Beantwortet von der Redaktion von Business.Digital Stand
Predictive Analytics bezeichnet den Einsatz von statistischen Methoden und Machine-Learning-Modellen, um auf Basis historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. “Was wird morgen passieren?” statt “Was ist gestern passiert?” ist die grundlegende Verschiebung.
Descriptive Analytics schaut zurück: Wie viel haben wir letzten Monat verkauft? Diagnostic Analytics erklärt: Warum ist der Umsatz gesunken? Predictive Analytics schaut voraus: Wie viel werden wir nächsten Monat verkaufen? Prescriptive Analytics geht noch weiter: Was sollen wir tun, um den Umsatz zu steigern?
Konkrete Einsatzfelder
Demand Forecasting: Wie viel eines Produkts werde ich in den nächsten vier Wochen verkaufen? Entscheidend für Einkauf, Lagerhaltung, Produktion. Churn Prediction: Welche Kunden werden in den nächsten 90 Tagen abwandern? Ermöglicht proaktive Maßnahmen. Predictive Maintenance: Welche Maschine wird in den nächsten zwei Wochen ausfallen? Verhindert ungeplante Stillstände. Kreditausfallprognose: Wie wahrscheinlich zahlt dieser Kreditnehmer nicht zurück?
Was braucht man dafür?
Historische Daten in ausreichender Menge und Qualität. Eine klare Frage: Was soll vorhergesagt werden? Die richtigen Algorithmen und Modelle. Und einen Prozess, wie die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen einfließen.
Das letzte ist oft die größte Hürde. Unternehmen bauen Prognosemodelle, die dann in Excel-Dateien landen und kaum genutzt werden. Predictive Analytics entfaltet Nutzen nur, wenn es in tatsächliche Prozesse integriert ist.
Wir helfen dir, von der Datenlage zur implementierten Prognose zu kommen: in einer Automationsberatung.