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Blick in die Zukunft - Predictive Analytics

Wir als Datasense Consulting sind auf den Bereich Enterprise Analytics spezialisiert und haben eine Vielzahl an Experten und Projektleitern an Board. Ein Teil von Enterprise Analytics ist die „predictive Analytic“ wo wir schon eine Vielzahlt an Projekten im Bereich Energie, Finanz, Industrie und Telekom umsetzen konnten.

Hier stellen wir Ihnen die „predictive Analytic“ näher vor und zeigen warum diese Lösung in verschiedenen Fachbereichen eingesetzt sinnvoll ist.


Was ist „predictive Analytics“:

Prädiktive Analytik verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Im Allgemeinen werden historische Daten verwendet, um ein mathematisches Modell zu erstellen, das wichtige Trends erfasst. Dieses prädiktive Modell wird dann auf aktuelle Daten angewendet, um vorherzusagen, was als nächstes passieren wird, oder um Aktionen vorzuschlagen, mit denen optimale Ergebnisse erreicht werden können. Prädiktive Analytik hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten, da bei unterstützenden Technologien große Fortschritte zu verzeichnen waren, vor allem in den Bereichen von Big Data und Machine-Learning.


Wo findet „predictive Analytics“ Ihren Anwendungsbereich:

Predictive Analytics Anwendungsgebiete finden sich derzeit in den Bereichen:

  • Finanzen

  • Meteorologie

  • Versicherungen

  • Logistik

  • Mobilität

  • Produktionen

  • Telekom

  • Medizin

Verfahren der prädiktive Analytik:
  • Projekt definieren: Es werden Projektergebnisse definiert, unter anderem die Ergebnisse, der Umfang des Aufwands, die Geschäftsziele und die Datensätze, die verwendet werden sollen.

  • Datenerfassung: Data Mining für prädiktive Analytik bereitet Daten aus mehreren Quellen für die Analyse auf. Dies bietet eine vollständige Übersicht über die Kundeninteraktionen.

  • Datenanalyse: Datenanalyse ist der Prozess der Überprüfung, Bereinigung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken und zu einem Abschluss zu gelangen.

  • Statistik: Die statistische Analyse ermöglicht es, die Annahmen und Hypothesen zu validieren und unter Verwendung statistischer Standardmodelle zu testen.

  • Modellierung: Die prädiktive Modellierung bietet die Möglichkeit, automatisch genaue Vorhersagemodelle für die Zukunft zu erstellen. Bei der multimodalen Bewertung kann auch die optimale Lösung auswählen.

  • Bereitstellung: Die prädiktive Modellbereitstellung bietet die Option, die Analyseergebnisse in den täglichen Entscheidungsfindungsprozess einzubringen, um Ergebnisse, Berichte und Ausgaben zu erhalten, indem die Entscheidungen basierend auf der Modellierung automatisiert werden.

  • Modellüberwachung: Modelle werden verwaltet und überwacht, um die Modellleistung zu überprüfen und sicherzustellen, dass die erwarteten Ergebnisse erzielt werden.

Varianten der „predictive Analytic“:
  • Vorhersagemodelle

    • Vorhersagemodelle verwenden Methoden der Mathematik und der Informatik, um ein Ereignis oder Ergebnis vorherzusagen. Diese Modelle sagen anhand von Veränderungen an den Modelleingaben ein Ergebnis in einem zukünftigen Zustand oder zu einem zukünftigen Zeitpunkt voraus. Die Kunden entwickeln das Modell in einem iterativen Prozess mit einer Trainings-Datenmenge, testen und prüfen es dann, um die Genauigkeit seiner Vorhersagen zu ermitteln. Es können unterschiedliche Machine-Learning-Ansätze ausprobiert werden, um das effektivste Modell zu finden.


  • Beschreibende Modelle

    • Beschreibende Modelle quantifizieren Beziehungen in Daten auf eine Weise, die häufig zur Klassifizierung von Kunden oder Interessenten in Gruppen verwendet wird. Im Gegensatz zu Vorhersagemodellen, die sich auf die Vorhersage eines einzelnen Kundenverhaltens konzentrieren, identifizieren beschreibende Modelle viele verschiedene Beziehungen zwischen Kunden oder Produkten. Beschreibende Modelle ordnen Kunden nicht nach ihrer Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Aktion auszuführen zu. Stattdessen können beschreibende Modelle verwendet werden, um Kunden beispielsweise nach ihren Produktpräferenzen und ihrer Lebensphase zu kategorisieren.


  • Entscheidungsmodelle

    • Entscheidungsmodelle beschreiben die Beziehung zwischen allen Elementen einer Entscheidung – den bekannten Daten, der Entscheidung und den Prognoseergebnissen der Entscheidung, um die Ergebnisse von Entscheidungen mit vielen Variablen Diese Modelle können zur Optimierung verwendet werden, um bestimmte Ergebnisse zu maximieren und andere zu minimieren.


Bei weiteren Fragen steht Ihnen unser Experten Team jederzeit zu Verfügung, um die Vorteile einer „predictive Analytics“ Lösung, sowie die Mehrwerte bei bestehenden Referenzprojekten aufzuzeigen.


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