sicherheit: Jedes moderne Unternehmen muss sich um die Sicherheit von Daten kümmern. Eine Kombination aus Automatisierung und prädiktiven Analysen verbessert die Sicherheit. Spezifische Muster, die mit verdächtigem und ungewöhnlichem Endbenutzerverhalten verbunden sind, können bestimmte Sicherheitsmaßnahmen auslösen.
• Risikoreduzierung: Zusätzlich zur Gewährleistung der Datensicherheit arbeiten die meisten Unternehmen daran, ihre Risikoprofile zu reduzieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das Kredite vergibt, mithilfe von Datenanalysen besser verstehen, ob bei einem Kunden ein überdurchschnittlich hohes Ausfallrisiko besteht. Andere Unternehmen nutzen möglicherweise prädiktive Analysen, um besser zu verstehen, ob ihr Versicherungsschutz angemessen ist.
• Betriebseffizienz: Effizientere Workflows führen zu besseren Gewinnmargen. Wenn man zum Beispiel weiß, wann ein Fahrzeug einer Lieferflotte gewartet werden muss, bevor es am Straßenrand liegen bleibt, kann man die Lieferungen pünktlich ausführen, ohne dass zusätzliche Kosten für das Abschleppen des Fahrzeugs und den Einsatz eines anderen Mitarbeitenden anfallen, der die Lieferung übernehmen muss.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Die Führung jedes Unternehmens erfordert kalkulierte Entscheidungen. Jede Erweiterung oder Ergänzung einer Produktlinie oder jede andere Form des Wachstums erfordert eine Abwägung des inhärenten Risikos mit dem potenziellen Ergebnis. Prädiktive Analysen können Erkenntnisse liefern, die den Entscheidungsprozess unterstützen und einen Wettbewerbsvorteil bieten.