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predictive analyticsHeute schon wissen, was Kunden morgen kaufen werden. Polizisten zu wahrscheinlichen Tatorten schicken, noch bevor ein Verbrechen geschieht. Frühzeitig erkennen, welche Mitarbeiter gegebenenfalls das Unternehmen verlassen wollen, noch ehe diese es selbst wissen. Maschinen genau dann warten, wenn es nötig ist, und so eine teure Downtime vermeiden. 

Dies sind nur einige Anwendungsszenarien für die vorausschauende Datenanalyse oder Predictive Analytics.

Mit vergangenen und aktuellen Daten Entscheidungen für die Zukunft treffen

Mithilfe von Data-Mining-Methoden können Predictive Analytics beispielsweise Muster zwischen vergangenen Bestellungen unterschiedlicher Produkte oder zwischen Sensordaten und Maschinenausfällen herstellen. So lassen sich Entscheidungen hinsichtlich Produktion, Lagerhaltung und Wartung unterstützen. Dabei stehen Unternehmen mehrere Wege offen, um den größtmöglichen Nutzen aus den Informationen in ihrem Data Warehouse oder ihrer Big-Data-Infrastruktur zu ziehen.

Infografik Predictive Analytics

Bild: Mit Predictive Analytics aus Daten echten Nutzen ziehen (PDF hinterlegt).

„Firmen, die über die entsprechenden Ressourcen verfügen, können ihre Daten von Data Scientists oder sogar Supercomputern auswerten lassen. Letztere sind zum Teil auch in der Lage, möglichen, gewinnbringenden Zielen automatisch nachzugehen“, weiß Jörg Kremer, Predictive-Analytics-Experte bei der mip GmbH. „Aber auch Predictive-Analytics-Software ermöglicht es Firmen, einen echten Mehrwert aus ihren Daten zu generieren. Externe Berater können hier nicht nur bei der Implementierung unterstützen, sondern durch eine intensive Schulung der Mitarbeiter auch Know-how in den Unternehmen aufbauen.“


 

 
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