Mit den großen Datenmengen, dem maschinellen Lernen und der KI sowie den nahezu unbegrenzten Cloud-Speicher- und Rechenressourcen, die modernen Unternehmen zur Verfügung stehen, scheint die Zukunft der Datenanalyse ziemlich sicher. In der Tat setzen 59 % der befragten Unternehmen bereits auf fortschrittliche und prädiktive Analysen, indem sie entweder in internes Fachwissen investieren oder auf professionelle Predictive-Analytics-Beratung zurückgreifen, wie die Global State of Enterprise-Umfrage von MicroStrategy zeigt. In diesem Blogbeitrag geben wir einen Überblick über die Vorteile von Predictive Analytics und stellen die acht besten Tools für den Einstieg vor, die Sie bei der Auswahl berücksichtigen müssen.
Was ist prädiktive Analysesoftware?
Predictive-analytics-Tools sind verschiedene Werkzeuge, mit denen Informationen aus aktuellen und historischen Datensätzen extrahiert werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die Unternehmen dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines zukünftigen oder anderweitig unbekannten Ereignisses zu definieren. Heutzutage wird Predictive-Analytics-Software üblicherweise als Data-Science- und Machine-Learning-Tools bezeichnet, obwohl manchmal auch Business-Intelligence- und Big-Data-Software dazu gezählt werden.
Prädiktive Analytik und ihre Techniken
In der Reifegradleiter der Datenanalyse liegt die prädiktive Analyse zwischen der diagnostischen Analyse, die die Ursachen für bestimmte Geschäftsergebnisse aufdeckt, und der präskriptiven Analyse, die die optimale Vorgehensweise vorschlägt. Predictive Analytics hilft dabei, historische und aktuelle Daten nach Trends und Mustern zu durchsuchen, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse oder Ergebnisse mit Hilfe von statistischer Modellierung und maschinellem Lernen vorherzusagen.
Typen von prädiktiven Analysemodellen
Um Vorhersagen so genau wie möglich zu machen, setzen Unternehmen eine ganze Reihe von Predictive-Analytics-Techniken ein, die sie je nach ihren spezifischen geschäftlichen Bedürfnissen und Anforderungen auswählen. Zu den gängigsten Arten von Predictive-Analytics-Modellen gehören:
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Regressionsanalyse Wird verwendet, um die Beziehungen zwischen Variablen zu ermitteln. So kann beispielsweise ermittelt werden, wie sich erhöhte Werbeausgaben auf den monatlichen Umsatz auswirken oder wie sich Übergewicht bei einer Person auf die Wahrscheinlichkeit einer Lungenthrombose auswirken kann. |
Entscheidungsbäume Verwendet für die Vorhersage der Klasse oder des Wertes der Zielvariablen auf der Grundlage der aus den Trainingsdaten abgeleiteten Entscheidungsregeln. Solche Modelle werden verwendet, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde seinen Kredit zurückzahlt, um Risikopatienten für die Priorisierung im Gesundheitswesen zu identifizieren, um Expansionsmöglichkeiten zu bewerten, um potenzielle Kunden zu identifizieren usw. |
Neuronale Netze Wird verwendet, um komplexe Datenbeziehungen zwischen den Eingaben und Ausgaben des untersuchten Datensatzes herzustellen. Dieser prädiktive Analysemodelltyp wird in der Bilderkennung, in Empfehlungsmaschinen, bei Börsenprognosen usw. eingesetzt. |
Vorteile der prädiktiven Analytik
Unternehmen setzen Predictive Analytics ein, um komplizierte Geschäftsaufgaben zu lösen und neue Chancen zu entdecken. Um den wirklichen Wert des Einsatzes von Predictive Analytics aufzuzeigen, haben wir die häufigsten Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen aufgelistet:
- Verbesserung der Kundenerfahrung. Marketingabteilungen setzen Predictive Analytics ein, um Zielkundensegmente zu identifizieren und das Kundenverhalten vorherzusagen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können sie ihre Bemühungen effizient einsetzen, z. B. für die Gestaltung effektiver Kundenbindungsprogramme, die Entwicklung von Strategien zur Kundenbindung usw.
- Optimierung von Marketingmaßnahmen. Mit Hilfe von Predictive-Analytics-Funktionen können Einzelhändler erkennen, wie die Kunden in ihren Geschäften navigieren, und die Waren entsprechend planen, um den Umsatz zu steigern. Predictive-analytics-Engines dienen auch der dynamischen Preisoptimierung, der Vorhersage der Nachfrage nach bestimmten Produkten und Produktbündeln, der Vorhersage der Wirksamkeit von Werbemaßnahmen und der Erleichterung von Upselling und Cross-Selling.
- Identifizieren Sie profitable Kunden und prognostizieren Sie Verkäufe. Vertriebsmitarbeiter nutzen prädiktive Modelle für die Lead-Bewertung, um zu bestimmen, welche Kunden überhaupt angesprochen werden sollen. Sie führen auch Modelle zur Berechnung des Customer Lifetime Value und zur Umsatzprognose für die Planung der Vertriebsstrategie und der Budgetzuweisung aus.
