Präskriptive Analytik

Verstehen der präskriptiven Analytik: Prozess, Nutzen und Anwendungen

Was ist präskriptive Analytik?

Präskriptive Analytik ist eine Form der Datenanalyse, die darauf abzielt, zu verstehen, was nötig ist, um ein Ziel zu erreichen. Präskriptive Analytik nutzt Datenanalyse zusammen mit Technologie, um Geschäftsentscheidungen zu verbessern; insbesondere durch die Empfehlung von Strategien auf der Grundlage von Leistungskennzahlen und Szenarien.

Die Branchen Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Luftfahrt und Marketing können alle vom Einsatz präskriptiver Analytik profitieren, da sie die Effizienz steigert und Risiken managt. Allerdings ist präskriptive Analytik nur dann wertvoll, wenn die Eingaben korrekt sind und der Fokus auf der kurzen Frist liegt. Mögliche Herausforderungen sind die kurzfristige Lösungsorientierung und die Variabilität der Anbieter.

Wichtige Erkenntnisse

Präskriptive Analytik nutzt KI und maschinelles Lernen, um Strategien für Unternehmen zu empfehlen und die Entscheidungsfindung mit minimalem menschlichem Eingriff zu verbessern.
Sie arbeitet mit prädiktiver Analytik zusammen, um optimale Maßnahmen vorzuschlagen, indem sie zukünftige Ergebnisse auf Basis aktueller und historischer Daten modelliert.
Diese Art der Analytik hilft, Betrug zu verhindern und die Effizienz zu steigern, erfordert jedoch genaue Dateneingaben, um effektiv zu sein.
Präskriptive Analytik wird in Sektoren wie Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen eingesetzt, um Risiken zu managen und die Leistung zu verbessern.
Sie eignet sich am besten für kurzfristige Lösungen, da ihre Zuverlässigkeit über längere Zeiträume abnimmt.

Wie präskriptive Analytik die Entscheidungsfindung leitet

Präskriptive Analytik beantwortet die Frage „Wie kommen wir zu diesem Punkt?“ mithilfe künstlicher Intelligenz (KI), wie maschinellem Lernen, um aus Daten zu lernen und sich anzupassen. Maschinelles Lernen hilft, große Datenmengen zu verarbeiten und sich schnell an neue Daten anzupassen – schneller, als Menschen es können.

Präskriptive Analytik arbeitet mit einer anderen Form der Datenanalyse zusammen: der prädiktiven Analytik, die Statistik und Modellierung nutzt, um zukünftige Leistungen auf Basis aktueller und historischer Daten zu bestimmen. Sie geht noch einen Schritt weiter, indem sie prädiktive Analytik verwendet, um zukünftige Maßnahmen auf Basis dessen zu empfehlen, was passieren könnte.

Wichtig

Zahlreiche datenintensive Unternehmen und Regierungsbehörden können von der Nutzung präskriptiver Analytik profitieren, darunter jene im Finanzdienstleistungs- und Gesundheitssektor, wo die Kosten menschlicher Fehler hoch sind.

Vor- und Nachteile der Nutzung präskriptiver Analytik

Vorteile

Präskriptive Analytik klärt unsichere Situationen, verhindert Betrug, reduziert Risiken und steigert die Effizienz, wenn sie richtig eingesetzt wird.

Durch die Modellierung verschiedener Ergebnisse und Wahrscheinlichkeiten hilft präskriptive Analytik Organisationen, Risiken zu verstehen und für Worst-Case-Szenarien zu planen.

Nachteile

Präskriptive Analytik ist nur effektiv mit den richtigen Fragen und validen Daten; falsche Eingaben führen zu ungenauen Ergebnissen.

Präskriptive Analytik eignet sich am besten für kurzfristige Lösungen, da ihre Zuverlässigkeit mit längeren Zeiträumen abnimmt.

Nicht alle Anbieter liefern gleichermaßen; Unternehmen müssen weise wählen, da einige die Versprechen von Big Data nicht einhalten.

Verhindert Betrug, reduziert Risiken und steigert die Effizienz, unter anderem

Simuliert Ergebnisse und zeigt die Wahrscheinlichkeit jedes einzelnen an

Nur so effektiv wie die Eingaben

Nicht geeignet für langfristige Vorhersagen/Lösungen

Einige Big-Data-Anbieter liefern Ergebnisse, andere nicht

Vergleich der verschiedenen Arten der Datenanalyse

Datenanalyse ist ein automatisierter Prozess, der Algorithmen verwendet. Sie analysiert Rohdaten und ermöglicht dem Benutzer, Schlussfolgerungen über diese Informationen zu ziehen.

