Business Intelligence für die aktive Gestaltung der Zukunft

Prognostische Analytik – Was ist das denn?

| Autor / Redakteur: Klaus Hofmann zur Linden / Ulrike Ostler

Möglichkeiten zur Datenvisualisierung können helden, das Verständnis der Business-Daten zu erleichtern und die Auswirkungen von Entscheidungen besser zu verstehen.
Möglichkeiten zur Datenvisualisierung können helden, das Verständnis der Business-Daten zu erleichtern und die Auswirkungen von Entscheidungen besser zu verstehen. (Bild: Information Builders)

Die traditionellen Verfahren von Business-Intelligence (BI) für Berichte und Analysen konzentrieren sich auf die Vergangenheit und heute auch immer stärker auf die geschäftlichen Abläufe in der Gegenwart. Die prognostische Analytik dagegen liefert einen Blick auf mögliche oder gewünschte künftige Entwicklungen und bietet so eine hervorragende Ergänzung zu BI.

Reporting- und Analyse-Werkzeuge in Form von Business-Intelligence-Anwendungen leisten in vielen Unternehmen wertvolle Dienste, wenn es darum geht, die Ergebnisse abgeschlossener Geschäftsperioden zu verstehen. Auch bei der Betrachtung der Gegenwart gibt es deutliche Fortschritte.

BI-Anwendungen sind heute vielfach nahe am Geschehen und die Prozessverantwortlichen sowie die Entscheider können rasch nachvollziehen, was sich aktuell in der Beschaffung, der Produktion, im Marketing, dem Vertrieb oder im Finanzwesen tut. Wenn fortlaufend die Soll- mit den Ist-Werten verglichen werden, können Unternehmen zeitnah bei Fehlentwicklungen korrigierend eingreifen.

Während Fragen zur Vergangenheit und Gegenwart mit Hilfe weit verbreiteter BI-Anwendungen akzeptabel beantwortet werden können, sieht es mit dem Blick in die Zukunft und detaillierten Prognosen anders aus. Damit befassten sich lange Zeit lediglich die Statistikspezialisten in den Unternehmen und berechneten Wahrscheinlichkeiten zum Eintreten bestimmter Ereignisse, etwa in der medizinischen Forschung, der Risikobewertung von Kreditverträgen oder bei der Einschätzung von Schadensfällen einzelner Versicherungsarten.

Der Blick zurück reicht nicht

Primär ging es um eine reaktive Vermeidung von Schäden und weniger um eine aktive Gestaltung der Zukunft. Prognostische Analytik (Predictive Analytics) und Modellierung (Predictive Modeling) waren nahezu ausschließlich das Metier von Spezialisten, die über umfangreiches und ausgeprägtes mathematisches und statistisches Know-how verfügen mussten. Erst seit einiger Zeit hat sich das geändert - prognostische Analytik findet immer häufiger Eingang in das Tagesgeschäft.

Für die Marktforscher von Forrester Research etwa muss eine Lösung für die prognostische Analyse in der Lage sein, klare nachvollziehbare und aussagekräftige Muster und Beziehungen in Datenbeständen zu identifizieren. Darauf aufbauend ist es möglich, künftige Ereignisse vorherzusagen und unterschiedliche Handlungsalternativen zu bewerten.

Ergänzendes zum Thema
 
Tipps zur Einführung prognostischer Analysen

Die Mustererkennung wiederum ist eines der Tätigkeitsfelder von Data Mining. Information Builders beispielsweise stellt dazu das Predictive-Analytics-Tool „Web Focus R Stat“ bereit. Eingebettet in eine Entwicklungsumgebung ermöglicht das Tool die Auswertung von Informationen aus nahezu jeder Datenquelle. Das Werkzeug selbst selbst ist eine Sammlung weit verbreiteter quelloffener Statistikfunktionen.

Verbindung der Werkzeuge

Durch eine Verknüpfung mit R Stat wird die BI-Plattform Web Focus um vielfältige Funktionen für Predictive Analytics und Predictive Modeling angereichert. Die Verzahnung von R Stat mit der BI-Plattform ermöglicht den unterschiedlichsten Fachabteilungen in den Unternehmen, leistungsfähige statistische Funktionen zu nutzen, die ansonsten nur mit erheblichen Zusatzkosten verfügbar wären.

BI-Spezialisten und Fachleute aus Marketing, Vertrieb oder der Produktion können dann mit den gleichen Statistikwerkzeugen auf die benötigten Daten zugreifen, sie ändern und transformieren. Damit lassen sich Prognosemodelle entwickeln, Risikoabschätzungen vornehmen und fertige Applikationen – zugänglich über einen einfachen Browser – an Mitarbeiter im Unternehmen verteilen.

Der Vorteil: Funktionen der prognostischen Analytik stehen nicht nur mathematisch vorgebildeten Spezialisten zur Verfügung, sondern können von den unterschiedlichsten Anwendergruppen im Unternehmen für Analysen und Modellierung eingesetzt werden – angefangen von Entwicklern und Systemanalytikern bis zu technisch weniger versierten und direkt im Kundenkontakt tätigen Mitarbeitern.

Inhalt des Artikels:

Was meinen Sie zu diesem Thema?

Schreiben Sie uns hier Ihre Meinung ...
(nicht registrierter User)

Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
Kommentar abschicken
copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 38517340 / Anwendungen)