- Verbesserung der Personalverwaltung. Unabhängig von der Branche können Unternehmen HR Predictive-Analytics-Engines für das Headhunting, die Analyse der Kommunikation mit Bewerbern und die Verfolgung der Leistung der derzeitigen Mitarbeiter einsetzen.
- Produktivität der Produktionsprozesse steigern. Fertigungsunternehmen setzen Predictive-Analytics-Modelle ein, um Faktoren für schlechte Qualität oder Produktionsausfälle zu ermitteln und eine Lösung zu finden.
- Balancieren Sie Angebot und Nachfrage. Viele Branchen nutzen Predictive-Analytics-Funktionen, um Lager- und Logistikabläufe zu optimieren, indem sie die Nachfrage prognostizieren und den Versand und die Auftragsabwicklung entsprechend planen.
- Risiken vermindern. Finanzinstitute setzen Predictive Analytics ein, um betrügerische Transaktionen vorherzusagen, einen Kreditscore zu ermitteln, das Marktverhalten zu prognostizieren, die Vermögensverwaltung mit KI zu automatisieren und die Kundenfluktuation vorherzusagen.
- Klinische Risiken vorhersagen. Organisationen des Gesundheitswesens nutzen Predictive Analytics zur Früherkennung von Patienten, deren Zustand sich verschlechtert, und zur Identifizierung von Patienten, bei denen ein Risiko für chronische Krankheiten besteht.
Haben Sie ein Predictive-Analytics-Projekt im Sinn?
Beste Software für prädiktive Analysen
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|---|---|---|---|---|---|
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Alteryx-Plattform zur Automatisierung analytischer Prozesse |
Self-Service Predictive-Analytics über alle Abteilungen hinweg | Alteryx cloud und on premises |
Per Benutzer, pro Jahr Designer - $5.195/Benutzer/Jahr Intelligence Suite - $2.300/Benutzer/Jahr |
Verfügbar | Weitere Informationen |
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Azure maschinelles-lernen |
Automatisierung von ML-Workflows für Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Anwendungsentwickler mit Kostenkontrolle und Transparenz |
Cloud, On-Premises, Hybrid, Multi-Cloud |
Gebunden an die Ressourcennutzung Kostenloses Tier verfügbar |
Verfügbar | Mehr sehen |
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AWS SageMaker |
Ausführen von ML-Workflows für Entwickler und Datenwissenschaftler in der AWS-Cloud innerhalb einer verwalteten Infrastruktur | AWS cloud |
Gebunden an die Ressourcennutzung Kostenloses Tier verfügbar |
Verfügbar | Mehr sehen |
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H2O Fahrerlose KI |
Automatisierung verschiedener ML-Workflows für Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Geschäftsanalysten mit umfangreichen Erklärungsfunktionen | Cloud und vor Ort |
Preisangaben für die Enterprise-Version auf Anfrage Kostenlose Version verfügbar |
Verfügbar | Mehr sehen |
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IBM SPSS |
Automatisierung von ML-Workflows für einzelne Benutzer oder Benutzergruppen mit unterschiedlichem Fachwissen im gesamten Unternehmen | Cloud, On-Premises, Hybrid |
Pro Benutzer, pro Monat IBM SPSS Statistics - ab 99 $/Benutzer/Monat IBM SPSS Modeler - ab 499 $/Benutzer/Monat |
Verfügbar | Weitere Informationen |
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RapidMiner Data Science Plattform |
End-to-End erweitertes Data Science Lifecycle Management | Cloud und vor Ort |
Preisangaben für die kommerzielle Version auf Anfrage Kostenlose Version verfügbar |
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SAS Erweiterte Analytik |
Automatisierung des gesamten Analyselebenszyklus auf Unternehmensniveau, beschleunigte Operationalisierung von ML-Modellen | Öffentliche Cloud, private Cloud, vor Ort | Auf Anfrage | Verfügbar | Mehr sehen |
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TIBCO Data Science |
Produktion und Ausführung von ML auf Edge-Geräten für anlagenzentrierte Unternehmen | Cloud und vor Ort | Auf Anfrage | Verfügbar | Weiteres sehen |
Die Auswahl der optimalen Predictive-Analytics-Software ist ein aufwändiges Unterfangen, das eine umfassende Analyse und Fachwissen erfordert. Um Sie bei der genauen Bewertung potenzieller Predictive-Analytics-Software zu unterstützen, haben wir die wichtigsten Anbieter von Predictive-Analytics-Software nachstehend in alphabetischer Reihenfolge aufgelistet.
Alteryx
Das Hauptprodukt von Alteryx ist die APA-Plattform, eine einheitliche Lösung, die der Automatisierung von Analyse-, ML- und Data-Science-Prozessen dient und abteilungsübergreifende Self-Service-Predictive-Analytics-Funktionen bietet.