Präskriptive Analytik ist nicht die einzige Art der Datenanalyse. Es gibt mehrere andere, die wir unten besprechen.

Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik nutzt historische Daten und interpretiert sie so, dass Änderungen im Geschäft besser verstanden werden. Wichtige Datensätze, die häufig in der deskriptiven Analytik verwendet werden, sind Preisänderungen, Muster im Umsatzwachstum, Nutzerdaten und abonnementbezogene Einnahmen.

Diese Form von Big Data versucht, die Frage „Was ist passiert?“ zu beantworten. Allerdings können Führungskräfte diese Informationen nutzen, um ihre Stärken und Schwächen zu erkennen. Dies ermöglicht ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu verbessern.

Deskriptive Analytik kann eine nützliche Geschäftslösung sein, wenn sie zusammen mit anderen Formen wie der präskriptiven Analytik eingesetzt wird.

Diagnostische Analytik

Diese Form der Datenanalyse versucht, die Frage „Warum ist das passiert?“ zu beantworten. Daher erfordert sie viel vielfältigere Dateneingaben.

Allerdings ist ein wenig Rätselraten involviert, da Unternehmen sie nutzen, um herauszufinden, warum bestimmte Trends auftauchen. Zum Beispiel versucht sie herauszufinden, ob ein Zusammenhang zwischen einer bestimmten Marktmacht und dem Umsatz besteht oder ob eine bestimmte Werbekampagne den Verkauf eines bestimmten Produkts gefördert oder geschadet hat.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik versucht zu erahnen, was in naher Zukunft passieren könnte, indem sie historische Daten nutzt und Vorhersagen über die Zukunft trifft. Unternehmen können diese Form der Datenanalyse nutzen, um Wachstums- und Verbesserungschancen sowie Risiken zu erkennen, die angegangen werden müssen.

Wie präskriptive Analytik branchenübergreifend angewendet wird

Zahlreiche datenintensive Unternehmen und Regierungsbehörden können von der Nutzung präskriptiver Analytik profitieren. Dazu gehören Unternehmen im Finanzdienstleistungs- und Gesundheitssektor, wo die Kosten menschlicher Fehler hoch sind. Präskriptive Analytik könnte beispielsweise eingesetzt werden, um:

Zu bewerten, ob eine örtliche Feuerwehr die Bewohner auffordern sollte, ein bestimmtes Gebiet zu evakuieren, wenn in der Nähe ein Waldbrand brennt

Vorherzusagen, ob ein Artikel zu einem bestimmten Thema bei den Lesern beliebt sein wird, basierend auf Daten zu Suchen und Social Shares zu verwandten Themen

Ein Arbeiterschulungsprogramm in Echtzeit anzupassen, basierend darauf, wie der Arbeiter auf jede Lektion reagiert

Im Folgenden finden Sie Beispiele, in denen präskriptive Analytik in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden kann.

Das Gesundheitswesen mit präskriptiver Analytik transformieren

Präskriptive Analytik kann von Krankenhäusern und Kliniken genutzt werden, um die Ergebnisse für Patienten zu verbessern. Sie ordnet Gesundheitsdaten in einen Kontext ein, um die Kosteneffektivität verschiedener Verfahren und Behandlungen zu bewerten und offizielle klinische Methoden zu evaluieren.

Sie kann auch verwendet werden, um zu analysieren, welche Krankenhauspatienten das höchste Risiko einer Wiederaufnahme haben, damit Gesundheitsdienstleister mehr tun können – durch Patientenaufklärung und ärztliche Nachsorge, um ständige Rückkehr ins Krankenhaus oder in die Notaufnahme zu vermeiden.

Optimierung des Flugbetriebs mit präskriptiver Analytik

Angenommen, Sie sind der Chief Executive Officer (CEO) einer Fluggesellschaft und möchten die Gewinne Ihres Unternehmens maximieren. Präskriptive Analytik kann Ihnen dabei helfen, indem sie Ticketpreise und Verfügbarkeiten automatisch anpasst, basierend auf zahlreichen Faktoren wie Kundennachfrage, Wetter und Benzinpreisen.

