Definition: Predictive Analytics
Durch Predictive Analytics soll es möglich werden, Ereignisse und zukünftige Trends vorherzusagen. Dabei werden bestimmte Variablen mit Hilfe von Algorithmen ausgewertet und eine Prognose für die Zukunft erstellt. Aufgrund dieser Vorhersagen können Unternehmen besser Entscheidungen treffen und sich einen Vorteil im Wettbewerb verschaffen.
Englisch: ,,prediction“ = Vorhersage
Predictive Analytics wird als Teilbereich der Business Intelligence (BI) gesehen und gewinnt im Zuge der Digitalisierung immer mehr an Bedeutung.
Wann wird Predictive Analytics eingesetzt?
Der Anwendungsbereich von Predictive Analytics erstreckt sich von der Forschung, über Meteorologie, bis hin zu Wirtschaft und Marketing. Auf Basis von Daten, die über einen längeren Zeitraum hinweg gesammelt wurden, können zukünftige Entwicklungen vorausgesagt werden und Strategien dahingehend ausgerichtet werden. Gerade im Versicherungs- und Finanzsektor wird diese Methode genutzt, um aus vorhandenen Kundendaten, die Höhe des Versicherungsbeitrags oder des Kreditrahmens zu ermitteln.
Voraussetzungen sind spezielle Software und eine gute Qualität der Daten.
Anwendungsbeispiel für Predictive Analytics
Je nach Branche wird das Verfahren schon unterschiedlich lange genutzt. Neben der bereits erwähnten Finanz- und Versicherungsbranche, kann Predictive Analytics auch in Bereichen wie Vertrieb, Logistik, Marketing und vielen mehr sinnvoll eingesetzt werden.
Flugkonzerne nutzen die Predictive-Analytics-Lösung beispielsweise, um das zu erwartende Passagieraufkommen und damit verbunden, die benötigte Treibstoffmenge zu kalkulieren. Die Beschaffungskosten können dadurch gesenkt werden, dass Schwankungen des Kerosinpreises ausgenutzt werden. In die Vorhersage der Passagierzahlen werden auch Wetterdaten und die aktuelle Sicherheitslage am Zielort, die möglicherweise Stornierungen auslösen könnten, miteinberechnet.
