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08.12.2016 | Business Analytics | Im Fokus | Onlineartikel

Predictive Analytics sagt die Zukunft voraus

Autor:
Jakob Rehermann
2 Min. Lesedauer

Predictive Analytics können mit ihren intelligenten Algorithmen Unternehmen einen Blick in die Zukunft geben. Ein Gastbeitrag des IT-Experten Jakob Rehermann, Geschäftsführer des Softwareentwicklers Datapine. 

Gegen Ende des Jahres haben sie Hochkonjunktur: Prognosen für die Zukunft. Manager und Unternehmen möchten wissen, was im nächsten Jahr auf sie zukommt. Dieses Wissen steckt in den Daten eines Unternehmens. Mittels intelligenter Analyse-Software, Predictive Analytics, können Unternehmen und Manager einen Blick in die Zukunft werfen. 

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Predictive Analytics

Auf dem Weg in eine analytisch vorhersagbare Zukunft?

Daten werden zum wichtigen Werkzeug, um analytische Prognosen zu erstellen. Predictive Analytics nennt sich eine neue Methode der datenbasierten Wahrscheinlichkeitsberechnung, die sich zum Standard entwickeln wird.


Bereits seit einigen Jahren arbeiten IT-Experten daran, die Massen an den von Unternehmen gesammelten Daten so aufzubereiten, dass eine wissenschaftlich fundierte Vorhersage künftiger Geschäftsentwicklungen möglich ist. Predictive Analytics steht für eine Analyse-Technologie, die mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet und sich mit zukünftigen Entwicklungen und Trends auseinandersetzt. Im Grunde genommen ist es ganz einfach: Die Daten eines Unternehmens, die Vergangenheit und Gegenwart darstellen, werden ausgewertet und auf Muster untersucht. Indem dann mehrere Variablen zu einem Vorhersagemodell kombiniert werden, können zukünftige Entwicklungen quasi vorhergesehen werden. Diese Prognosen verfügen mittlerweile über ein hohes Maß an Zuverlässigkeit. Die einzige Voraussetzung für diesen Blick in die Zukunft ist, dass ein Unternehmen über ausreichend Daten über einen gewissen Zeitraum verfügt.

Unvorhersehbare Risiken 

Doch auch wenn Big Data uns heute einen Blick in die Zukunft erlaubt, im Geschäftsleben können unvorhersehbare globale Krisen, Skandale oder die politische sowie wirtschaftliche Stimmung Geschäftsergebnisse erheblich beeinflussen. Hier stößt die Analysesoftware an ihre Grenzen. Bisher setzen vor allem Kreditinstitute, Versicherungen Logistiker oder Telekommunikationsunternehmen diese Analyse-Modelle ein. Im deutschen Mittelstand besteht dabei allerdings noch Nachholbedarf. Unternehmen, die diese technische Analysemöglichkeit nicht nutzen, riskieren einen saftigen Wettbewerbsnachteil.

Gute Beratung und Tests sind wichtig

Auf jeden Fall sollten sich Unternehmen bei der Wahl des Analysemodells gut beraten lassen und vorher genau testen, ob man über eine ausreichend saubere und gepflegte Datenbasis verfügt. Hier können auch so genannte Data Scientists helfen. Und auch ein Testlauf ist wichtig. Sprich, die vorherigen Jahre auszuwerten, um das aktuelle Jahr zu prognostizieren. Durch diesen Test stellen Unternehmen schnell fest, wo es hapert und wo nachjustiert werden muss. Vorhersagen lassen sich nicht nur Geschäftsentwicklungen, sondern auch menschliches Verhalten, wie es oft im Kundenbeziehungsmanagement angewendet wird.

Predictive Analytics Software gibt es längst als Software-as-a-Service. Das erlaubt es auch kleineren Unternehmen einen Blick in die Zukunft zu werfen. 

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