Präskriptive Analytik – so holen Sie das meiste aus Ihrer Datenanalyse heraus

Heutzutage stehen Unternehmen eine Unmenge an externen sowie internen Informationen zur Verfügung Dies erleichtert es Ihnen, Ihren tatsächlichen Geschäftswert einzuschätzen.  Jedoch kann es schwierig sein, die beste Methode zu finden, um diese Daten zu analysieren.   

Die präskriptive Analytik stellt eine Option dar. Sie unterstützt Sie dabei, strategische Unternehmensentscheidungen auf Grundlage exakter Daten zu treffen. Gleichzeitig umgehen Sie mit präskriptiver Analytik die Mängel standardmäßiger Datenanalyseverfahren. Dazu gehören u. a.:  

• die Erschöpfung wertvoller Ressourcen, indem Daten gespeichert werden, die nicht in Geschäftsentscheidungen miteinfließen. 
• die Zeit, die damit verbracht wird, unbenutzte Datensätze zu sichten. 
• das Versäumnis einzigartiger Einnahmequellen und Insights.

Nachfolgend erfahren Sie mehr zu den Unterschieden zwischen prädiktiver, präskriptiver und deskriptiver Analytik. Lernen Sie, Business Intelligence und die Cloud zu Ihrem Vorteil zu nutzen, wie es zahlreiche andere Unternehmen bereits tun. Nutzen Sie Datenanalyse-Tools, um das volle Potenzial Ihrer Unternehmensdaten auszuschöpfen.

Was ist präskriptive Analytik?

Bei der präskriptiven Analyse handelt es sich um einen Prozess der qualitativen Datenanalyse. Dieser liefert sofortige Empfehlungen, wie sich Geschäftsmaßnahmen hinsichtlich mehrerer prognostizierter Ereignisse jeweils optimieren lassen. Voraussetzung dafür ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen Datenanalyse-Tools, die eine saubere und korrekte Darstellung der Unternehmensdaten ermöglichen.

Im Wesentlichen erfasst die präskriptive Analytik den Status quo sowie die angegebenen Daten, versteht diese und wertet sie aus. Auf Grundlage fundierter Simulationen kann sie schließlich mögliche nächste Schritte in Bezug auf Unternehmensentscheidungen anbieten.

Die drei Stufen der computergestützten Datenanalyse

Die präskriptive Analytik bildet die dritte und letzte Stufe der modernen, computergestützten Datenanalyse und -verarbeitung. Diese drei Ebenen setzen sich folgendermaßen zusammen: 

• Deskriptive Analytik: Sie fungiert als erster Katalysator für eine klare und prägnante Datenanalyse. Bei der deskriptiven Datenanalyse handelt es sich um das, „was wir wissen" (aktuelle Benutzerdaten, Echtzeitdaten, Daten über frühere Engagements und Big Data). 
• Prädiktive Analytik: Wendet mathematische Modelle auf die aktuellen Daten an, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und anzugeben, „was passieren könnte". 
• Präskriptive Analytik: Verwendet ähnliche Modellierungsstrukturen, um Ergebnisse vorherzusagen, und setzt eine Kombination aus Machine Learning, Geschäftsregeln, künstlicher Intelligenz und Algorithmen ein, um verschiedene Ansätze für die zahlreichen Ergebnisse zu simulieren. Anschließend schlägt die präskriptive Analytik bestmögliche Maßnahmen zur Optimierung von Geschäftspraktiken vor – das, „was passieren sollte". 

Die präskriptive Analytik ist als natürliche Weiterentwicklung der deskriptiven und prädiktiven Analyseverfahren zu verstehen. Sie erspart es Datenwissenschaftlern und Marketingexperten bloße Vermutungen anzustellen, was ihre Daten bedeuten.

Unternehmen, die auf eine präskriptive Datenanalyse setzen, verschaffen ihren Usern eine individuelle und vorteilhafte User Experience.

