Strategien


Prognosen via Datenanalyse

Darauf ist bei Predictive Analytics zu achten

03. September 2015
Jürgen Mauerer betreibt als freier Journalist ein Redaktionsbüro in München.
Predictive Analytics wirft auf Basis von komplexen Datenanalysen einen Blick in die Zukunft. Doch wie aussagekräftig sind die Prognosen? Bei der Implementierung einer Predictive Analytics-Lösung drohen viele Fallstricke – von der Auswahl der Daten über die Methodik bis hin zur unzureichenden Analyse der Geschäftsprozesse.

Absatzprognosen für ein bestimmtes Produkt in verschiedenen Regionen, dynamische Preisgestaltung oder Vorhersage des Stromverbrauchs - es gibt mittlerweile viele Beispiele für Predictive Analytics. Ziel ist es, auf Basis von Data MiningData Mining, maschinellem Lernen und anderen statistischen Methoden Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Ereignissen zu treffen. Alles zu Big Data auf CIO.de

Das wirft einige Fragen auf: Wie stichhaltig sind diese Prognosen? Worauf müssen Unternehmen bei der Implementierung einer Predictive Analytics-Lösung achten? Welche Vorgehensweise (Strategie, Auswahl der Daten, Methodik) ist zu empfehlen? Wie lassen sich die gewonnenen Erkenntnisse erfolgreich in die Geschäftspraxis übertragen?

Anders als hier dargestellt, ist der Weg zu Predictive Analytics nicht unbedingt geradlinig.
Anders als hier dargestellt, ist der Weg zu Predictive Analytics nicht unbedingt geradlinig.
Foto: Ben Chams - Fotolia.com

Mehrwert aufzeigen nach Analyse des Geschäftsmodells

Dirk Böckmann, Vorstand und Partner bei der Avantum Consult AG, einer Tochter des SAP-Dienstleisters All for One Steeb AG, sieht grundsätzlich bei Unternehmen noch Aufklärungsbedarf. "Unsere Kunden beschäftigen sich erst nach und nach mit dem Potenzial ihrer Daten für Predictive Analytics. Wo solche Projekte jedoch bereits durchgeführt wurden, ist die Kundenzufriedenheit fast ausnahmslos am höchsten."

Vor jedem Pilotprojekt steht erst eine ausführliche Analyse der Situation des Kunden. Welche Einflussfaktoren treiben das Geschäftsmodell? Wann sind die Umsätze niedrig, wann hoch? Wann steigt der Gewinn? Welche Ziele hat der Kunde? Um welche externen Informationen müssen die internen Daten angereichert werden, damit Ursache und Wirkung richtig zueinander passen?

"Auf Basis der ausgewählten Daten bauen wir ein Modell, das aufzeigt, welchen Mehrwert unser Kunde mit besser abgesicherten Prognosen für sein Business konkret erzielen kann. So kommen wir zum Business Case", sagt Böckmann. Anhand individueller KennzahlenKennzahlen werde darin ein konkretes Ziel festgelegt, das der Kunde über Predictive Analytics erreichen will. Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

„Wir kombinieren verschiedene Modelle und verfeinern die Datenanalyse Schritt für Schritt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.“ Dirk Böckmann, Avantum
„Wir kombinieren verschiedene Modelle und verfeinern die Datenanalyse Schritt für Schritt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.“ Dirk Böckmann, Avantum
Foto: Avantum Consult AG

Ein Beispiel: Avantum unterstützte einen Pharmagroßhändler mit einer Predictive-Lösung bei der Optimierung der Absatzplanung. Kern-Kennzahl war hier die so genannte Fehlmenge, die anzeigt, dass ein Produkt wegen zu hoher Nachfrage ausverkauft ist, beispielsweise Schnupfensprays bei Erkältungswellen. Kann ein Pharmagroßhändler in diesem Fall nicht liefern, bestellen die Apotheken bei der Konkurrenz. Die Fehlmenge hatte hier zu Umsatzeinbußen von bis zu drei Prozent geführt. Ziel war es daher, diese Fehlmenge mit besseren Absatzprognosen zu reduzieren.