Mit Predictive Analytics Mehrwert schaffen

Predictive Analytics ist in aller Munde – jeder würde gerne in die Zukunft schauen und wissen wie sich seine Umsätze, Kunden oder Wettbewerber entwickeln. Mit der Prognose wie es in Zukunft weiter geht ist aber lediglich der erste Teil geschafft. Wie nutzt man die heute zur Verfügung stehenden Werkzeuge, um damit einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Predictive Analytics als Diagnoseinstrument

Die analytischen Werkzeuge dienen der Diagnose und Abschätzung auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten, was vermutlich passieren wird. Das hilft einem dabei neue Erkenntnisse über das eigene Unternehmen, die Prozesse, den Wettbewerb und den Markt zu gewinnen. Das ist die zwingende Voraussetzung um data driven Entscheidungen zu treffen. Aber eben lediglich die Basis! Den echten Mehrwert bietet die richtige Entscheidung und deren Umsetzung.

Nach der Analyse – die Entscheidung zur Umsetzung

Hat man neue Erkenntnisse gewonnen muss man daraus ableiten wie man diesen begegnet. Nur so kann man daraus ein Mehrwert für das Unternehmen generieren. Hier kommen die Methoden der präskriptiven Analyse zum Tragen. Diese sind:

• Regeln: Mögliche Veränderungsalternativen sind in einem vorgegebenem Rahmen erlaubt
• Optimierung: Ergebnis getrieben und auf Bedingungen basierend Evaluierung der verfügbaren Optionen

Ziel ist es, herauszufinden mit welcher Wahrscheinlichkeit und in welcher Form sich die Ergebnisse verändern. Wenn man bestimmte Parameter ändert! Basierend auf diesen Erkenntnisse lassen sich Entscheidungen treffen. Gemäß der ermittelten Wahrscheinlichkeiten sollten diese einen positiven Mehrwert für das Unternehmen leisten.

Nicht zu vernachlässigen ist dabei die konsequente Umsetzung: Das zuvor errechnete Ergebnis wird nur erreicht, wenn die Optionen sauber umsetzt werden. Dies setzt viel Disziplin bei der Implementierung voraus.

Fazit

Predictive Analytics ist nur der erste Teil eines Prozesses zur Data driven Optimierung ihres Unternehmens.  Mit den Mitteln der Prescriptive Analytics stehen aber Werkzeuge zur Verfügung, um erfolgreich auch den zweiten Schritt zu gehen. Entsprechende Tools sind auf dem Markt verfügbar. Wichtig, dieses datenbasierte Vorgehen auch im Unternehmen zu etablieren.

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