Was ist prädiktive Analyse

(Wenn Sie Videoinhalte bevorzugen, sehen Sie sich bitte die kurze Videozusammenfassung dieses Artikels unten an)

Laut Statista werden bis zum Jahr 2025 weltweit über 180 Zettabyte an Daten generiert. Diese riesigen Datenmengen können analysiert werden, um präzise Vorhersagen zu treffen und den Unternehmensgewinn zu steigern. Was Predictive Analytics ist und wie Sie es erfolgreich in Ihr Unternehmen integrieren, erfahren Sie hier.

Was ist prädiktive Analytik?

Die prädiktive Analyse ist ein Bereich der Datenanalyse, der sich mit der Vorhersage von Trends und Ereignissen befasst – zum Beispiel damit, wie hoch der Umsatz in den nächsten sechs Monaten sein wird oder wie wahrscheinlich bestimmte Ereignisse sind. Dazu werden Daten über bereits eingetretene Ereignisse mit verschiedenen Techniken, darunter auch maschinelles Lernen, analysiert. Dies ist dank der Entwicklung der Datenwissenschaft möglich.

Warum ist prädiktive Analyse wichtig?

Die Analyse vergangener Ereignisse hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie ermöglicht effektives Risikomanagement in allen Sektoren – von der Fertigung über das Finanzwesen bis zum Einzelhandel. Zudem steigert sie den Umsatz und verbessert die Sicherheit: Unternehmen können Daten aus mehreren Jahren auswerten, gemeinsame Trends erkennen und diese Informationen gezielt nutzen.

Aus diesem Grund wächst der globale Markt für Datenanalyse rasant. Laut Precedence Research wird die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 2024 bis 2034 bei 29,40 % liegen. Im Jahr 2024 betrug die Marktgröße knapp über 50 Milliarden US-Dollar und soll bis 2025 auf 64,75 Milliarden US-Dollar anwachsen.

Precedence Research stellt fest, dass Analytik Unternehmen die Möglichkeit bietet, große Datensätze in Echtzeit zu verwalten, zu verarbeiten und zu vereinfachen, um ihre Kunden und Zielmärkte besser zu verstehen.

Funktionsweise der prädiktiven Analyse

Bevor die Analyse beginnt, muss ihr Zweck festgelegt werden: welche Daten gesammelt werden sollen, warum sie benötigt werden und welche Frage damit beantwortet werden soll.

Anschließend müssen diese Daten erfasst und verarbeitet, ein Modell entwickelt und implementiert werden. Diese Schritte sowie die dabei eingesetzten Technologien werden im Abschnitt „Wie man einen prädiktiven Analyseprozess entwickelt“ ausführlich erläutert.

Vorteile der prädiktiven Modellierung

Jetzt beantworten wir die Frage: Wie kann die Analyse historischer Daten Unternehmen helfen?

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Die Analyse historischer Daten deckt verborgene Muster auf und ermöglicht es Managern, Entscheidungen auf Grundlage objektiver Informationen statt bloßer Intuition zu treffen. Unternehmen, die prädiktive Analysen nutzen, können beispielsweise die Produktnachfrage präziser prognostizieren und darauf basierend ihre Lagerbestände optimieren, um Engpässe oder Überschüsse zu vermeiden.

Frühzeitige Identifikation von Risiken

Die Analyse großer Datensätze ermöglicht es, Anomalien und potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Auf diese Weise können Unternehmen Anlagenausfälle, Finanzkrisen oder Kundenprobleme vorhersagen und entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen. Ein Versicherungsunternehmen kann beispielsweise verdächtige Versicherungsansprüche analysieren und so Betrug verhindern. Es funktioniert auch in anderen Bereichen.

Laut HBS hat Big Data dem American Express geholfen, die Zahl betrügerischer Transaktionen um 60 % zu reduzieren.

