Prädiktive Analytik
Einführung
Predictive Analytics ist in den letzten Jahren für viele Unternehmen und Branchen zu einem wichtigen Instrument geworden. Dabei werden Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. Letztlich geht es darum, auf der Grundlage der Vorhersagen fundiertere Entscheidungen über die zu treffenden Maßnahmen zu treffen.
Definition der prädiktiven Analytik
Predictive Analytics ist ein Teilbereich der fortgeschrittenen Analytik, der durch die Analyse von Datenmustern aus der Vergangenheit Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse trifft. Sie zielt darauf ab, Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen (Faktoren, die ein Ergebnis beeinflussen) und abhängigen Variablen (das Ergebnis selbst) zu identifizieren, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren könnte.
Bei diesem Prozess werden Muster, Trends und Assoziationen in großen Datensätzen erkannt, die für den Menschen allein oft zu komplex oder zu zeitaufwändig sind, um sie zu analysieren. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens kann die prädiktive Analytik komplexe Beziehungen zwischen Variablen erkennen, die für Menschen nur schwer oder gar nicht zu erkennen wären.
Bedeutung von Predictive Analytics in Wirtschaft und Industrie
Predictive Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen, da sie wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, in Verkaufstrends, in das Risikomanagement, in die Optimierung der Lieferkette, in die Betrugserkennung und in viele andere Bereiche liefert. Durch den Einsatz von Predictive-Analytics-Modellen, die auf historischen Datensätzen trainiert wurden, können Unternehmen genauere Prognosen über künftige Ereignisse erstellen, ihre Abläufe auf der Grundlage dieser Prognosen optimieren und letztlich ihre Leistung verbessern.
So können Unternehmen beispielsweise mit Hilfe der prädiktiven Analytik die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen im Laufe der Zeit vorhersagen, was zur Optimierung der Bestandsverwaltung beiträgt, indem sichergestellt wird, dass sie weder zu wenig noch zu viel auf Lager haben. Dies führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern stellt auch sicher, dass die Kunden ihre Bestellungen zeitnah erhalten.
Überblick über die Rolle von Daten und künstlicher Intelligenz in der vorausschauenden Analyse
Daten sind eine wesentliche Ressource, wenn es um prädiktive Analysen geht. Dabei werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und analysiert, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die für Vorhersagen genutzt werden können.
Der Prozess der Sammlung der richtigen Daten umfasst die Ermittlung der relevanten Variablen, die die Ergebnisse beeinflussen, und die Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionssystemen, Social-Media-Plattformen oder Kundenfeedback. Künstliche Intelligenz (KI) ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt, wenn es um prädiktive Analysen geht.
KI-Techniken wie das maschinelle Lernen ermöglichen es prädiktiven Analysemodellen, aus früheren Erfahrungen zu lernen und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. Mit KI-gestützten prädiktiven Analysetools können Unternehmen leicht Muster und Beziehungen in ihren Datensätzen erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.
Prädiktive Analytik verstehen
Predictive Analytics ist eine Methode, bei der Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. Bei dieser Technik werden aktuelle und historische Daten analysiert, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Predictive Analytics ist in vielen Bereichen anwendbar, z. B. in den Bereichen Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und Technologie.
Arten von prädiktiven Analysetechniken
Es gibt vier Hauptarten von prädiktiven Analysetechniken: Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Zeitreihenanalyse.
Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, mit der die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen bestimmt wird. Sie kann verwendet werden, um vorherzusagen, wie sich Änderungen einer Variablen auf eine andere auswirken. Diese Technik hilft Unternehmen zu verstehen, wie sich verschiedene Variablen gegenseitig beeinflussen, um fundiertere Entscheidungen treffen zu können.
Entscheidungsbäume
Ein Entscheidungsbaum ist ein Diagramm, das mögliche Ergebnisse oder Entscheidungen auf der Grundlage einer Reihe von festgelegten Kriterien zeigt. Entscheidungsbäume helfen Unternehmen dabei, mögliche Vorgehensweisen zu skizzieren, indem sie die potenziellen Folgen jeder Entscheidung aufzeigen. Diese Technik wird häufig zur Kundensegmentierung und für gezielte Marketingkampagnen verwendet.
Neuronale Netze
Neuronale Netze sind der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachempfunden. Sie sind in der Lage, aus großen Datenmengen zu lernen und Muster zu erkennen, die für den Menschen allein nicht leicht zu identifizieren wären. Neuronale Netze können bei Bilderkennungsaufgaben oder bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten wie Kommentaren in sozialen Medien oder Kundenfeedback eingesetzt werden.
