Viele werden gar nicht wissen, um was es sich bei Predictive Analytics
eigentlich handelt. Es ist ein Terminus der überwiegend nur eingefleischten IT-Spezialisten geläufig ist. Dennoch sind die Predictive Analytics-Methoden weltweit ein gefragtes Instrument beim Vorhersehen von Veränderungen und damit beim Planen und Ausführen von Strategien zur Ergebnisverbesserung.
Doch wie funktioniert das Ganze? Mittels Anwendung von Predictive Analytics auf vorhandene Daten kann ein Konzern Muster und Beziehungen entdecken und beispielsweise Leitmodelle für die Interaktionen mit den Kunden vor Ort entwickeln. Das führt zu einer effizienteren Kundenbindung mit der Chance, zusätzliche Services abzusetzen, sowie dazu, erfolgreiche Produkte auf effizienterem Wege zu entwickeln, oder Risiken aufzudecken und zu minimieren.
Ursprünglich kommt Predictive Analytics aus der Teilchenphysik, da dort Unmengen an Daten binnen kürzester Zeit verarbeitet werden müssen. Diese riesigen Mengen an Daten, „Big Data“ genannt, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken und Daten-Management-Tools nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden können, verursachen vor allem Probleme bei der Erfassung, Speicherung, Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung. Das Volumen dieser Datenmengen geht teilweise in die Terabytes, Petabytes, Exabytes und Zettabytes.
Doch wo liegen nun die Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen? Diese sind recht vielfältig. In diesem Umfeld gibt es bereits einige etablierte Anbieter von Softwareprodukten und Lösungen: SAP, FICO oder Blue Yonder, um nur einige Vertreter zu nennen. Das Unternehmen Blue Yonder stellt mit Neurobayes beispielsweise eine Predictive Analytics Software zur Verfügung, die speziell auf Unternehmensbelange zugeschnitten ist: Das Versandhaus OTTO erstellt bereits seine Absatzprognosen mit NeuroBayes. dm nutzt die Predictive Analytics Suite, um den Umsatz pro Filiale zu ermitteln. Die nordamerikanische Einrichtungskette Crate and Barrel untersucht mit NeuroBayes, wie sich das Personal am intelligentesten in der Fläche disponieren lässt. Die Software prognostiziert zudem den Waren- beziehungsweise Materialbedarf und gibt Dispositionsvorschläge aus. Nach einer stichprobenweisen Prüfung werden dann Bestellungen über das Warenwirtschaftssystem automatisch ausgelöst.
Die Anwendungen von Predictive Analytics Software sind somit recht vielfältig, insbesondere für Unternehmen, die im Big Data-Bereich angesiedelt sind, lohnt sich genaueres Hinschauen. Allerdings können auch kleinere und mittelständische Unternehmen von Prognosen, Risikoerkennung und automatisierter Disposition profitieren.