Optimierung von Ressourcen

Die Nutzung von Ressourcen, einschließlich der Arbeitszeit der Mitarbeiter, ist nicht immer optimal. Eine detaillierte Analyse hilft dabei, den tatsächlichen Bedarf an Ausrüstung, Transportmitteln und Personal zu ermitteln. Auf dieser Grundlage lässt sich der effizienteste Zeitplan erstellen, um ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden.

Genauere Vorhersage von Trends

Predictive-Analytics-Modelle lassen sich nicht nur mit internen Unternehmensdaten, sondern auch mit globalen Daten wie Marktbedingungen, Produktnachfrage und Verbraucherverhalten trainieren. Solche Analysen helfen Unternehmen, sich schneller anzupassen und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Verbesserung der Kundenerfahrung

Die Kundenerfahrung ist ein zentraler Erfolgsfaktor. Laut Gartner stammen 80 % des zukünftigen Umsatzes eines Unternehmens von nur 20 % der bestehenden Kunden. Daher ist es entscheidend, die Möglichkeiten der Datenanalyse zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu optimieren – etwa durch personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Empfehlungen mithilfe prädiktiver Analysemethoden.

Kostenreduktion durch präzisere Planung

Die Zuweisung von Ressourcen auf Basis datenbasierter Analysen hilft nicht nur, Engpässe oder Lieferprobleme zu vermeiden – sie bringt noch weitere Vorteile. Unternehmen können Logistik- und Produktionskosten senken sowie die Ausgaben für die Entsorgung überschüssiger Waren minimieren. Eine intelligente Ressourcenallokation führt somit direkt zu Kosteneinsparungen.

Wie man einen prädiktiven Analyseprozess entwickelt

Wenn Sie eine prädiktive Analyse in Ihrem Unternehmen einführen möchten, ist es wichtig, die grundlegenden Schritte zu verstehen.

Definition klarer Ziele und Anforderungen

Bevor die Analyse beginnt, muss ihr Zweck bestimmt werden: welche Daten gesammelt werden sollen, warum sie benötigt werden und welche Fragen damit beantwortet werden sollen. Dafür werden die aktuellen Geschäftsprozesse und KPIs analysiert.

Zur Datenanalyse und Arbeitskoordination werden Tools wie Power BI, Tableau, Looker, Google Analytics, Adobe Analytics und Task-Management-Systeme eingesetzt.

Datenbeschaffung und -aufbereitung

Als Nächstes folgt die Datensammlung. In dieser Phase werden die relevanten Quellen identifiziert sowie historische und aktuelle Daten erfasst. Je vielfältiger die Daten sind, desto präziser wird die Vorhersage, da mehr Faktoren berücksichtigt werden.

Die Daten werden von Auslassungen, Duplikaten und Anomalien bereinigt, anschließend werden Schlüsselstatistiken ermittelt sowie Beziehungen zwischen Variablen und Trends analysiert. Schließlich erfolgt die Visualisierung der Daten – Diagramme und Tabellen erleichtern die Auswertung.

Hierbei kommen Datenbanken, Cloud-Speicher, Datenerfassungs-APIs und ETL-Tools zum Einsatz, um Daten zu extrahieren, umzuwandeln und zu laden. Zur Analyse werden BI-Tools, statistische Analysetools und Datenanalyse Bibliotheken verwendet.

Auswahl geeigneter Analysemodelle

Sie wissen bereits, welche Daten Sie sammeln werden und welches Geschäftsproblem Sie lösen möchten. Auf dieser Grundlage müssen Sie die passenden Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens auswählen. Diese Wahl bestimmt die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Vorhersagen. In dieser Phase werden auch die Hyperparameter der Modelle optimiert.

Für die Modellierung werden Programmiersprachen wie Python und R sowie Tools wie MATLAB, SPSS, SAS und AutoML-Plattformen genutzt.

Datenmodellierung und -validierung

Die Daten werden in Trainings- und Testmengen aufgeteilt. In diesem Schritt wird das Modell mit historischen Daten trainiert und anschließend mit neuen Daten getestet, um seine Leistungsfähigkeit zu bewerten.Die Trainingsdaten dienen dazu, das Modell zu trainieren und seine Genauigkeit für zukünftige Vorhersagen zu optimieren.