Zeitreihenanalyse
Bei der Zeitreihenanalyse werden zeitbasierte Daten wie Aktienkurse oder Website-Verkehr über einen bestimmten Zeitraum hinweg untersucht. Die Zeitreihenanalyse hilft Unternehmen, Trends im Laufe der Zeit zu verstehen, damit sie bessere Prognosen für künftige Ereignisse erstellen können.
Anwendungen von Predictive Analytics
Die prädiktive Analyse hat viele praktische Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen. Zu den am häufigsten genutzten Anwendungen gehören Umsatzprognosen, Vorhersagen zur Kundenbindung und Betrugserkennung.
Absatzprognosen
Mithilfe der prädiktiven Analytik lassen sich Umsatzprognosen auf der Grundlage historischer Daten, aktueller Trends und Marktbedingungen erstellen. Genaue Absatzprognosen helfen Unternehmen, fundiertere Entscheidungen über Bestandsmanagement und Marketingkampagnen zu treffen.
Vorhersage der Kundenbindung
Mithilfe der prädiktiven Analytik können Unternehmen Kunden identifizieren, bei denen die Gefahr besteht, dass sie abwandern oder zu einem Mitbewerber wechseln. Durch die frühzeitige Identifizierung dieser Kunden können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, um sie zu binden, z. B. durch das Angebot von Rabatten oder Werbeaktionen.
Aufdeckung von Betrug
Mit Hilfe der prädiktiven Analytik können betrügerische Transaktionen durch die Analyse von Mustern und Anomalien in Daten erkannt werden. Diese Technik hilft Finanzinstituten, Verluste durch betrügerische Aktivitäten zu verringern und das Vermögen ihrer Kunden zu schützen.
Die Rolle von Daten in der prädiktiven Analyse
Datenerfassung und Vorbereitung für die Analyse
Einer der wichtigsten Aspekte der prädiktiven Analytik ist die Datenaufbereitung. Zunächst müssen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, darunter Plattformen für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM), soziale Medien, Webanalysen und andere Geschäftssysteme. Die Daten müssen dann bereinigt und vorverarbeitet werden, um sicherzustellen, dass sie genau, konsistent, vollständig und für das Vorhersagemodell relevant sind.
Dieser Prozess kann zeitaufwändig sein, ist aber für genaue Prognosen unerlässlich. Die Datenaufbereitung umfasst Aktivitäten wie Datenbereinigung, Merkmalsauswahl oder -entwicklung, Normalisierung oder Skalierung sowie die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten.
Bei der Datenbereinigung werden falsche oder unvollständige Datenpunkte identifiziert und entweder korrigiert oder ganz aus dem Datensatz entfernt. Bei der Merkmalsauswahl geht es um die Auswahl der wichtigsten Variablen, die zu dem vorhergesagten Ergebnis beitragen, während bei der Merkmalsentwicklung neue Merkmale auf der Grundlage der vorhandenen Merkmale erstellt werden.
Datenquellen für prädiktive Analysen
Die Möglichkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, hat die prädiktive Analytik zugänglicher gemacht als je zuvor. Zu den gängigsten Datenquellen gehören CRM-Systeme, Social-Media-Plattformen wie Twitter und Facebook, Kundenumfragen, Webanalysetools wie Google Analytics und Adobe Analytics und andere.
Andere Quellen sind IoT-Geräte, die in Echtzeit Sensorinformationen über die Leistung von Geräten oder Umweltfaktoren liefern, die den Geschäftsbetrieb beeinflussen. Staatliche Volkszählungsberichte sind ebenfalls nützlich für die Vorhersage demografischer Trends bei bestimmten Verbrauchergruppen.
Datenbereinigung und Transformationstechniken
Datenbereinigungstechniken variieren je nach Art der zu analysierenden Daten, umfassen aber im Allgemeinen das Entfernen von Duplikaten oder fehlenden Werten in Datensätzen sowie die Korrektur von Tippfehlern. Nach der Bereinigung werden die Daten in ein Format umgewandelt, das von Algorithmen für maschinelles Lernen effektiv genutzt werden kann. Zu den Umwandlungstechniken kann die Normalisierung numerischer Variablen gehören, so dass sie ähnliche Skalen aufweisen, oder die Umwandlung kategorischer Variablen in numerische Werte durch One-Hot-Codierung, bei der eine binäre Matrix erstellt wird, in der Zeilen Instanzen und Spalten verschiedene Kategorien darstellen.
Mit dieser Kodierungstechnik können Algorithmen leicht Muster in kategorialen Daten erkennen. Die prädiktive Analyse hängt stark von der Qualität und Quantität der für die Analyse verfügbaren Daten ab.
