Ihre Enschätzung?
Der Unternehmen schätzen Predictive Analytics als wichtig ein **
Warum Predictive Analytics?
Unternehmen, die sich mit Predictive Analytics und Big Data beschäftigen oder jene, die als „Data-Driven-Organisationen“ bezeichnet werden, haben erkannt, dass klassisches Reporting ihres Business Intelligence (BI) Umfelds nicht mehr alleine ausreicht, um ihre Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Die notwendige Agilität und bestehende Informationsvielfalt in den Entscheidungsprozessen sowie die Prognose von zukünftigen Ereignissen erfordern neue Methoden. Predictive und Prescriptive Analytics ermöglichen, komplexe Informationszusammenhänge für agile Entscheidungsprozesse zu erkennen und daraus Wissen abzuleiten.
Die Methoden von Predictive und Prescriptive Analytics sind in der Lage, zu lernen, verschiedenste Daten zu verknüpfen und selbst unvollständige und unstrukturierte Daten zu verarbeiten.
Das Ziel dabei ist stets – aus Daten einen unmittelbaren Business Value zu generieren!
Häufige Nutzung von Predictive und Prescriptive Analytics*
Nutzen verschiedene Modelle im Entscheidungsprozess. Haben eine Data Science Organisation implementiert. Sind zumeist Data-Driven Organisationen.
Vereinzelte Nutzung von Predictive und Prescriptive Analytics*
Für einzelne Anwendungsbereiche existieren Analytics Modelle (Use Case Orientierung). Eine hinreichende organisatorische Etablierung von Analytics fehlt. Services zumeist im IT oder BI Umfeld angesiedelt.
Die wichtigsten Herausforderungen der Unternehmen im Bereich Predictive und Prescriptive Analytics sind laut der BARC Studie Advanced & Predictive Analytics, 2016 folgende (% der Unternehmen gaben an):
Worin liegt der Nutzen von Predictive und Prescriptive Analytics?
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts. Mit Hilfe von Predictive und Prescriptive Analytics können Unternehmen einen Mehrwert aus ihren Daten generieren. Dazu gehören:
Umsatzsteigerung, Kostenreduktion, höherer Life Value je Kunde, ...
#Reporting #Analytics
Das Beispiel erklärt den Unterschied:
Unsere Vorgehensweise
ASSESSMENT
Standardisierte Methode zur Identifikation und Ausgestaltung wertgenerierender Anwendungsfälle von Predictive und Prescriptive Analytics.
Pilotierung
Entwicklung eines Predictive und Prescriptive Analytics Modells zur unmittelbaren Wertgenerierung bei Entscheidungsprozessen. Das Pilotvorhaben dient der Erlernung von Zusammenhängen und Rahmenbedingungen.
Automation
Integration eines Predictive und Prescriptive Analytics Modells in das operative IT Umfeld. Integrierte Nutzung für operative und strategische Entscheidungsprozesse.
Organisation
Transformation von ein oder mehreren Predictive und Prescriptive Analytics Anwendungen (Automationen) in das organisatorische Unternehmensgefüge. Etablierung von Data Science Organisations- oder Wissensbereichen. Schaffung einer Governance.
Anwendungsfälle
Use Cases im Bereich Predictive und Prescriptive Analytics, die unsere Kunden realisiert haben:
Logistics Insights
Optimierung der Ressourcenzuordnung, Aufbau von Informationssichten zur agilen Steuerung von Produktions- und Logistikprozessen, ...
Cyber Security, Fraud
Identifikation und Vorhersage von Cyber Crime Fällen, Erkennen von negativen Kampagnen im Social Media Umfeld, Erkennen von Betrugsfällen ....
Risk Assessment
Analyse des Abwanderungsrisikos von Kunden, Überprüfung der Kreditwürdigkeit, Risikoabschätzung von Finanzierungsportfolios,….
Pricing
Dynamische Preisbildung, Sensitivitätsanalyse in der Preisfindung, Steigerung des Life Values von Kunden durch Cross- und Upselling, ....
Targeted Marketing
Schaffung von Kunden-Insights, Einführung von Kundengruppen spezifischen Produkten/Services und Prozessen, Kundenbindung, ....
Industrie 4.0
Vernetzung und Steuerung von Produktionsanlagen, Predictive Maintenance, Verteilung von Wissen durch Digitalisierung, …