Während der Modellentwicklungsphase kommen Bibliotheken für maschinelles Lernen sowie Big-Data-Plattformen und Modellierungsumgebungen zum Einsatz.

Implementierung und Integration in bestehende Systeme

Das fertige Modell wird in das bestehende IT-System integriert, anschließend werden eine automatische Datenaktualisierung und ein kontinuierliches Training des Modells eingerichtet. In dieser Phase wird das Endziel erreicht – das Unternehmen kann die Vorhersagen in realen Prozessen nutzen.

Hierfür werden APIs für die Modellbereitstellung, Cloud-Dienste sowie CI/CD-Pipelines für Modelle verwendet.

Überwachung und kontinuierliche Optimierung

Nach der Implementierung wird das Modell kontinuierlich überwacht. So können Sie die Genauigkeit der Vorhersagen im Blick behalten, das Modell automatisch neu trainieren, wenn sich die Daten ändern, und es weiter optimieren.

Für die Überwachung können Tools wie MLflow, Weights & Biases und Evidently AI sowie Analysesysteme wie Prometheus, Grafana und Kibana eingesetzt werden.

Die 10 Beispiele für prädiktive Analytik in der Wirtschaft

Wir haben bereits besprochen, wie Analysen Unternehmen konkret helfen können. Hier sind 10 eindrucksvolle Beispiele an einem Ort gesammelt.

Kundenabwanderung vorhersagen

Leider werden einige Ihrer Kunden nicht zurückkehren – das passiert in jedem Unternehmen. Mithilfe von Analysetools können Sie jedoch Muster bei ehemaligen Kunden erkennen: Zeitpunkt (z. B. saisonale Schwankungen), Umstände (z. B. globale Ereignisse) und Gründe (falls entsprechendes Feedback vorliegt). So lässt sich einschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass Ihre aktuellen Kunden aus ähnlichen Gründen abwandern – und wie Sie dem entgegenwirken können. Kunden mit einem hohen Abwanderungsrisiko könnten Sie beispielsweise mit personalisierten Rabatten ansprechen.

Bedarfsplanung optimieren

Sammeln Sie Verkaufsdaten, saisonale Trends, wirtschaftliche Faktoren und Verbraucherverhalten an einem zentralen Ort, um besser vorherzusagen, welche Produkte in den kommenden Monaten gefragt sein werden – und passen Sie Ihre Einkaufsstrategie entsprechend an.

Betrug erkennen

Analysieren Sie Kundentransaktionen, Transaktionshistorien, Geodaten und Verhaltensmuster in Anwendungen – intelligente Algorithmen helfen dabei, verdächtige Vorgänge zu identifizieren. Auf Basis dieser Daten können Sie verdächtige Transaktionen sperren oder zusätzliche Verifizierungen in Echtzeit anfordern. So schützen Sie Ihre Kunden und reduzieren Betrugsverluste.

Marketing personalisieren

Daten zu den Vorlieben, dem Verhalten und den Kaufgewohnheiten Ihrer Kunden helfen Ihnen, die Kundenbindung zu stärken.

Laut Harvard Business Review (HBR) kann die Analyse von Kundendaten die Kundenerfahrung um 85 % verbessern und die Markentreue um 58 % steigern.

Eine höhere Kundenbindung bedeutet geringere Ausgaben für die Neukundengewinnung. So spart Netflix durch den Einsatz von Big Data jährlich 1 Milliarde US-Dollar (laut CMS Wire).

Wartung planen

Anstatt Ausfälle und damit verbundene Kosten hinzunehmen, können Sie ein Modell trainieren, das auf IoT-Sensordaten basiert und potenzielle Defekte frühzeitig erkennt. So lassen sich Wartungsarbeiten rechtzeitig durchführen, hohe Reparaturkosten vermeiden und teure Ausfallzeiten reduzieren.

