Die Zukunft vorhersagen dank Predictive Analytics?

Big Data und Data Mining werden oft mit Predictive Analytics gleichgesetzt. Doch was hat es mit dieser vorhersagenden Analyse auf sich? Wir erklären, welche Methoden für Predictive Analytics verwendet werden, ob sich damit die Zukunft vorhersagen lässt und welche Branchen davon profitieren können.

Ist Predictive Analytics mehr als Data Mining?

Früher wurden Entscheidungen über Trends von einzelnen Managern getroffen, die sich auf ihre Intuition und jahrelange Erfahrung verlassen haben. Durch die großen Datenmengen, die uns heute aber zur Verfügung stehen – Stichwort Big Data – hat sich das jedoch geändert. Daten ermöglichen es uns, einen Blick in die Wahrscheinlichkeiten der Zukunft zu werfen. Und dieser Vorgang wird Predictive Analytics (PA) genannt. PA geht dabei über Data Mining hinaus, da es auf viele weitere Methoden setzt.

Welche Methoden werden für Predictive Analytics verwendet?

Was ist der Vorteil von Predictive Analytics?

Vereinfacht gesagt bietet PA anhand von Datenmodellen eine Entscheidungshilfe für Unternehmen, indem es aufzeigt, wie sich Situationen in der Zukunft entwickeln können. So können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen verschaffen!

Welche sind die bekanntesten Einsatzfelder von PA?

Predictive Maintenance 

Diese Art der PA wird meist in der Produktion angewandt. Die Daten von Maschinen werden analysiert, um die Beanspruchung und den Verschleiß zu berechnen. So kann die Maschine schon bevor ein Defekt zu Tage tritt, melden, dass beispielsweise eine Schraube ausgewechselt werden muss. Ein Gesamtausfall einer Produktion wird somit vermieden, da Schwachstellen frühzeitig identifiziert oder gar verhindert werden können.

Predictive Quality

Auch das Identifizieren von fehlerhaften Produkten kann durch Predictive Analytics vereinfacht werden. Dazu müssen lediglich die Musterdaten von Sensoren bekannt sein, die auf Mängel in der Qualität hinweisen.

Predictive Policing

Wer den Film (oder das Buch) Minority Report kennt, wird sich unter Predictive Policing sehr gut etwas vorstellen können. Hierbei geht es darum, anhand von Daten zu ermitteln, in welchen Stadtgebieten und zu welchen Uhrzeiten am wahrscheinlichsten Verbrechen passieren, sodass genau in diesen Gegenden mehr Patrouillen fahren können.

Fraud Detection

Eine sehr wichtige Art der PA ist die fraud detection. Darunter wird die Entdeckung und Vorbeugung von Betrug und Unterschlagung verstanden. Algorithmen sind dabei in der Lage, verdächtige und fehlerhafte Vorgänge zu erkennen und sogar Vorgänge aufzuhalten, bis sie manuell überprüft worden sind.

Welche Branchen profitieren von Predictive Analytics?

Personalmanagement

Im HR kann Predictive Analytics viele Vorteile haben. Sie können beispielsweise anhand der Analyse Ihr Personal halten, da frühzeitig identifiziert werden kann, bei wem eine Kündigung wahrscheinlich ist. Auch bei der Personalbeschaffung kann PA helfen, indem es die beste Qualifikation für eine Stelle ermittelt.

Versicherungsbranche

Die Beitragshöhe für einen Kunden kann durch PA individuell kalkuliert werden, indem die Unfallgefährdung durch Predictive Analytics ermittelt wird. Dazu werden relevante Faktoren wie Alter, Gesundheit und Erfahrung des Fahrers in die Analyse miteinbezogen.

Finanzbranche

Für die Banken ist gerade das Erkennen von Risiko und Missbrauch sehr wichtig. PA hilft dabei, die Risikowahrscheinlichkeit zu berechnen, sodass beispielsweise bei dem Kredit-Scoring ermittelt wird, ob der Kunde die zukünftigen Raten bezahlen kann.

Gesundheitswesen

Krankheitsverläufe können durch die Methoden der Predictive Analytics vorhergesagt werden. So können Ärzte einen idealen Behandlungsplan erstellen. Zusätzlich kann PA auch bei der Diagnosefindung eingesetzt werden.

Energiebranche

Auch der Stromverbrauch der Kunden kann durch PA vorausgesagt werden. Dadurch kann beispielsweise die benötigte Einspeisung von Wind- und Wasserkraftenergie exakt reguliert werden.