Vorteile einer präskriptiven Analytik

Um Ihr Unternehmen zum Erfolg zu führen, sollten die Effizienz und die Optimierung Ihrer Betriebsabläufe stets im Vordergrund stehen. Die präskriptive Analyse empfiehlt sich als äußerst praktikables Werkzeug, um die Business Intelligence Ihres Unternehmens zu unterstützen. So bringt Sie die präskriptive Analyse u. a. die folgenden Vorteile mit sich: 

• Mühelos den Weg zum Erfolg festlegen: Präskriptive Analysemodelle sind so konzipiert, dass sie Daten und Operationen zusammenführen, um einen geeigneten Unternehmensfahrplan zu erstellen. Dieser enthält Handlungsempfehlungen, wie Sie betriebliche Entscheidungen richtig angehen. Künstliche Intelligenz übernimmt die Zügel der Geschäftsintelligenz, um simulierte Aktionen auf ein Szenario anzuwenden. So werden die Schritte erzeugt, die notwendig sind, um einen Misserfolg zu vermeiden oder einen Erfolg zu erzielen. 
• Information über Echtzeit- und Langzeit-Geschäftsvorgänge: Entscheidungsträger können sowohl Echtzeit- als auch Prognosedaten gleichzeitig anzeigen lassen, um Entscheidungen zu treffen, die nachhaltiges Wachstum fördern und zum Erfolg führen. Durch das Angebot konkreter Empfehlungen wird die Entscheidungsfindung rationalisiert.  
• Zeitersparnis – weniger Denken, mehr Handeln: Durch den sofortigen Turnaround der Datenanalyse und der Ergebnisprognosen spart Ihr Team Zeit: Statt diese mit der Problemermittlung zu verbringen, kann sie zum Erarbeiten idealer Lösungen genutzt werden. Künstliche Intelligenz kann Daten besser und schneller kuratieren und verarbeiten als Ihr Team von Dateningenieuren. 
• Reduzieren Sie menschliches Versagen oder Voreingenommenheit:  Fortschrittliche Algorithmen sowie Verfahren maschinellen Lernens der prädiktiven Analytik bieten eine noch umfassendere und genauere Form der Datenaggregation und -analyse als die deskriptive Analytik, die prädiktive Analytik oder gar Einzelpersonen. . 

Wer von präskriptiver und prädiktiver Analytik profitiert

Bei präskriptiver Analytik handelt es sich nicht bloß um einen Trend oder ein einfaches Schlagwort. Entdecken Sie, wie die folgenden Unternehmen durch die Erkenntnisse, welche ihnen ihre Analyse-Tools liefern, bessere Prozesse und Kundenerfahrungen schaffen. 

Die Cloud und die Zukunft der präskriptiven Analytik

Um Daten umfassend analysieren zu können, benötigen Sie zunächst einen robusten und wandlungsfähigen Speicherort. Hier kommt das Data Warehouse der Cloud zum Einsatz. Dieses ermöglicht es nicht nur, komplizierte Prozesse wie präskriptive Analysen zu verstehen, sondern gestaltet diese zugleich benutzerfreundlich. Es besitzt die Fähigkeit, Informationen zu lagern und gleichzeitig eine schier endlose Auswahl an externen Tools und proprietären Integrationen zu unterstützen. Dadurch bietet ein Cloud Data Warehouse Nutzern eine Komplettlösung für die Datenanalyse. 

Stellen Sie sich vor, dass Unternehmen, die derzeit Onsite-Systemdaten als Grundlage für ihre prädiktiven und präskriptiven Analysen verwenden, sich zusätzlich die Leistungsfähigkeit der Cloud zunutze machen könnten. Sie würden nicht nur mehr Daten gewinnen, sondern diese wären auch genauer, sichererer und würden ihnen in Echtzeit zur Verfügung stehen. Beispielsweise könnte ein Fertigungsunternehmen auf mehr als nur Unternehmensdaten zurückgreifen. Es könnte sowohl historische und kundenbezogene Branchentrends und -vorhersagen als auch allgemeine wirtschaftliche Vorhersageanalysen nutzen. 

Die Leistungsfähigkeit der Cloud eröffnet der präskriptiven Analytik täglich neue, aufregende Möglichkeiten.

Machen Sie sich die präskriptive Analytik zunutze!

Mit präskriptiver Analytik sparen sich Unternehmen die Zeit, über Tabellenkalkulationen nachzudenken – stattdessen nutzen sie direkt fundierte Daten, um effiziente Prozesse zu erarbeiten, mit denen sie sich von der Konkurrenz abheben. Cloudbasierte Tools zur präskriptiven Datenanalyse können Unternehmen dabei helfen, noch schneller von den Vorteilen zu profitieren.

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Wenn Sie CFO, Data Engineer oder Business Analyst sind und mehr aus Ihren Daten herausholen möchten, dann probieren Sie Talend Data Fabric noch heute aus, um präskriptive Analysen erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren.