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Predictive Analytics verwendet maschinelles Lernen und K眉nstliche Intelligenz, um zuk眉nftiges Verhalten von Menschen und Systemen vorherzusagen. Dabei werden Muster aus vergangenem Verhalten analysiert.聽

Die Datenanalyse hilft Ihnen bei der Beantwortung von vier Hauptfragen: Was ist passiert, wie ist es passiert, was sind die n盲chsten Ma脽nahmen, die Sie ergreifen sollten, und welche Ereignisse werden wahrscheinlich in der Zukunft auftreten.聽

Die pr盲diktive Analyse konzentriert sich auf die Beantwortung der vierten Frage, indem sie uns Einblicke in die potenziellen Ergebnisse unserer aktuellen Handlungen gibt. In diesem Artikel werden Beispiele 蹿眉谤 pr盲diktive Analytik in verschiedenen Branchen untersucht, um die weitreichenden Auswirkungen dieser Technologie aufzuzeigen.聽

Was ist pr盲diktive Analytik?

Bei diesem Ableger der Datenanalyse werden verschiedene Techniken eingesetzt, um k眉nftige Folgen und Auswirkungen vorherzusehen. Predictive Analytics nutzt Data Mining, Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Deep Learning, um Modelle zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse in der Zukunft vorhersagen. In diesem Bereich der Datenanalyse werden statistische Modelle verwendet, um Vorhersagen zu treffen, die frei von menschlicher Voreingenommenheit sind und auf historischen Daten basieren.聽

Der Einblick in zuk眉nftige Ereignisse verschafft Unternehmen einen strategischen Vorteil, um schneller als die Konkurrenz reagieren und sich anpassen zu k枚nnen. Mithilfe von Predictive Analytics k枚nnen Unternehmen ihre Datensicherheit verbessern, den Versicherungsschutz analysieren und die Entscheidungsfindung sowohl 蹿眉谤 das Unternehmen als auch 蹿眉谤 den Kunden verbessern. Mithilfe von pr盲diktive Analytik k枚nnen Unternehmen saisonale Verk盲ufe vorhersagen, intelligentere Entscheidungen 眉ber Lagerbest盲nde und Versandlogistik treffen, Preisstrategien festlegen und auf andere Weise ihr Gesch盲ftsergebnis verbessern.

Pr盲diktive Analysemodelle und -techniken

Sie verwenden Modelle, die auf das Problem zugeschnitten sind, das Sie l枚sen m枚chten. Sie k枚nnen verschiedene Techniken verwenden, um pr盲diktive Analysemodelle zu erstellen, darunter Klassifizierungsmodelle, Clustermodelle, Zeitreihenmodelle und neuronale Netze. Diese Modelle leisten die eigentliche Arbeit, indem sie die Daten verstehen und Aufschluss dar眉ber geben, was die Daten bedeuten k枚nnten.聽

• Klassifizierungsmodelle: Ein Klassifizierungsmodell unterteilt die Datenobjekte in Teilsegmente und klassifiziert jedes Objekt nach Typ. Diese Modelle eignen sich am besten 蹿眉谤 die Beantwortung von Ja- oder Nein-Fragen zu Daten und k枚nnen verwendet werden, um anormale Transaktionen zu identifizieren oder die Kreditw眉rdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu bewerten. Zu den g盲ngigen Klassifizierungsmodellen geh枚ren Regression und Entscheidungsb盲ume.

• Clustering-Modelle: Clustering-Modelle verwenden un眉berwachtes Lernen, um offene Entscheidungen zu treffen, z. B. die Einteilung von Kunden in Zielgruppensegmente. Das Modell identifiziert Muster in den Daten, um das effektivste Mittel zur Organisation der Daten zu finden. Beispiele 蹿眉谤 Clustering-Modelle sind k-means clustering, mean-shift clustering, hierarchical clustering und das Gau脽sche Clustering-Modell.聽

• Zeitreihenmodelle: Zeitreihenmodelle geben Aufschluss dar眉ber, wann oder wie oft Ereignisse eintreten. Mithilfe von Zeitreihenmodellen l盲sst sich beispielsweise vorhersagen, zu welcher Jahreszeit die meisten Kunden in Ihr Gesch盲ft kommen. Zwei h盲ufig verwendete Zeitreihenmodelle sind autoregressive und gleitende Durchschnittsmodelle.聽

• Neuronale Netze: Ein neuronales Netzwerkmodell simuliert, wie menschliche Gehirne Informationen verarbeiten. Diese Art der pr盲diktiven Analyse eignet sich am besten 蹿眉谤 komplexe Situationen, in denen die Daten in einem nichtlinearen Verh盲ltnis zueinander stehen. Neuronale Netze unterst眉tzen beispielsweise Content-Moderationsdienste, die sch盲dliche Online-Inhalte durch die Erkennung von Schl眉sselw枚rtern und Bildmaterial entfernen.聽

