Mehr als nur Reporting machen – das ist die Maßgabe, mit der viele BI-Verantwortliche in das Jahr 2016 gestartet sind. Gerade in der fortgeschrittenen Datenanalyse und Vorhersagen (Advanced und Predictive Analytics) liegt großes Potenzial, aus den bisherigen Investitionen in BI-Systeme und Datenbestände mehr Nutzen zu ziehen.
Eine Vielzahl von Anwendungsfällen kann von Advanced und Predictive Analytics profitieren. Dies reicht von klassischen Kundenwert- und Erfolgsprognosen, der Verhinderung von Vertragskündigungen oder Preis-, Absatz- und Bedarfsprognosen bis zu neuen Aufgaben wie der Vorhersage von Maschinenausfällen, Social Media Monitoring und Auswertung oder Predictive Policing.
Einfache und fortgeschrittene Analysen
Mit “Advanced Analytics” werden Datenanalysen beschrieben, die über einfache mathematische Berechnungen wie Summen- und Durchschnittsbildung, Filterfunktion oder Sortierung hinausgehen. Fortgeschrittene Analysen nutzen mathematische und statistische Formeln und Algorithmen mit dem Ziel, neue Informationen zu erzeugen, Muster zu erkennen und auch Vorhersagewerte mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Ermittlung zukünftiger Ereignisse
“Predictive Analytics” stellt einen Teilbereich von “Advanced Analytics” dar und fokussiert auf die Ermittlung von zukünftigen Ereignissen, Werten und Information mit ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten. Die Anwenderstudie untersucht dabei folgende Schwerpunkte:
- Anwendungsbeispiele und erreichte Mehrwerte
- Reifegrad der Unternehmen und strategische Ausrichtung
- Aktueller und geplanter Einsatz in verschiedenen Branchen
- Big Data und Predictive Analytics
- Anforderungen an Software und IT-Dienstleister sowie Investitionsplanung
- Organisatorische Umsetzung, (z.B. in Form von Data Science Teams oder Competence Centern)
- Notwendige Qualifikationen des Personals
- Einfluss von Trends (z.B. intuitive Benutzeroberflächen, agile, schnelle und flexible Business-Intelligence-Infrastrukturen)
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