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Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics bezieht sich auf die Analyse von Big Data, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse, Trends oder Ereignisse zu bestimmen. In der Wirtschaft kann es verwendet werden, um verschiedene Szenarien zu modellieren, etwa wie Kunden auf neue Produktangebote oder Werbeaktionen reagieren, oder wie die Lieferkette von extremen Wetterereignissen oder Nachfragespitzen beeinflusst werden könnte. Predictive Analytics kann verschiedene statistische Techniken wie Modellierung, maschinelles Lernen oder Data Mining umfassen.

Die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics beruht auf einer Vielzahl von Methoden und Technologien – Big Data, Data Mining, statistische Modellierung, maschinelles Lernen, verschiedene mathematische Prozesse –, die in Verbindung mit Parametern verwendet werden können, um riesige Datenmengen zu sortieren, sowohl aktuelle als auch historische, um Muster zu lokalisieren und Ereignisse und Situationen vorherzusagen, die wahrscheinlich zu einem bestimmten Zeitpunkt auftreten werden. Dies ist besonders nützlich, um Unternehmen dabei zu helfen, Muster in Daten zu finden und zu nutzen, etwa Risiken und Chancen, Verhaltensbeziehungen oder Supply Chain Management.

Zuverlässigkeit und Genauigkeit unterscheiden moderne prädiktive Analysen von früheren Tools zur Prognose von Umsatz, Inventar, Planung, Belegung, Umsatz, etc. Unternehmen in praktisch jedem Markt können eine Marketingkampagne mithilfe von prädiktiven Analysen maximieren, Kundenkäufe und -feedback fördern und die wertvollsten Kunden durch sorgfältig ausgerichtete Angebote und Werbeaktionen binden.

Anwendungsfälle, nach Branche

Zahlreiche Branchen setzen Predictive Analytics ein, um Wege zu finden, effizienter zu arbeiten – Geld zu sparen – und neue Wege zur Umsatzsteigerung zu erschließen. Einzelhändler können das Kundenerlebnis sowohl online als auch im Geschäft optimieren. Fluggesellschaften, Hotels und Restaurants können die Preisgestaltung auf die Reise- und Essgewohnheiten der Kunden ausrichten. Und Predictive Analytics bringt eine bisher unbekannte Genauigkeit in die Bestandsverwaltung und die Koordination der Logistik. Predictive Analytics ist ein beliebtes Tool zur Verbrechensbekämpfung, da es Betrug, Cyberangriffe und andere Straftaten finden und stoppen kann, indem es Verhaltensweisen verfolgt. Wenn ungewöhnliche Aktivitäten erkannt werden, kann eine Organisation Maßnahmen ergreifen, bevor kriminelle Akteure zuschlagen.

Gesundheitsdienstleister verwenden prädiktive Analysen, um festzustellen, welche Patienten am stärksten gefährdet sind, welche Risiken bestehen und wie die Versorgung am besten gewährleistet werden kann. Unternehmen, die eine Krankenversicherung anbieten, sind dank dieser Art von Analysen in der Lage, betrügerische Ansprüche leichter zu identifizieren und die Einhaltung der vorgeschriebenen Versorgung durch die Patienten zu verfolgen.

Der Unterschied zwischen prädiktiv und präskriptiv

Prescriptive Analytics funktioniert auf einem etwas höheren Niveau als Predictive Analytics, ist aber immer noch eine Erweiterung von Predictive Analytics. Während Predictive Analytics verwendet wird, um etwas vorherzusagen, wird Prescriptive Analytics verwendet, um bestimmte Aktionen zu empfehlen oder vorzuschreiben, wenn bestimmte Informationszustände erreicht oder Bedingungen erfüllt sind. Es verwendet Algorithmen, mathematische Techniken und / oder Geschäftsregeln, um zwischen mehreren verschiedenen Aktionen zu wählen, die auf ein Ziel ausgerichtet sind (z. B. die Verbesserung der Geschäftsleistung) und verschiedene Anforderungen oder Einschränkungen erkennen.