Predictive Analytics
Überblick
Die Arbeit mit Zeitreihen kann in drei Bereiche unterteilt werden. Die Bereiche heißen Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics und können folgendermaßen unterschieden werden:
- Descriptive Analytics analysiert und beschreibt historische Daten, erkennt Muster, zeigt Zusammenhänge auf oder entdeckt Anomalien in den Daten.
- Predictive Analytics trifft darauf aufbauend Aussagen über die Zukunft, erstellt datenbasierte Prognosen und bemisst Eintrittswahrscheinlichkeiten von möglichen künftigen Ereignissen.
- Prescriptive Analytics übersetzt die Einschätzung der Zukunft in konkrete Handlungsempfehlungen und identifiziert optimale Entscheidungen.
Definition
Predictive Analytics erkennt Muster, Strukturen und Zusammenhänge in Daten und nutzt diese, um Aussagen über Ereignisse in der Zukunft zu treffen. Dabei kommen Methoden der klassischen Statistik wie auch des maschinellen Lernens zum Einsatz.
Anwendungsgebiete
Predictive Analytics hat vielfältige Anwendungsgebiete.
- Supply Chain – Intelligentes Lieferketten-, Produktions- und Lagermanagement: Über Bestellhistorie, digitale Kundeninformationen und aktuelle Bestellungseingänge wird die Nachfrage nach bestimmten Artikeln im Unternehmen prognostiziert. Treffsichere Vorhersagen sind die Basis, um Rohstoffkäufe, die Produktion und Lagerbestückung optimal zu koordinieren und zu steuern.
- Smart Grid – Das intelligente Stromnetz: Das intelligente Stromnetz erstellt Lastprognosen und sagt den Strombedarf voraus. Solche Lastprognosen werden durch die Dezentralisierung der Stromerzeugung (erneuerbare Energien) immer wichtiger. Dies betrifft zum einen den Stromanbieter, der die Netzstabilität sicherzustellen hat, zum anderen aber auch das energiekonsumierende Unternehmen, das sich möglichst günstig am volatilen Energiemarkt zu behaupten hat.
- Predictive Maintenance – Vorausschauende Planung von Wartungsarbeiten: Intelligente Produktionsanlagen erkennen anhand von Sensordaten frühzeitig Verschleiß oder Fehlverhalten von Maschinen, sodass Wartungsarbeiten rechtzeitig eingeleitet oder mit anderen anstehenden Wartungsarbeiten koordiniert werden können.
- Credit Scoring – Ausfallwahrscheinlichkeiten von Ratenzahlungen: Beim Credit Scoring schätzen Banken und Unternehmen die Wahrscheinlichkeit ab, dass ein Kunde Ratenzahlungen eines gewährten Kredits nicht erfüllen wird, und steuern so gezielt die Konditionen bei der Kreditvergabe.