Sven Löffler
30. März 2016 0
Digitalisierung

Predictive Analytics – Alle Unternehmen können profitieren

Entscheidungen werden häufig noch immer aus dem Bauch heraus getroffen. Diese sind jedoch ohne weitere Analysen nicht fundiert und führen schnell zu ungewollten Auswirkungen. Predictive Analytics unterstützt bei dieser Faktenanalyse. Dank Predictive Analytics können Unternehmen große Datenmengen analysieren und Vorhersagen erstellen, um somit zuverlässige Entscheidungen treffen zu können. Der Markt für Predictive Analytics wächst stark, laut Technavio sollen die Umsätze für Predictive Analytics bis 2019 weltweit um 25% jährlich steigen.

Predictive Analytics – Was steckt dahinter?

Voraussetzung für Predictive Analytics ist die Sammlung von großen, teilweise unstrukturierten Daten  aus unterschiedlichen Quellen. Die Kombination unterschiedlicher Datenquellen wie Wetter-, Verkehrs- und Social Media Daten, angereichert um  interne Daten ist dabei besonders wichtig. Predictive Analytics verarbeitet diese Daten mit Hilfe verschiedener statistischen Verfahren wie z.B. Extrapolation, Regression, neuronale Netze oder maschinelles Lernen, um in den Daten  Muster zu erkennen und  Algorithmen abzuleiten. Diese Algorithmen werden anhand von Testdaten überprüft und optimiert. Hierbei gilt: Je mehr Daten vorliegen, desto exakter sind die entwickelten Algorithmen. Ist der Optimierungsprozess abgeschlossen, so kann der Algorithmus bzw. das Modell auf Daten angewandt werden, deren Klassifikation unbekannt ist.

Einsatzszenarien

Microsoft Azure Machine Learning bietet beispielsweise die Möglichkeit, per Drag & Drop Machine Learning Modelle zu erstellen und diese als Web-Service zu veröffentlichen, mit dem Realtime-Szenarien umgesetzt werden können. Dabei werden anhand  gestreamter Daten Vorhersagen in Echtzeit getroffen. Vor allem im Bereich prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenenance), Betrugserkennung, Kundenmarketing oder auch Routenoptimierung eignet sich Predictive Analytics.
Predictive Maintenance erlaubt beispielsweise mittels Wetter- und Maschinendaten den  Ausfall einer Maschine vorherzusagen. Aus der Vorhersage können dann Handlungsanweisungen in Form von so genannten prescriptiven Elementen abgeleitet werden. So könnte  ein Techniker bei ungewöhnlichen Ereignissen in Echtzeit benachrichtigt werden und  somit rechtzeitig eingreifen, um einen Ausfall zu verhindern.

Chancen ergreifen und Wettbewerbsvorteile erzielen

Die meisten Unternehmen besitzen jedoch häufig nicht die notwendigen Kenntnisse, um solche Analysen und Workflows umzusetzen. T-Systems bietet Unternehmen die Möglichkeit schnell und einfach Proof of Concepts durchzuführen oder Beratung bei der Umsetzung von Projekten . Somit wird der Einstieg bei der Analyse von Kunden-, Produkt- oder Unternehmensdaten erleichtert.  Diese Datenanalyse liefert neue Erkenntnisse und verschafft Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil, denn Chancen und Risiken werden besser erkannt. Cloud und On-Premise Angebote  bieten verschiedene Infrastruktur und Analyse Services, ohne vorab in komplexe Systeme investieren zu müssen. T-Systems kümmert sich zudem um das Management der Plattform, wodurch sich Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können.

Big Data Grüße,
Sven Löffler

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