Der Blick in die Glaskugel

Die Lottozahlen der nächsten Woche kennen, die Veränderung von Aktienkursen bestimmen oder einfach zu wissen, wann Züge bei der Bahn ausfallen – Zukunftsprognosen haben nichts von ihrer Faszination verloren, obwohl sie so alt sind wie die Menschheit selbst. Alles Fiktion? Jein. Während die Lottozahlen der nächsten Woche wohl bis zur Erfindung der Zeitmaschine ein Geheimnis bleiben werden, versuchen Verantwortliche in Unternehmen, komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge mit Hilfe von Predictive Analytics vorherzusagen und auf Grundlage ihres Wissens bessere Entscheidungen zu treffen.

Rückrufaktionen der Automobilindustrie, Finanzkrise oder Winterchaos bei der Bahn – warum?

Angesichts vieler Missstände bei Unternehmen kommt es in der Öffentlichkeit immer wieder zu Irritationen. Kunden fragen sich, warum diese Entwicklungen nicht schon durch Analysen im Vorfeld vorhergesehen werden konnten. Laut den Analysten von Gartner sind diese Techniken für Predictive Analystics bereits auf dem Vormarsch; schon in diesem Jahr sollen, so die Studie, 30% aller analytischen Anwendungen proaktive, vorhersagende Funktionen erhalten. Was aber genau bedeutet Predictive Analytics?

Predictive Analystics ist das Orakel von Delphi – nur wesentlich genauer

Der Einsatz von Business Intelligence lässt es zu, dass Unternehmen ihre aktuelle Situation relativ präzise einschätzen können. Qualitätsgesicherte Kennzahlen und Auswertungen kombiniert mit Plan-/Ist-Vergleichen bilden eine essentielle Basis für die Unterstützung von Managemententscheidungen. Bei der Eingabe entsprechender Daten können die Systeme bei der Ressourcenplanung und Risiko-Beurteilungen unverzichtbare Dienste leisten; anders sieht es jedoch auch, wenn sich die Märkte und Geschäfte nicht gleichförmig entwickeln. Spezifische Analyse-Tools sind dann unabdingbar, wenn belastbare und valide Prognosen benötigt werden. Predictive Analytics gibt verlässliche Antworten auf wesentliche Fragen des Managements: Welche Zahlen liegen vor und wie werden diese sich entwickeln? Die Analysten von Forrester definieren Predictive Analystics wie folgt:

Zu Predictive Analytics kann jede Lösung gezählt werden,

1. mit deren Hilfe sich aussagekräftige Muster und Abhängigkeiten in Datenbeständen identifizieren lassen und
2. auf diese Weise mögliche zukünftige Ereignisse vorhersagen sowie potenzielle Handlungsmöglichkeiten bewerten lassen.

Werkzeuge des Data Mining, also das Erkennen von Mustern in Datenbeständen, sind ein integraler Bestandteil von Predictive-Analytics-Lösungen. Klassische Data-Mining-Methoden beinhalten dabei insbesondere die Klassifizierung (Clustering) und Modellierung von Entscheidungsbäumen, neuronale Netze sowie Assoziationsanalysen. Eine Trennung der Begriffe Data Mining und Predictive Analytics ist häufig unscharf, sodass bei der Verwendung meist nicht differenziert wird. Predictive Analytics hat indes jedoch einiges zu bieten, das über die Erkennung von Mustern in großen Datenmengen hinausgeht: Statistische Berechnungen, Elemente der Spieltheorie sowie Methoden des Operations Research (Optimierungsrechnung und Simulation) – quasi alles, um die Zukunft heute darzustellen.

Analytische Systeme helfen bei der Verbrecherjagd oder der Reisekosten von Mitarbeitern

Analytische Systeme werden bereits heute eingesetzt: Ob als Tool zur Strafverfolgung bzw. –verhütung durch die Behörden in den USA oder zur Berechnung der optimalen Reiserouten für Mitarbeiter in Unternehmen, analytische Systeme zeichnen sich durch ihren praxisnahen Einsatz in vielfältigen Domänen aus. Insbesondere Predictive Analytics kann dabei als Hilfe verstanden werden, Schlüsselindikatoren zu identifizieren, die den Unternehmenserfolg ausmachen. Dabei werden Fragen wie „Welche Entscheidungsmerkmale sprechen dafür, dass Endkunden ein Produkt in Zukunft kaufen?“, „Auf welche Nachfrage muss ich mich in meinen Kundensegmenten im kommenden Geschäftsjahr einstellen?“ oder „Mit welchen Strategien kann ich das zukünftige Kundenverhalten beeinflussen?“ beantwortet; Fragen, die eine Vielzahl an Unternehmen bereits heute dazu veranlassen, analytische BI-Funktionen einzusetzen. Es wird eine Transparenz geschaffen, die es in dieser Form bislang noch nicht gab.

Sobald Unternehmen in der Lage sind, die analytischen Systeme effizient einzusetzen und gewonnene Erkenntnisse in die Geschäftspraxis zu übertragen, wird sich zwangsläufig ein entscheidender Wettbewerbsvorteil einstellen, da Entscheidungen auf Basis wahrscheinlicher Entwicklungen valide abgeleitet werden können. Der Blick in die Glaskugel ist somit realistischer denn je.