Kreditrisiko analysieren

Diese Methode wird vor allem im Banken- und Finanzsektor eingesetzt. Die Analyse von Finanzhistorien, Kreditbewertungen, Einkommensverhältnissen und Rückzahlungsverhalten ermöglicht eine zuverlässige Einschätzung des Kreditausfallrisikos. Langfristig können so Zahlungsausfälle minimiert und Kreditentscheidungen beschleunigt werden.

Verkaufsprognosen erstellen

Die Analyse von Verkaufsdaten – also was, wann, an wen und warum Kunden kaufen – gibt Ihnen Aufschluss darüber, wie sich die Nachfrage entwickeln wird. Beispielsweise kann saisonale Abhängigkeit in Ihrem Unternehmen eine große Rolle spielen. Berücksichtigen Sie diese Erkenntnisse bei der Planung von Personaleinsatz und Produktionsmengen.

Preise optimieren

Absatzprognosen sind wichtig – aber was ist mit den Preisen? Stimmen sie mit der Nachfrage überein? Wie viel kostet ein vergleichbares Produkt oder eine ähnliche Dienstleistung bei der Konkurrenz? Wann sollten Sie die Preise senken oder anheben? Durch die Analyse dieser Daten mit künstlicher Intelligenz können Sie optimale Preisstrategien entwickeln, um Gewinne zu maximieren und dynamische Preismodelle einzuführen.

Personalbedarf analysieren

Die Anzahl der Mitarbeiter, ihre Arbeitszeiten und ihre Produktivität sind entscheidende Faktoren für jedes Unternehmen. Analysen helfen Ihnen zu bestimmen, wie viele Mitarbeiter Sie aktuell und zukünftig benötigen. So können Sie frühzeitig neues Personal rekrutieren und Engpässe vermeiden. Zudem lässt sich die Arbeitszeit bestehender Mitarbeiter effizient planen, um Überlastung zu verhindern.

Lagerbestände vorhersagen

Indem Sie Verkaufs- und Logistikdaten kombinieren, erkennen Sie genau, welche Produkte in welcher Menge benötigt werden. Dadurch können Sie die Lagerhaltungskosten senken, Überbestände vermeiden und gleichzeitig Engpässe verhindern. Eine optimierte Lagerhaltung verbessert zudem die gesamte Logistik.

Wie kann SaM Solutions Ihnen helfen?

SaM Solutions bietet ein umfassendes Leistungsspektrum im Bereich prädiktiver Analytik. Wir integrieren Daten, entwickeln Machine-Learning-Modelle und implementieren diese in Geschäftsprozesse – und das seit über 30 Jahren. So helfen wir unseren Kunden, ihr Management zu optimieren und ihre Effizienz zu steigern.

Wir unterstützen Sie auch bei der Einführung prädiktiver Analytik mit SAP. Mit SAP Predictive Analytics können Unternehmen:

• verschiedene Arten von Datenanalysen durchführen (Segmentierung, Klassifikation, Ausreißererkennung, Zeitreihenprognosen),
• Daten mit Diagrammen, Parallelen Koordinaten und Entscheidungsbäumen visualisieren,
• prädiktive Algorithmen und intelligente Datenanalysetools nutzen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
  

Das hoch qualifizierte SAP-Team von SaM Solutions entwickelt seit über fünf Jahren erfolgreich E-Commerce-Projekte. Kontaktieren Sie unsere Experten, um mehr über die Möglichkeiten moderner Technologien für Online- und Einzelhandelsgeschäfte zu erfahren.

Summary

Prädiktive Analytik ist eine Methode zur Analyse historischer Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Jede Information – von den Ursachen gescheiterter Geschäftsabschlüsse in einem Unternehmen mit 11–50 Mitarbeitern bis hin zu globalen Krisen – kann Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Dadurch lassen sich Ressourcen effizienter einsetzen, die Kundenbindung stärken und die Rentabilität steigern.

SaM Solutions verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung mit Technologien für prädiktive Analysen und unterstützt Sie gerne dabei, Ihre Effizienz zu optimieren.