Predictive Analytics – datengetriebene Kristallkugeln

Daten sind zu der wohl wertvollsten digitalen Ressource geworden. Heutzutage können sie auf verschiedenste Arten genutzt werden, um Wert zu schöpfen. Ein Beispiel dafür ist "Predictive Analytics". Mit dieser Methode wird versucht, basierend auf Statistiken und Wahrscheinlichkeiten, einen Blick in die Zukunft zu erhaschen. Die Methode wird beispielsweise bei der Instandhaltung von Maschinen verwendet. So können die Nutzer sehen, welche Teile bald ausgetauscht werden müssen, noch bevor es zu einer Störung des regulären Betriebs kommt. Mehr dazu erklärt Ioana Giurgiu von IBM Research.

Predictive Analytics haben jedoch nicht nur im industriellen Umfeld etwas zu bieten. Wie auch KMUs Predictive Analytics einsetzen können, um etwa Kundenbedürfnisse schon im Voraus zu erahnen, erklärt ­Matthias Mohler von Swisscom. Gemäss Mohler richten immer mehr Firmen ihre Geschäftsmodelle neu aus: Sie entwickeln sich zu sogenannten "Data Driven Companys".

Auch im Gesundheitswesen oder in der Logistik kommen Predictive Analytics zum Zug. Alexander Jung und Philip van Hövell von PwC Schweiz erklären, wie dank der Methode etwa die Abläufe in einer Lieferkette perfektioniert oder gar eine personalisierte Multiple-Sklerose-Therapie ermöglicht wird. Einen noch tieferen Einblick in das Wesen und die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics gewährt Krzysztof Kryszczuk von der ZHAW. Im Interview spricht der Leiter der Predictive Analytics Group über seine eigenen Projekte und darüber, wie wichtig hochqualitative Daten sind.