Prescriptive Analytics

Definition

Prescriptive Analytics ist ein Bereich der Business Analytics, der Technologien und Methoden für die Informationsgewinnung nutzt, um optimale Lösungen durch die Anwendung von statistischen und rechnerischen Modellen und Algorithmen zu ermitteln. Es geht über beschreibende und prädiktive Analytik hinaus, indem es die besten Aktionen für gegebene Szenarien vorschlägt. Es ist datengetrieben und fokussiert auf Entscheidungsfindung.

Weitere Informationen (Wikipedia)

Funktionsprinzip

Prescriptive Analytics nutzt Techniken wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI), Geschäftsregeln und Algorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Diese Modelle berücksichtigen eine Vielzahl von Datenpunkten und Szenarien, um den wahrscheinlichsten Ausgang und die beste Antwort zu ermitteln. Es macht Prognosen auf der Grundlage von Historischen und Echtzeitdaten und trägt so zur Entscheidungsfindung bei, indem es explizite Empfehlungen liefert. Es berücksichtigt dabei auch Unsicherheiten und Risiken.

Praxisbeispiele

• Der Gesundheitssektor verwendet prescriptive analytics, um optimale Behandlungspläne für Patienten zu erstellen.
• Einzelhandelsunternehmen verwenden prescriptive analytics, um optimale Preise für Produkte anhand von Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerb und historischen Verkaufstrends festzulegen.
• Die Energieindustrie verwendet prescriptive analytics, um optimale Betriebsparameter für Anlagen und Netze zu bestimmen.

Vorteile

• Es ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung basierend auf Daten.
• Es verbessert die Effizienz und Produktivität von Geschäftsprozessen.
• Es identifiziert Chancen zur Kostenreduktion und Gewinnmaximierung.
• Es unterstützt Risikomanagement und Notfallplanung.
• Es fördert Innovation und strategische Planung.
• Es optimiert Ressourcenallokation und Ablaufplanung.
• Es steigert die Kundenzufriedenheit durch individuelle Angebote und Dienstleistungen.
• Es verbessert die Vorhersagbarkeit und Stabilität von Geschäftsergebnissen.

Herausforderungen

• Es erfordert hochwertige, genaue und vollständige Daten.
• Es benötigt spezialisierte Kompetenzen und Ressourcen.
• Die Implementierung kann zeitaufwändig und kostspielig sein.
• Die Ergebnisse sind nur so gut wie die einbezogenen Modelle und Algorithmen.
• Datenschutz und -sicherheit können Bedenken hervorrufen.
• Die Integration in bestehende Geschäftsprozesse kann komplex sein.
• Die ständige Aktualisierung von Modellen und Algorithmen ist notwendig.
• Es kann zu einer Überlastung von Informationen führen.

Best Practices

• Stellen Sie sicher, dass Daten von hoher Qualität und relevant sind.
• Bilden Sie ein dediziertes Team aus Datenexperten und Geschäftsanalysten.
• Machen Sie Schritt für Schritt Fortschritte, statt eine Komplettlösung anzustreben.
• Verstehen Sie die Geschäftsbedürfnisse und Anforderungen genau.
• Gewährleisten Sie eine starke Zusammenarbeit zwischen Business und IT.
• Etablieren Sie einen Prozess zur kontinuierlichen Datenaufbereitung und Modellverbesserung.
• Gehen Sie sorgfältig mit Datenschutz und Datensicherheit um.
• Bereiten Sie die Ergebnisse so auf, dass sie für nicht technische Entscheidungsträger verständlich sind.

Fazit

Prescriptive Analytics ist eine mächtige Methode zur datengetriebenen Entscheidungsfindung. Es kann erheblichen Wert für Unternehmen in verschiedenen Branchen schaffen, indem es hilft, effiziente und effektive Lösungen zu identifizieren. Obwohl es Herausforderungen gibt, insbesondere in Bezug auf Datenqualität und -komplexität sowie Implementierungskosten, können diese mit sorgfältiger Planung und Implementierung gemildert werden. Die fortschreitende Entwicklung von Technologien wie KI und maschinellem Lernen wird die Möglichkeiten von Prescriptive Analytics weiter erweitern.