Wenn der Algorithmus beispielsweise feststellt, dass die diesjährigen Vorweihnachts-Ticketverkäufe von Los Angeles nach New York hinter denen des letzten Jahres liegen, kann er die Preise automatisch senken, dabei aber sicherstellen, dass sie angesichts der diesjährigen höheren Ölpreise nicht zu stark fallen.

Gleichzeitig kann der Algorithmus bei der Bewertung einer höheren als üblichen Nachfrage nach Tickets von St. Louis nach Chicago aufgrund eisiger Straßenverhältnisse die Ticketpreise automatisch erhöhen. Der CEO muss nicht den ganzen Tag auf einen Computer starren, um zu sehen, was mit den Ticketverkäufen und den Marktbedingungen passiert, und dann Mitarbeiter anweisen, sich im System anzumelden und die Preise manuell zu ändern. Stattdessen kann ein Computerprogramm all dies und noch mehr erledigen – und zwar schneller.

Verbesserung von Bankdienstleistungen durch präskriptive Analytik

Banking ist eine der Branchen, die am meisten von präskriptiver Analytik profitieren kann. Das liegt daran, dass Unternehmen in diesem Sektor stets nach Wegen suchen, ihre Kunden besser zu bedienen und gleichzeitig profitabel zu bleiben. Der Einsatz präskriptiver Analysetools kann dem Bankensektor helfen:

Modelle für das Kundenbeziehungsmanagement zu erstellen

Wege zur Cross-Selling- und Upselling-Produkte und -Dienstleistungen zu verbessern

Schwachstellen zu erkennen, die zu Verlusten führen können, wie z. B. Geldwäschebekämpfung (AML)

Wichtige Sicherheits- und Regulierungsinitiativen wie Compliance-Berichterstattung zu entwickeln

Stärkung von Marketingstrategien mit präskriptiver Analytik

Genau wie im Banking ist Datenanalyse im Marketingbereich sehr wichtig. Vermarkter können präskriptive Analytik nutzen, um Verbrauchertrends einen Schritt voraus zu sein. Die Nutzung vergangener Trends und Leistungen kann internen und externen Marketingabteilungen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Durch den Einsatz präskriptiver Analytik können Vermarkter effektive Kampagnen entwickeln, die bestimmte Kunden zu bestimmten Zeiten ansprechen – beispielsweise Werbung für eine bestimmte demografische Gruppe während des Super Bowl. Unternehmen können auch identifizieren, wie sie verschiedene Kunden ansprechen und wie sie ihre Produkte und Dienstleistungen effektiv bepreisen und rabattieren können.

Was bedeutet präskriptive Analytik?

Präskriptive Analytik ist eine Form der Datenanalyse, die Unternehmen hilft, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Ihr Ziel ist es, Fragen darüber zu beantworten, was getan werden sollte, um etwas in der Zukunft zu erreichen. Sie analysiert Rohdaten zu vergangenen Trends und Leistungen durch maschinelles Lernen (was bedeutet, dass sehr wenig menschlicher Input, wenn überhaupt, erforderlich ist), um mögliche Handlungsabläufe oder neue Strategien zu bestimmen, in der Regel für die nahe Zukunft.

Warum ist präskriptive Analytik für Unternehmen so wichtig?

Präskriptive Analytik ist für Unternehmen sehr wichtig, weil sie ihnen ermöglicht, ihre vergangene Leistung zu betrachten und sich zu fragen: „Was müssen wir tun, um zu diesem Punkt zu gelangen?“ Sie ist entscheidend für Unternehmen, die eine Kehrtwende brauchen, insbesondere für solche, die mit niedrigen Leistungskennzahlen zu kämpfen haben. Die Nutzung dieser Form der Datenanalyse ermöglicht es ihnen, Strategien und einen geeigneten Handlungsablauf zu entwickeln und vielleicht auch zu ermitteln, wie lange es dauern könnte, diese Ziele zu erreichen.

Was sind die anderen Formen der Datenanalyse?

Die anderen Formen der Datenanalyse sind deskriptive Analytik, diagnostische Analytik und prädiktive Analytik. Jede versucht, eine andere Frage zu stellen, und kann von Unternehmen gemeinsam oder getrennt genutzt werden, um bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.