Die Fähigkeit, Ereignisse, Trends und Verhaltensweisen vorherzusehen, ist ein wesentlicher strategischer Vorteil für moderne Unternehmen. Durch einen vorausschauenden Ansatz können Entscheidungen auf objektiven Daten basieren, wodurch Unsicherheiten reduziert und die betriebliche Effizienz in allen Bereichen verbessert werden – vom Lieferkettenmanagement über die Finanzplanung bis hin zum Marketing und zur Wartung von Produktionsanlagen.
In diesem Zusammenhang ist das Verständnis der Unterschiede zwischen Prognosen und prädiktiver Analytik der erste Schritt zur Implementierung effektiver Lösungen, die auf die Unternehmensziele abgestimmt sind.
Beide Ansätze verfolgen ein gemeinsames Ziel: die Vorhersage zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage von Daten. Diese offensichtliche Ähnlichkeit führt häufig zu Verwirrung, sodass Prognosen und prädiktive Analysen als Synonyme oder Varianten desselben Prozesses angesehen werden. In Wirklichkeit handelt es sich jedoch um unterschiedliche Methoden mit jeweils spezifischen Zielen und unterschiedlichen Ansätzen.
Prognosen sind eine Vorhersagetechnik, die auf der Analyse historischer Daten basiert und darauf abzielt, die zukünftige Entwicklung einer bestimmten Variablen abzuschätzen. Mit anderen Worten handelt es sich um einen Prozess, der eine quantitative Prognose liefert: Das Ergebnis einer Prognose ist ein erwarteter numerischer Wert – ein spezifischer Datenpunkt, der eine bestimmte Frage beantwortet.
Prognosen basieren auf dem Prinzip, dass sich vergangene Verhaltensweisen – wie Trends, Saisonalität, Zyklen oder wiederkehrende Muster – im Laufe der Zeit tendenziell wiederholen. Es werden Modelle erstellt, die es ermöglichen, die betreffende Variable auf der Grundlage einer soliden und klar definierten historischen Struktur in die Zukunft zu übertragen.
In der Wirtschaft wird dieser Ansatz in verschiedenen Bereichen häufig eingesetzt, beispielsweise bei der Nachfrageprognose für Waren und Dienstleistungen, der Planung von Vertriebs- und Geschäftsstrategien, der Bestandsverwaltung, der Produktionsplanung sowie der Festlegung von Budgets und Finanzprognosen.
Prognosen sind besonders effektiv, wenn umfangreiche, zuverlässige und relativ stabile historische Datensätze verfügbar sind, die ein genaues Verständnis der Dynamik des Phänomens ermöglichen. Technisch gesehen kann die Umsetzung je nach Art und Komplexität des Problems und der Verfügbarkeit von unterstützenden Daten auf verschiedenen Methoden beruhen. Zu den wichtigsten Techniken gehören Zeitreihenanalysen, Kausalmodelle und Algorithmen des maschinellen Lernens sowie qualitative Methoden, die auf Expertenurteilen, Kontextanalysen, Fokusgruppen und partizipativen Methoden basieren.
Predictive Analytics bezeichnet eine Reihe von Analysetechniken innerhalb des breiteren Bereichs der Datenwissenschaft, die darauf ausgelegt sind, zukünftige Verhaltensweisen vorherzusagen, Ereigniswahrscheinlichkeiten abzuschätzen und komplexe Situationen auf der Grundlage einer Vielzahl strukturierter und unstrukturierter, historischer und Echtzeitdaten zu klassifizieren.
Im Gegensatz zur Prognose, die sich auf die Schätzung einer bestimmten Variablen konzentriert, zielt die prädiktive Analytik darauf ab, Szenarien zu modellieren und probabilistische oder kategoriale Fragen zu beantworten: „Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Kunde in den nächsten 30 Tagen abwandert?“ oder „Ist diese Transaktion missbräuchlich?“ Durch die Integration von Einkaufshistorie, CRM-aufgezeichneten Interaktionen und, sofern verfügbar, externen Datenquellen kann ein Predictive-Modell beispielsweise die Kaufneigung eines Kundensegments abschätzen, die relevantesten Produktkategorien identifizieren und dem Marketing Erkenntnisse für personalisierte Kampagnen liefern.
