Predictive Analytics: Darauf müssen Unternehmen achten

Predictive Analytics wirft auf Basis von komplexen Datenanalysen einen Blick in die Zukunft. Doch wie aussagekräftig sind die Prognosen? Bei der Implementierung einer Predictive Analytics-Lösung drohen viele Fallstricke – von der Auswahl der Daten über die Methodik bis hin zur unzureichenden Analyse der Geschäftsprozesse. Unternehmen sollten Predictive Analytics daher als kontinuierlichen, iterativen (Lern-)Prozess sehen. [...]

(c) Jürgen Fälchle - Fotolia.com

Absatzprognosen für ein bestimmtes Produkt in verschiedenen Regionen, dynamische Preisgestaltung oder Vorhersage des Stromverbrauchs - es gibt mittlerweile viele Beispiele für Predictive Analytics. Ziel ist es, auf Basis von Data Mining, maschinellem Lernen und anderen statistischen Methoden Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen zu treffen. Das wirft einige Fragen auf: Wie stichhaltig sind diese Prognosen? Worauf müssen Unternehmen bei der Implementierung einer Predictive Analytics-Lösung achten? Welche Vorgehensweise (Strategie, Auswahl der Daten, Methodik) ist zu empfehlen? Wie lassen sich die gewonnenen Erkenntnisse erfolgreich in die Geschäftspraxis übertragen?MEHRWERT AUFZEIGEN NACH ANALYSE DES GESCHÄFTSMODELLSDirk Böckmann, Vorstand und Partner bei der Avantum Consult AG, einer Tochter des SAP-Dienstleisters All for One Steeb AG, sieht grundsätzlich bei Unternehmen noch Aufklärungsbedarf. "Unsere Kunden beschäftigen sich erst nach und nach mit dem Potenzial ihrer Daten für Predictive Analytics. Wo solche Projekte jedoch bereits durchgeführt wurden, ist die Kundenzufriedenheit fast ausnahmslos am höchsten."Vor jedem Pilotprojekt steht erst eine ausführliche Analyse der Situation des Kunden. Welche Einflussfaktoren treiben das Geschäftsmodell? Wa...

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