Die beste Ergebnisse aus Ihren Daten herausholen – Advanced Analytics

Ein Schatz von Daten

Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz von Daten. Diese nicht nur effizient zu verwalten, sondern systematisch auszuwerten wird für Unternehmen immer wichtiger. Denn mit Hilfe der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich Strukturen und Prozesse in Unternehmen optimieren. An dieser Stelle kommen Data Analytics ins Spiel…

Unternehmen, die ihre Daten analysieren wollen, um ihre täglichen Betriesabläufe zu optimieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern haben mehrere Optionen zur Auswahl. Im Grunde gibt es vier Hauptspielarten, die wir nachfolgend beleuchten wollen:

  • Grundlegende Datenanalyse (Descriptive Anayltics)
  • Weitergehende Datenanalyse (Diagnostic Analytics)
  • Vorhersage der zukunftige Entwicklung (Predictive Analytics)
  • Vorausplanung (Prescriptive Analytics)
Interessiert an unserem Factsheet: „Predictive & Prescriptive Anayltics“?

Grundlegende Analyse (Descriptive Analytics)

Descriptive Analytics stellt die Frage was ist passiert?, um eine aktuelle Situation besser nachzuvollziehen. Wie der Name sagt: Sie beschreibt. Sie stellt die grundlegendste Form der Analyse dar und nutzt Data Mining und Datenaggregation, um die notwendigen Informationen zu extrahieren und eine Zusammenfassung in Form von Grafiken, Diagrammen oder Statistiken zu erstellen.

Beschreibende Datenanalyse (Diagnostic Analytics)

Während Descriptive Analytics die Frage was ist passiert? beantwortet, geht Diagnostic Analytics tiefer, um herauszufinden, warum es überhaupt passiert ist und ob das Problem gelöst werden kann. Descriptive Analytics sagt Ihnen zum Beispiel, dass Ihre Umsätze zurückgegangen sind, Diagnostic Analytics untersucht die Grundursache des Problems, indem es die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen analysiert.

Für die meisten Unternehmen reicht es jedoch allein nicht aus, nur zu wissen, was passiert ist und warum es überhaupt passiert ist, um ein Problem zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Sie wollen wissen, wie sie diese Probleme in Zukunft vermeiden können, oder besser gesagt, was sie in Zukunft besser machen können. Obwohl es nie eine 100 prozentige Sicherheit geben kann (Das hat uns COVID-19 auf jeden Fall gezeigt!), können uns Technologien wie Machine Learning und Optimierung dabei helfen, eine ziemlich gute Vorstellung davon zu bekommen, was die Zukunft bringt und wie wir uns dafür wappnen sollen – und das bringt uns zu den nächsten, fortgeschritteneren Analytics-Kategorien:

Die Voraussage (Predictive Analytics)

Diese Art der Analyse geht über die beiden zuvor beschriebenen Arten hinaus. Man könnte sie tatsächlich als die Kristallkugel der Analyse bezeichnen. Denn auf Basis von Vergangenheitsdaten, kann man mit Hilfe von Predictive Anayltics vorhersagen, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Für Unternehmen ist diese Art von Daten verständlicherweise sehr wertvoll, da sie es ihnen erleichtern, realistischere Ziele zu setzen, effektiver zu planen und bessere Entscheidungen zu treffen. Predictive Analytics nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um diese Vorhersagen zu treffen.

Die Vorausplanung (Prescriptive Analytics)

Prescriptive Analytics gehen noch einen Schritt weiter. Durch die Anwendung mathematischer Optimierungstechnologien und Simulationen beantwortet sie die Frage: Welche Maßnahmen sollte ein Unternehmen in der Zukunft ergreifen?  Spezielle Software, wie die OPTANO-Plattform, die Prescriptive Analytics einsetzt, kann mehrere Zukunftsszenarien simulieren und analysieren, um ein optimales Ergebnis zu finden. Nicht nur das, Sie erhalten durch das System konkrete Handlungsempfehlungen, wie sich das Ergebnis erreichen lässt.

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Das Beste aus beiden Welten – OPTANO kombiniert Predictive und Prescriptive Analytics

Wie bereits oben erwähnt, haben sowohl Predictive als auch Prescriptive Analytics ihre jeweiligen Anwendungsfälle. Prescrptive Analytics arbeiten umso effektiver, je mehr Daten sie nutzen können. Mit Hilfe der Predictive Analytics können zusätzliche Daten generiert werden, die die spezifischen Eigenschaften und Rahmenbedingungen eines Unternehmens abbilden. Wie wäre es, beide Methoden in einer Applikation zu vereinen?

Genau diese Idee haben wir in die Tat umgesetzt. Das Ergebnis…

Der Predictive Blueprint

OPTANO hat beide Formen der Analyse in unserem neuesten Feature kombiniert: dem Predictive Blueprint. Dabei handelt es sich um eine Machine Learning Funktion, die es grundsätzlich ermöglicht, Machine Learning Modelle für verschiedene Szenarien zu erstellen. Mit diesen Modellen können Sie auf Basis historischer (d.h. bekannter) Daten zukünftige Entwicklungen vorhersagen und entsprechend handeln. Der Predictive Blueprint wird von ML.NET unterstützt, einer Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die über eine ausgefeilte Funktion verfügt: Auto ML. Diese wurde in den Blueprint integriert.

Dank des Predictive Blueprint können wir historische Informationen und Zusammenhänge nutzen, um fundierte Planungsentscheidungen für die Zukunft zu treffen. Der Predictive Blueprint macht den Datenschatz zugänglich, sodass er mit Hilfe der Prescriptive Analytics genutzt werden kann, um Planungsergebnisse nachhaltig zu verbessern. Ein unschätzbarer Vorteil für unsere Kunden.

Eine Sache noch….

Das klingt beeindruckend, nicht wahr? Und das ist es auch! Denn um die Funktion zu nutzen, sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Alles, was Sie tun müssen, ist, ein paar Tasten zu klicken und OPTANO den Rest für Sie erledigen zu lassen….

Sie möchten die Informationen zu diesem Thema als Factsheet zusammengefasst haben? Kein Problem, Sie können es hier herunterladen.

In unserem Factsheet „Predictive & Prescriptive Analytics“ erklären wir Ihnen genauer, wie Advanced Analytics (Predictive Analytics und Prescriptive Analytics) funktioniert und wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

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