Datenerfassung, -aufbereitung und -bereinigung sind wichtige Schritte beim Aufbau eines zuverlässigen Prognosemodells. Unternehmen müssen in Technologien investieren, die es ihnen ermöglichen, große Datensätze aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu organisieren, und gleichzeitig in qualifiziertes Personal investieren, das Daten bereinigen, vorverarbeiten und in Formate umwandeln kann, die für Algorithmen für maschinelles Lernen geeignet sind.
Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der prädiktiven Analytik
Algorithmen der künstlichen Intelligenz für prädiktive Modellierung
Algorithmen der künstlichen Intelligenz spielen eine entscheidende Rolle bei der vorausschauenden Analyse. Diese Algorithmen werden eingesetzt, um Muster und Beziehungen in großen Datensätzen zu erkennen, die dann zur Vorhersage künftiger Ergebnisse verwendet werden können. Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die bei der prädiktiven Modellierung eingesetzt werden können, darunter überwachte Lernalgorithmen, unüberwachte Lernalgorithmen und Algorithmen des verstärkten Lernens.
Algorithmen für überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem der Algorithmus auf markierten Daten trainiert wird, was bedeutet, dass die gewünschte Ausgabe bereits bekannt ist. Der Algorithmus lernt auf der Grundlage dieser markierten Daten, Eingaben auf Ausgaben abzubilden. Bei der prädiktiven Modellierung werden Algorithmen des überwachten Lernens üblicherweise für Klassifizierungsprobleme verwendet, bei denen das Ziel darin besteht, eine kategorische Variable vorherzusagen, z. B. ob ein Kunde abwandern wird oder nicht.
Beispiele für überwachte Lernalgorithmen sind logistische Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVMs) und neuronale Netze. Diese Modelle haben sich bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme wie Betrugserkennung und Kreditwürdigkeitsprüfung bewährt.
Algorithmen für unüberwachtes Lernen
Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus auf markierten Daten trainiert wird, wird beim unüberwachten Lernen ein Algorithmus auf nicht markierten Daten trainiert, bei denen keine spezifischen Ausgangsvariablen im Voraus bekannt sind. Zu den unüberwachten Lerntechniken gehören Clustering und Assoziationsregel-Mining.
Bei der Clustering-Analyse werden ähnliche Beobachtungen anhand ihrer Merkmale gruppiert, während bei der Assoziationsregelanalyse interessante Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbeständen ermittelt werden. Diese Techniken haben weitreichende Anwendungen wie die Analyse von Marktsegmenten und die Erkennung von Anomalien.
Algorithmen für das Verstärkungslernen
Reinforcement Learning (RL) ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Agent von seiner Umgebung lernt, indem er Belohnungen oder Bestrafungen für die Durchführung bestimmter Aktionen erhält. Das Ziel von RL ist, dass der Agent lernt, wie er seine Belohnungen im Laufe der Zeit durch intelligente Entscheidungen maximieren kann. RL wird häufig in Branchen wie Spiele, Robotik und selbstfahrende Autos eingesetzt.
In Geschäftsanwendungen kann RL zur Preisoptimierung und für dynamische Preisstrategien eingesetzt werden. Wenn es um prädiktive Analysen geht, kann eine Kombination dieser Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Entwicklung eines genaueren, zuverlässigeren und robusteren Modells verwendet werden, das Unternehmen dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
Die Zukunft mit Zuversicht vorhersagen: Best Practices für die erfolgreiche Umsetzung einer Predictive Analytics-Strategie.
Festlegung von Zielen, Zielsetzungen und KPIs
Der erste Schritt bei der Umsetzung einer erfolgreichen Predictive-Analytics-Strategie ist die Festlegung klarer Ziele und Vorgaben. Dazu gehört, dass man sich darüber klar wird, was das Unternehmen mit Predictive Analytics erreichen möchte, z. B. die Verbesserung der Kundenbindung oder die Steigerung der Umsatzerlöse.
Sobald die Ziele festgelegt sind, sollten die wichtigsten Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) bestimmt werden, um den Fortschritt bei der Erreichung dieser Ziele zu verfolgen. Um KPIs zu definieren, ist es wichtig, die Daten zu ermitteln, die für die Analyse verwendet werden sollen, und zu bestimmen, welche Messgrößen am besten mit den allgemeinen Unternehmenszielen übereinstimmen.
Wenn zum Beispiel die Verbesserung der Kundenbindung ein Ziel ist, dann wären KPIs in Bezug auf Kundenzufriedenheit und -loyalität relevant. Die Festlegung spezifischer Ziele für jeden KPI bietet eine Möglichkeit, den Erfolg zu messen und die Strategien entsprechend anzupassen.