Der besondere Wert der prädiktiven Analytik liegt in der Fähigkeit, ein breites Spektrum an Variablen – historische Daten, Verhaltenssignale, Systemprotokolle, offene Daten – zu kombinieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zeitnahe Entscheidungen unterstützen. Diese Techniken finden in zahlreichen Geschäftsszenarien breite Anwendung, von der Kundenbindung bis zum Risikomanagement, von der Betrugserkennung bis zur vorausschauenden Wartung von Produktionsanlagen.
Technisch gesehen basieren prädiktive Analysen auf einer komplexen Reihe von Algorithmen, die je nach Art des Problems und den Eigenschaften des Datensatzes ausgewählt werden. Zu den gängigen Ansätzen gehören Regressions- und Klassifizierungsmodelle (z. B. Entscheidungsbäume) sowie künstliche neuronale Netze.
Die Erstellung eines Predictive-Analytics-Modells erfordert eine strukturierte Abfolge von Schritten und viel Fachwissen im Bereich Data Science. Zusammenfassend lassen sich vier grundlegende Schritte identifizieren.
Bei der Analyse der beiden Methoden sind viele Unterschiede zwischen Prognosen und prädiktiver Analytik zutage getreten.
Es gibt jedoch weitere Aspekte, die es zu berücksichtigen lohnt:
Ist ein Ansatz besser als der andere? Nicht unbedingt. Beide Methoden sind wertvoll und in bestimmten Geschäftskontexten anwendbar. Es ist jedoch unbestreitbar, dass Predictive Analytics dank seiner Fähigkeit, auf praktisch jede geschäftsrelevante Frage zugeschnitten zu werden, einen größeren Handlungsspielraum bietet. Aus diesem Grund ist es ein grundlegender Treiber für Innovation und Effizienz für die dynamischsten, intelligentesten und zukunftsorientiertesten Unternehmen.
Bei Avvale verfolgen wir einen 360-Grad-Ansatz in Bezug auf künstliche Intelligenz und prädiktive Analysen, indem wir fortgeschrittene technische Fähigkeiten mit Erfahrung, effektiven Methoden und einem tiefen Verständnis von Geschäftsprozessen verbinden. Das Ziel besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, Möglichkeiten für den Einsatz von KI zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die nach ihrer Implementierung einen greifbaren Mehrwert und mehr Wettbewerbsfähigkeit generieren.
Im Laufe der Jahre haben wir durch die Zusammenarbeit mit großen italienischen und internationalen Unternehmen zahlreiche Erfolgsgeschichten geschrieben. So haben wir beispielsweise mit einem führenden italienischen Vermögensverwalter zusammengearbeitet, um auf maschinellem Lernen basierende Anlagestrategien zu entwickeln. Mithilfe von Vorhersagemodellen konnte das Unternehmen die Genauigkeit seiner Prognosen im Vergleich zu herkömmlichen Modellen deutlich verbessern und wichtige Erkenntnisse für Anlageentscheidungen gewinnen.
Ein anderer Kontext, der jedoch denselben Bedarf an präzisen Vorhersagen aufweist, ist die Zusammenarbeit mit PVH, einem führenden Unternehmen für Solarnachführsysteme, bei der wir ein Machine-Learning-Modell entwickelt haben, das Windböen genau vorhersagen kann. Nicht zuletzt ermöglichte uns die Zusammenarbeit mit dem Hotel Gran Bilbao in Spanien den Einsatz prädiktiver Modelle, mit denen das Hotel die Nachfrage und Belegung seiner Räume mit sehr hoher Genauigkeit prognostizieren konnte.