Hexerei oder Best Practice? Die Magie der prädiktiven Analytik

Wer würde nicht alles dafür geben, in eine Kristallkugel blicken zu können, um einen Blick in die Zukunft zu werfen? Stellen Sie sich vor, welche Trends Sie vorhersehen und welche strategischen Schritte Sie planen könnten. Obwohl Predictive Modelling erstmals in den 1940er Jahren bei Wettervorhersagen zum Einsatz kam, gibt es bis heute keine Fabrik, die funktionierende Kristallkugeln herstellt (zumindest keine, die wirklich funktionieren). Aber mit Predictive Analytics sind wir diesem Zauber einen Schritt näher gekommen. 

In diesem Artikel erkläre ich, wie Predictive Analytics historische Daten und fortschrittliche Algorithmen nutzt, um Trends vorherzusagen, Entscheidungsprozesse zu optimieren und über Branchen hinweg Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics verwendet historische Daten, um verschiedenste Szenarien der Zukunft abzubilden und abzuschätzen. In den letzten Jahren konnten wir dafür statistische Algorithmen und maschinelles Lernen (ML) einsetzen, um Prognosen schneller und präziser zu erstellen. Das hat es uns ermöglicht, Trends vorherzusehen, Abläufe anzupassen und Risiken zu minimieren, die mit diesen Trends einhergehen könnten. 

Wie funktionieren Predictive Analytics?

Es ist nicht so einfach, einfach Zahlen in ein vorgefertigtes Modell einzuspeisen — zumindest nicht, wenn Sie sinnvolle und verlässliche Vorhersagen erhalten möchten.

1. Beginnen Sie mit dem Sammeln relevanter Daten. Dazu können Aufzeichnungen, Protokolle, demografische Daten oder externe Datensätze gehören. Entscheidend ist dabei, dass die Informationen von hoher Qualität sind und sich auf das von Ihnen gewünschte Prognoseziel beziehen.
2. Als Nächstes bereinigen Sie Ihre Daten. Das bedeutet, Duplikate zu entfernen, fehlende Werte zu beheben und die verbleibenden Daten in ein geeignetes Format zu bringen.
3. Nicht alle Predictive-Analytics-Modelle sind gleich. Sie müssen das auswählen, das Ihren Anforderungen am besten entspricht. Zur Auswahl stehen beispielsweise:
   1. Regressionsmodelle: Diese können linear oder logistisch sein. Lineare Regression sagt einen kontinuierlichen Zahlenwert vorher, wie z.B. den Preis von Immobilien. Logistische Regression prognostiziert ein binäres Ergebnis, also beispielsweise, ob ein Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht.
   2. Entscheidungsbäume: Diese strukturieren Informationen in Knoten, die auf den Eigenschaften Ihrer Daten basieren. Das Endergebnis ergibt sich aus den Blättern des Baumes, also den Endpunkten der Knoten. Entscheidungsbäume lassen sich zudem zu Random Forests kombinieren, um noch genauere Vorhersagen zu treffen.
   3. Neuronale Netze: Zusammengesetzt aus miteinander verbundenen Knoten, ähnlich dem menschlichen Gehirn, sind diese Modelle hervorragend darin, Muster in komplexen Daten zu erkennen. Diese lassen sich zu Deep-Learning-Modellen weiterentwickeln, die aus mehreren neuronalen Netzen bestehen, welche sehr komplexe Zusammenhänge lernen können.
   4. Zeitreihenanalyse: Werden Daten über einen längeren Zeitraum erfasst, können diese Modelle Trends, Zyklen und wiederkehrende Muster erkennen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln. 
   5. Clustering und Klassifikation: Diese Modelle gruppieren und kategorisieren Daten. Beim Clustering werden besonders ähnliche Datenpunkte zu Gruppen zusammengefasst. Die Klassifikation teilt Daten in vorab definierte Kategorien oder Klassen ein. 
4. Wenn Sie das passende Modell ausgewählt haben, geht es ans Trainieren und Testen. Zu beachten ist, dass jedes Modell eigene Stärken und Schwächen hat — je nach Datenlage und Zielsetzung kann es sinnvoll sein, mehrere Modelle zu kombinieren. Lassen Sie das Modell die Strukturen und Muster in Ihren Daten lernen und testen Sie es anschließend an einem separaten Datensatz, um die Genauigkeit zu überprüfen.
5. Sie haben es geschafft: Jetzt erfolgt die Implementierung! Nach der Einführung Ihres Predictive-Analytics-Modells sollte es neue Daten problemlos verarbeiten können. Führen Sie regelmäßig Überprüfungen durch, um die Leistung zu kontrollieren, und planen Sie bei Bedarf Neutrainings ein.

Sollte ich Predictive Analytics einsetzen?

Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie, die schnell zum Schlagwort wird, sollte man Vor- und Nachteile abwägen. Predictive Analytics wird in vielen Branchen schnell eingeführt, von Gesundheit bis zu Personalwesen. Die allgemeine Meinung ist, dass dadurch bessere Entscheidungen getroffen werden, Prozesse effizienter ablaufen und Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Es handelt sich also keineswegs um Hexerei, und bei den rasanten Fortschritten bei KI und ML kann man mit weiteren Verbesserungen rechnen. 

Andererseits sind die Ergebnisse nur so gut wie die Daten, mit denen das System gefüttert wird. Wenn Sie einen Mercedes nicht mit hochwertigem Kraftstoff betanken, bringt er auch nur die Leistung eines Hondas. Es braucht viel Zeit, um Daten auf eine Qualität zu bringen, die Predictive Analytics ermöglichen, ganz zu schweigen vom Einsatz komplexer Modelle, die ebenfalls Einarbeitungszeit erfordern.

Außerdem gibt es Grauzonen bei Datenschutzfragen. Studien betonen die Notwendigkeit, ethische Standards im Umgang mit persönlichen Daten zu gewährleisten.

Das endgültige Fazit

Am Ende nähert sich Predictive Analytics Tag für Tag mehr dem Status einer bewährten Methode an, statt Hexerei zu sein. Es ist das Nächste, was wir je an eine funktionierende Kristallkugel hatten, und es wird zweifellos die Grundlage für die Zukunft unzähliger Branchen bilden.

Ob Sie in Predictive Analytics investieren, hängt von Ihrer Zeit und Ihrem Engagement ab. Bedenken Sie, dass diejenigen, die sich darauf einlassen, möglicherweise die Führungskräfte von morgen sein werden.

Abonnieren Sie den Newsletter des CTO Clubs für weitere bewährte Methoden.