Auswahl der richtigen Tools und Technologien
Die Auswahl der richtigen Tools und Technologien ist entscheidend für den Aufbau einer erfolgreichen Predictive-Analytics-Strategie. Auf dem heutigen Markt gibt es unzählige Optionen, die von Open-Source-Software wie R oder Python bis hin zu kommerzieller Software wie IBM Watson Analytics oder SAS reichen. Es ist wichtig, vor der Auswahl eines Tools oder einer Technologie Faktoren wie Budgetbeschränkungen, Datenkomplexität und Benutzerfreundlichkeit der Software-Schnittstellen sorgfältig zu berücksichtigen.
Außerdem muss sichergestellt werden, dass die ausgewählten Tools effektiv in die bestehende IT-Infrastruktur integriert werden können. Viele Lösungen erfordern erhebliche Anpassungen, bevor sie ordnungsgemäß in bestehende Systeme integriert werden können.
Aufbau eines kompetenten Teams
Der Aufbau eines qualifizierten Teams ist ein weiterer wesentlicher Aspekt bei der Umsetzung einer wirksamen Strategie für prädiktive Analysen. Dieses Team benötigt Personen, die sowohl über technische Fähigkeiten in Bereichen wie Algorithmen des maschinellen Lernens als auch über branchenspezifisches Wissen für die zu analysierende Branche verfügen. Um dieses Team aufzubauen, kann ein Unternehmen Experten wie Data Scientists einstellen, die analytische Projekte leiten können, indem sie mit funktionsübergreifenden Teams aus Datenanalysten, Softwareentwicklern und Unternehmensanalysten zusammenarbeiten, um Geschäftsmöglichkeiten zu ermitteln und Vorhersagemodelle zu erstellen.
Überwachung von Leistungsmetriken
Nach der erfolgreichen Implementierung einer Predictive-Analytics-Strategie ist es wichtig, die KPIs und Leistungskennzahlen kontinuierlich zu überwachen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Strategie auf dem richtigen Weg ist, um die festgelegten Ziele zu erreichen. Werden erhebliche Abweichungen bei den Leistungskennzahlen festgestellt, sollten Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, um künftige Probleme zu vermeiden.
Es ist notwendig, Dashboards einzurichten, die eine Echtzeitüberwachung der KPIs ermöglichen und den wichtigsten Interessengruppen relevante Daten liefern, damit sie strategische Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen treffen können. Regelmäßige Leistungsbewertungen in vorgeschriebenen Abständen helfen Organisationen zu verstehen, ob ihre Strategie geändert oder angepasst werden muss.
Zukünftige Trends im Bereich der prädiktiven Analytik
Das Aufkommen des automatisierten maschinellen Lernens
Das Aufkommen des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) ist einer der wichtigsten Trends in der prädiktiven Analytik. AutoML nutzt künstliche Intelligenz, um einige oder alle Aspekte des maschinellen Lernprozesses zu automatisieren, einschließlich der Datenvorbereitung, der Modellauswahl und der Abstimmung der Hyperparameter. AutoML demokratisiert und beschleunigt den Prozess der Vorhersagemodellierung.
Damit entfällt ein Großteil der manuellen Arbeit bei der Erstellung von Modellen, die komplex sein kann und ein hohes Maß an Fachwissen erfordert. Dadurch wird die prädiktive Analyse für ein breiteres Spektrum von Unternehmen zugänglicher.
Verstärkte Nutzung von Augmented Reality
Augmented Reality (AR) hat das Potenzial, viele Branchen zu revolutionieren, indem sie die Art und Weise verändert, wie Menschen mit Daten umgehen. In der prädiktiven Analytik kann AR Fachleuten über tragbare Geräte oder intelligente Brillen Echtzeitzugriff auf wichtige Informationen bieten.
Diese Technologie verbessert die Entscheidungsfindung, indem sie den Benutzern unterwegs Einblicke gewährt. So könnte beispielsweise ein Ingenieur, der auf einer Bohrinsel an Reparaturen arbeitet, eine Augmented-Reality-Brille tragen, die Live-Telemetriedaten über die Leistung der Ausrüstung anzeigt.
Ethische KI im Fokus
In dem Maße, in dem Unternehmen mit Hilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernmodellen immer mehr Daten über Kunden und Mitarbeiter sammeln, steigt auch der Bedarf an ethischen Überlegungen zu deren Nutzung.
Schlussfolgerung
Die prädiktive Analytik hat seit ihren Anfängen einen langen Weg zurückgelegt. Das Feld bietet spannende Möglichkeiten für Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage genauer Prognosen zu treffen. Die Einbeziehung neuer Technologien wie automatisiertes maschinelles Lernen und Augmented Reality sowie die verstärkte Konzentration auf ethische KI ebnen den Weg für einen effektiveren und leichter zugänglichen Ansatz für prädiktive Analysen.
