Auf Basis von Daten aus der Vergangenheit die Zukunft vorhersagen – das ist in aller Kürze das Ziel von Advanced Analytics. Dafür werden mit statistischen Modellierungen und teilweise auch mit Verfahren sowie Datenanalyse-Methoden aus dem Bereich Machine Learning und Künstlicher Intelligenz aus vorhandenen Daten neue Auswertungen ermöglicht. So hilft Advanced Analytics Unternehmen dabei, zukünftige Entwicklungen, Ereignisse und Trends zu erkennen, Prognosen zu treffen sowie entsprechend zu reagieren, lange bevor sie sich offensichtlich abzeichnen.
Es ist der Blick in die Zukunft, der Advanced Analytics von den deskriptiven und diagnostischen Analysen im Bereich Business Intelligence abgrenzt, deren Ergebnisse sich auf Vergangenheit und Gegenwart konzentrieren. Advanced Analytics fokussiert sich auf die Fragen, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird (Predictive Modeling) und welche Schritte ein Unternehmen einleiten sollte, um die Zielvorgaben zu erreichen (Prescriptive Analytics).
Durch datenbasierte Vorhersagen, z. B. im Bereich Customer Analytics, besitzen Unternehmen vollkommen neue Möglichkeiten, um aus Datenmengen verschiedenster Größe relevante Erkenntnisse für wichtige Entscheidungen zu extrapolieren. Zusätzlich können bestehende Daten um neue Merkmale angereichert werden, etwa durch die automatisierte Auswertung von Kundenfeedback. Advanced Analytics kann auch bestehende Prozesse sinnvoll ergänzen, zum Beispiel durch automatische Verschlagwortung oder Klassifizierung von Dokumenten.
Advanced Analytics ermöglicht Unternehmen, datenbasierte Ereignisse und Entwicklungen vorherzusagen, konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten oder bestehende Analysen und Prozesse zu komplementieren. In Summe gewinnen Unternehmen so tiefere Einsichten, bleiben reaktiv und können Trends prognostizieren, wodurch sie schneller fundierte Entschlüsse fassen können. Risiken bei der Entscheidungsfindung können durch die Berechnung von unterschiedlichen Szenarien, inklusive ihrer Eintrittswahrscheinlichkeiten, minimiert werden.
Insbesondere auf stark umkämpften, sich schnell verändernden Märkten sind Unternehmen, die auf Advanced Analytics setzen, ihrer Konkurrenz daher immer einen Schritt voraus. Ein weiterer Nutzen von Advanced Analytics liegt in der Vorbereitung größerer Veränderungsprozesse, da aus den Daten wettbewerbsoptimierende Erkenntnisse abgeleitet werden können.
Vorteile von Advanced Analytics im Überblick:
Advanced Analytics nutzt eine Reihe von Techniken und Analyseverfahren, die verwendet werden, um Daten zu untersuchen sowie zu verstehen. Es werden unterschiedliche Methoden, Ansätze und Technologien eingesetzt, die überwiegend aus den Bereichen der statistischen Modellierung und Data Science stammen – häufig auch mit Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning Modelle) angereichert. So kann in komplexen Entscheidungssituationen das Verhältnis vieler Einflussgrößen mittels der multivariaten Statistik analysiert werden.
Die teils hochkomplexen Algorithmen, wie sie z. B. für das Data Mining verwendet werden, bedingen solide Kenntnisse in Statistik sowie Informatik. Häufig sind sie der Domäne der künstlichen Intelligenz und deren Teilbereich Machine Learning, inklusive Deep Learning, zuzuordnen. Maschinelles Lernen bietet durch die Automation der Wissensgenerierung die Möglichkeit, Algorithmen zu trainieren und so in zunehmend komplexeren Mustern Zusammenhänge zu identifizieren. Denn die gewonnenen Einblicke und Erkenntnisse können unmittelbar auf weitere Datensätze angewendet werden.
Auf dem Markt gibt es zahlreiche Anbieter von Advanced Analytics Tools, Software bzw. Anwendungen. Der Einsatz der Systeme und Lösungen erleichtert Unternehmen, Auswertungen sowie Prognosen auf Basis von Datenbeständen durchzuführen.
Ein Anwendungsfall: Mithilfe der deskriptiven Analyse innerhalb von Business Intelligence erkennen Sie, ob die Nachfrage nach einem Ihrer Produkte im letzten Monat stark gestiegen ist. Mittels diagnostischer Analyse (immer noch BI) können Sie im Idealfall auch den Grund dafür ermitteln (zum Beispiel, weil ein A/B-Test durchgeführt wurde und in einer der untersuchten Gruppen ein Influencer das Produkt beworben hat). Mit diesen Informationen können Sie die Entscheidung ableiten, weiteren Influencer:innen Testexemplare Ihres Produkts zuzusenden und Ihren Artikelbestand aufstocken, um die voraussichtliche Nachfrage zu decken.
Ohne Advanced Analytics müssten Sie dies auf Basis einer groben Schätzung entscheiden. Mittels prädiktiver Analysemodelle können Sie vorhersagen, mit welchem zukünftigen Absatz Sie voraussichtlich zu rechnen haben, wenn Sie einem Influencer einer bestimmten Kategorie Testexemplare zusenden. Darüber hinaus können Sie prognostizieren, welche Merkmale ein zukünftiger Influencer idealerweise besitzen sollte bzw. welche Person für Ihr Unternehmen ideal wäre. Die möglichen Ergebnisse, je Influencer, können mit weiteren Informationen wie Jahreszeit, dem Kaufverhalten der Kund:innen bezogen auf ähnliche Produkte, Rezensionen für Artikel usw. in Zusammenhang gesetzt werden.
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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