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Predictive Analytics: Von Fakten zu Prognosen Business Intelligence und der Blick in die Kristallkugel

| Autor / Redakteur: Klaus Hofmann zur Linden, Technical Manager Information Builders / Elke Witmer-Goßner

Prognostische Analytik wurde lange Zeit unabhängig von den Mainstream-BI-Applikationen betrieben. Es waren nahezu ausschließlich Spezialisten, die sich damit befassten. Mit den heute verfügbaren Lösungen hat sich dies geändert – prognostische Analytik findet immer häufiger Eingang in das Tagesgeschäft.

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Business Intelligence ergänzt um Statistikfunktionen - für Klaus Hofmann zur Linden der richtige Weg zu verwertbaren Geschäftsprognosen.
Business Intelligence ergänzt um Statistikfunktionen - für Klaus Hofmann zur Linden der richtige Weg zu verwertbaren Geschäftsprognosen.
( Archiv: Vogel Business Media )

Jedes Mal, wenn die Jahreswende naht, kommt die Zeit für Prognosen: seien es Vorhersagen zu den Wachstumsraten des Bruttosozialprodukts in den kommenden zwölf Monaten oder den wichtigsten Technologietrends. Beliebt sind auch Fragen danach, wer im Fußball Deutscher Meister, Europa- oder Weltmeister wird.

Die Anwendungsgebiete für Prognosen sind nahezu unendlich. Wir alle wissen, dass einiges davon mehr auf Meinungen, statt auf nachvollziehbaren Fakten beruht. Und kaum jemand macht sich die Mühe, zu überprüfen, ob die Vorhersagen zum Bruttosozialprodukt oder den Technologietrends später auch eingetroffen sind oder welche Gründe dies verhindert haben.

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Vorhersagen schaffen Fakten

Auch in den Unternehmen wird mit Prognosen gearbeitet: Produktions- und Absatzplanungen im verarbeitenden Gewerbe, Lagerbestandsprognosen, Umsatzprognosen oder Vorhersagen von Marktpotenzialen und Produktlebenszyklen neuer Produkte. Es gibt jedoch einige Unterschiede zu den anderen Prognosen des Alltagslebens.

Da ist erstens die Begrifflichkeit, statt von Prognosen ist in den Unternehmen von Forecasts die Rede. Gemeint sind damit Aussagen zur künftigen Geschäftsentwicklung in Form konkreter Zielvorgaben.

Der zweite Unterschied: Immer mehr Unternehmen nutzen die Prognosen als Zielvorgaben und führen damit – meist auf Quartalsbasis – Soll-Ist-Vergleiche durch. Weichen die Ist-Werte zu stark von den Soll-Vorgaben ab, können die Unternehmen sofort Maßnahmen ergreifen, um die Ziele für die kommende Geschäftsperiode doch noch zu erreichen.

Die Nähe zu Business Intelligence (BI) und den Aufgaben der Unternehmenssteuerung ist nicht zu übersehen. Mit BI sind Unternehmen in der Lage, Fragen zur aktuellen wirtschaftlichen Situation zu beantworten. Kennzahlen und Auswertungen zum Quartals- und im Idealfall zum Monatsende, kombiniert mit Soll-Ist-Vergleichen, liefern in vielen Unternehmen die Grundlage für Managemententscheidungen.

Mitmach-Zukunft

In dieser Sichtweise befasst sich BI mit den Geschehnissen in der Vergangenheit und deren Auswirkungen auf die Gegenwart. Prognostische Analytik liefert durch den Blick auf mögliche oder auch gewünschte künftige Entwicklungen eine hervorragende Ergänzung zu BI.

In dieser Herangehensweise wird prognostische Analytik zu einer Weiterentwicklung der klassischen Reporting- und Analyse-Werkzeuge. Die Erweiterung von BI-Plattformen um neue Funktionen ermöglicht einen Blick in die Zukunft. Während traditionelle BI primär vergangenheitsorientiert und deskriptiv ist, hilft die prognostische Analytik Entscheidungen faktenbasiert und erklärend besser vorzubereiten und die Zukunft aktiv gestalten zu können. Dazu kommt die Möglichkeit, abhängig von gut dokumentierten Szenarien, Handlungsalternativen aufzuzeigen.

Über die technischen Grundlagen erfolgreicher prognostischer Analytik lesen Sie auf der folgenden Seite.

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