Beispiele 蹿眉谤 pr盲diktive Analytik

Pr盲diktive Analysen k枚nnen Unternehmen in allen Branchen und sogar der 枚ffentlichen Sicherheit neue Erkenntnisse bringen. So basieren beispielsweise lokale Wettervorhersagen auf pr盲diktiver Analysetechnologie. Sehen wir uns an, wie Big Data und maschinelles Lernen die Landschaft von Branchen wie der Automobilindustrie, den Finanzdienstleistungen, der Fertigung, dem Gesundheitswesen, dem Marketing und dem Einzelhandel sowie der 脰l-, Gas- und Versorgungsindustrie ver盲ndern.聽

Automobilbranche

Predictive Analytics und andere Formen der k眉nstlichen Intelligenz ebnen den Weg 蹿眉谤 selbstfahrende Fahrzeuge, indem sie vorhersagen, was in unmittelbarer Zukunft passieren wird, w盲hrend ein Auto die Stra脽e entlangf盲hrt. Dieser Prozess muss kontinuierlich ablaufen, wenn ein Fahrzeug in Bewegung ist. Dabei werden Informationen von mehreren Sensoren herangezogen und Entscheidungen dar眉ber getroffen, welche potenziellen Aktionen ein Sicherheitsrisiko darstellen w眉rden.聽

Tesla verwendet 蹿眉谤 seine selbstfahrenden Fahrzeuge pr盲diktive Analysen in Form von neuronalen Netzbeschleunigern. Ein neuronales Netzwerkmodell simuliert die Art und Weise, wie menschliche Gehirne Informationen verarbeiten, um Entscheidungen zu treffen.聽

Neben autonomen Fahrzeugen k枚nnen auch Hersteller und Einzelh盲ndler die pr盲diktive Analytik zu ihrem Vorteil nutzen. So hilft die vorausschauende Analytik den Fabriken, Fahrzeuge schneller und mit weniger Ressourcen herzustellen. Autoh盲user k枚nnen Predictive Analytics 蹿眉谤 den Einzelhandel und das Marketing nutzen, einschlie脽lich der Festlegung von Verkaufspreisen anhand von Trenddaten. Bei Routinewartungen und -reparaturen kann pr盲diktive Analytik Trends bei der Fahrzeugwartung erkennen, sodass H盲ndler ihre Kunden zur vorbeugenden Wartung anregen k枚nnen.聽

Finanzdienstleistungen und Risikominderung聽

Wenn Sie eine Warnung 眉ber verd盲chtige Aktivit盲ten auf Ihrem Bankkonto erhalten, k枚nnen Sie sich bei der pr盲diktiven Analytik bedanken. Diese Technologie erkennt Abweichungen von Ihrer normalen Routine, wie eine Transaktion in einer anderen Stadt, und schl盲gt Alarm. Finanzinstitute und andere Unternehmen setzen pr盲diktive Analytik ein, um Kreditrisiken zu verringern, Betrug zu bek盲mpfen, k眉nftige Cashflows vorherzusagen, ihren Versicherungsschutz zu analysieren und nach neuen Gesch盲ftsm枚glichkeiten zu suchen. Unternehmen nutzen pr盲diktive Analysen, um festzustellen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Person oder ein Unternehmen seine Schulden bezahlt oder seinen Verpflichtungen nicht nachkommt.

Orcolus ist beispielsweise ein Programm, das Unternehmen bei der Bestimmung der Kreditw眉rdigkeit einer Person einsetzen k枚nnen. Orcolus nutzt KI und ML, um eine stabilere L枚sung 蹿眉谤 die Pr眉fung von Dokumenten und die Vermeidung von Betrug zu bieten.聽

Fertigung und industrielle Automatisierung

In der Fertigung kann die pr盲diktive Analytik erhebliche Anlagenausf盲lle vorhersehen, die teuer und potenziell gef盲hrlich 蹿眉谤 die Mitarbeiter sein k枚nnen. Durch die Analyse fr眉herer Anlagenausf盲lle kann diese Form der KI feststellen, wie ein bevorstehender Ausfall aussieht, und einen Mitarbeiter benachrichtigen, wenn die Bedingungen gef盲hrlich werden. 脛hnliche pr盲diktive Analysemethoden k枚nnen auf Situationen achten, die ein Risiko 蹿眉谤 die Gesundheit und Sicherheit der Mitarbeiter darstellen, wodurch Verletzungen am Arbeitsplatz verringert und m枚glicherweise auch die Arbeitsmoral der Mitarbeiter verbessert werden.聽

Im Jahr 2020 setzte die Ford Motor Company beispielsweise vorausschauende Analysen ein, um Wartungsarbeiten in ihrem Werk in Valencia, Spanien, zu antizipieren. Durch die Reparatur von Anlagen, bevor diese ausfielen und ungeplante Ausfallzeiten verursachten, sparte Ford mehr als 1 Million Dollar an ungeplanten Ausfallzeiten [闭.听

Gesundheitsbranche

Pr盲diktive Analysen kommen dem Gesundheitswesen zugute, indem sie vorhersagen, wie chronische oder gef盲hrliche Krankheiten auftreten. Patienten, die mit Asthma oder COPD leben, k枚nnen mit einem tragbaren Ger盲t 蹿眉谤 pr盲diktive Analysen Ver盲nderungen in ihren Atemmustern erkennen, die auf ein Problem hindeuten k枚nnten. Ebenso k枚nnte ein tragbares Ger盲t allergische Reaktionen erkennen, sobald sie auftreten, und dem Patienten daraufhin automatisch Adrenalin verabreichen.聽

Das Northern Light Health-Krankenhaussystem in Maine f眉hrte die pr盲diktive Analytik angesichts der COVID-19-Pandemie ein, als es immer wichtiger wurde, k眉nftige Bed眉rfnisse zu antizipieren und ein Situationsbewusstsein zu bewahren. Es wurde ein Datenanalysesystem entwickelt, das zus盲tzlich zu einer Reihe anderer Funktionen eine Vorhersage der Patientenpopulation in Zeitbl枚cken von vier, acht und 12 Stunden erm枚glicht. Das Ergebnis: Die Patienten haben bessere Ergebnisse erzielt und werden schneller versorgt.聽

Mit Hilfe der pr盲diktiven Analytik k枚nnen die Ergebnisse von Infektionen wie Sepsis auf der Grundlage fr眉herer Patientenakten vorhergesagt werden, um die beste Behandlungsmethode zu bestimmen. Fachkr盲fte im Gesundheitswesen nutzen Predictive Analytics auch, um Einblicke in R眉ck眉bernahmequoten zu gewinnen, sich vor Ransomware und anderen Cyberangriffen zu sch眉tzen und Krankenversicherungsanspr眉che schneller und mit weniger Fehlern zu bearbeiten.聽

Marketing und Einzelhandel

Marketingfachleute nutzen pr盲diktive Analysen auf viele verschiedene Arten: um das Marketing auf bestimmte Segmente ihrer Zielgruppe zuzuschneiden, 蹿眉谤 saisonale Umsatzprognosen, zur Verbesserung der Kundenbeziehungen und zur weiteren Kundenbindung. So kann ein Unternehmen beispielsweise Predictive Analytics einsetzen, um eine Empfehlungsmaschine zu betreiben, die Kunden neue Produkte vorschl盲gt, die auf den Produkten basieren, die sie bereits angesehen oder gekauft haben. Das fr眉here Kundenverhalten kann auch dabei helfen, vorherzusagen, wie sich Kunden durch den Verkaufstrichter bewegen. Diese Erkenntnisse k枚nnen Ihnen helfen, gezielte Kontaktpunkte zu platzieren, um proaktiv mit Kunden in Kontakt zu treten.聽

Subway nutzte Predictive Analytics, um zu entscheiden, ob der Preis 蹿眉谤 das 5-Dollar-Footlong-Sandwich erh枚ht werden sollte. Die Daten zeigten, dass der niedrige Preis nicht dazu f眉hrte, dass genug Sandwiches verkauft wurden, um eine Preiserh枚hung auszugleichen. Mithilfe eines von Mastercard angebotenen Predictive-Analytics-Programms erfuhr Subway, dass Kunden, die Footlong-Sandwiches kauften, zus盲tzliche Artikel zu ihrer Bestellung hinzuf眉gten, z. B. Pommes oder ein Getr盲nk. Mit besseren Informationen war Subway in der Lage, eine fundierte Entscheidung 眉ber seine Preisstrategie zu treffen.聽

脰l, Gas und Versorgungsunternehmen

In der 脰l-, Gas- und Versorgungsbranche k枚nnen wir mithilfe von pr盲diktiver Analytik die Energienachfrage auf der Grundlage des historischen Verbrauchs und saisonaler Ereignisse wie Wettermuster prognostizieren. Ebenso k枚nnen Versorgungsunternehmen vorhersagen, wie sich die Preise im Laufe der Zeit entwickeln werden.聽

脛hnlich wie in der Fertigungsindustrie k枚nnen Versorgungsunternehmen mithilfe von Predictive Analytics auf Anlagenausf盲lle und Sicherheitsprobleme achten. Da Ausf盲lle und Fehlfunktionen von Anlagen in der Versorgungsbranche katastrophale Folgen haben k枚nnen, ist es 蹿眉谤 Unternehmen unerl盲sslich, in vorausschauende Analysen zu investieren, um einen m枚glichst reibungslosen Betrieb zu gew盲hrleisten.聽

Diese Technologie kann auch zuverl盲ssigere und sicherere Bedingungen 蹿眉谤 Arbeiter in potenziell gef盲hrlichen Energieerzeugungsanlagen schaffen. So nutzt ExxonMobil beispielsweise pr盲diktive Analysen, um autonome Bohrstationen in Guyana zu betreiben. Mithilfe von k眉nstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sagt Exxon die idealen Bedingungen 蹿眉谤 Unterwasserbohrungen voraus und erm枚glicht ein geschlossenes Automatisierungssystem, das die Notwendigkeit des Eingreifens von Personal minimiert.聽

Verwandte Begriffe

• Malware

• Firewall

• Zugangskontrolle

• Cybersecurity-Karrieren

• Betriebssystem

• UX-Designer

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