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Firma |
Alteryx |
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Produkt |
Schlüsselprodukt: Alteryx Analytic Process Automation (APA) Platform Unterstützende Produkte: Alteryx Designer, Alteryx Intelligence Suite, Alteryx Server, Alteryx Connect, Alteryx Promote |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
Alteryx cloud und on premises |
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Preisgestaltung |
Designer - $5.195/Benutzer/Jahr Intelligence Suite - $2.300/Benutzer/Jahr Preise für andere Produkte und Dienstleistungen sind auf direkte Anfrage erhältlich. Kostenlose Testversion verfügbar |
Azure Maschinelles Lernen
Azure Machine Learning ist der Cloud-Dienst von Microsoft, der den gesamten Lebenszyklus der prädiktiven Analytik unterstützt und die Arbeitsabläufe von Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Anwendungsentwicklern automatisiert.
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Firma |
Microsoft Azure |
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Produkt |
Schlüsselprodukt: Azure Machine Learning Unterstützende Produkte: Azure Synapse Analytics, Azure Arc, Azure SQL Database, Azure Storage Blobs, Azure App Service, Power BI, etc. |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
Cloud, On Premises, Hybrid, Multi-Cloud |
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Preisgestaltung |
Kein Aufpreis für Machine Learning Service, Sie zahlen nur für die genutzten Rechen- und Speicherressourcen. Kostenlose Testversion verfügbar |
AWS SageMaker
Amazon SageMaker ist eine Cloud-Plattform für maschinelles Lernen für Datenwissenschaftler, Entwickler und Geschäftsanalysten, die die Entwicklung von ML-Modellen mit einer vollständig verwalteten Infrastruktur und Tools sowie Unterstützung für die wichtigsten ML-Frameworks, Toolkits und Programmiersprachen beschleunigt.
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Firma |
Amazon Web Services |
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Produkt |
AWS SageMaker |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
AWS Cloud |
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Preisgestaltung |
Die Preisgestaltung ist an den Ressourcenverbrauch gebunden. Kostenlose Testversion verfügbar |
H2O Fahrerlose KI
Eine Plattform für die Datenwissenschaft, die die Bedürfnisse verschiedener Mitarbeiter erfüllt, darunter Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Geschäftsanalysten.
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Firma |
H2O.ai |
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Produkt |
Kernprodukt: H2o Driverless AI (kommerzielle Unternehmensversion) Unterstützende Produkte: H2O 3 (Open Source), H2O Sparkling Water (für Spark Integration), H2O AutoML für ML, H2O Wave |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
On Premises und Cloud |
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Preisgestaltung |
Die Preise für die Unternehmensversion sind auf direkte Anfrage beim Anbieter erhältlich. Kostenlose Version verfügbar Kostenlose Testversion verfügbar |
IBM SPSS
IBM bietet eine Suite von Predictive-Analytics-Tools an, die sowohl in der Cloud als auch vor Ort ausgeführt werden können. Die Suite umfasst SPSS Statistics, das Benutzern bei der Durchführung komplexer statistischer Analysen hilft, und SPSS Modeler für die Erstellung von Vorhersagemodellen.
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Firma |
IBM |
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Produkt |
IBM SPSS Statistics IBM SPSS Modeler |
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Schlüsselmerkmale |
IBM SPSS Modeler ist eine visuelle Data Science- und ML-Lösung, mit der Data Scientists operative Aufgaben beschleunigen und Analysen durchführen können, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden, wie groß sie sind oder ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind.
IBM SPSS Statistics ist eine umfassende Lösung, die den gesamten analytischen Lebenszyklus von der Datenaufbereitung bis zur Analyse und Berichterstattung unterstützt.
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Einsatz |
Cloud, vor Ort, hybrid |
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Preisgestaltung |
IBM SPSS Modeler ist auch als Teil von IBM Watson Studio erhältlich. Kostenlose Testversionen verfügbar |
RapidMiner Plattform für Datenwissenschaft
RapidMiner ist eine Softwareplattform für die Datenwissenschaft, die auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern und technisch versierten Geschäftsanwendern für die Datenaufbereitung, die Entwicklung von maschinellem Lernen, prädiktive Analysen und Text Mining ausgerichtet ist.
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Firma |
RapidMiner |
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Produkt |
Schlüsselprodukt: RapidMiner Data Science Platform Unterstützende Produkte: RapidMiner AI Hub, RapidMiner Go, RapidMiner Notebooks, RapidMiner AI Cloud, RapidMiner Model Ops, etc. |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
On Premises, Cloud |
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Preisgestaltung |
Die Preise für die kommerzielle Version sind auf direkte Anfrage erhältlich. Kostenlose Version verfügbar Kostenlose Testversion verfügbar |
SAS Erweiterte Analytik
SAS bietet eine Reihe integrierter Predictive-Analytics-Lösungen, die für die Bedürfnisse aller Arten von Anwendern entwickelt wurden - von Business-Managern und Business-Analysten bis hin zu Data Stewards und Data Scientists. Die Tools unterstützen den gesamten Lebenszyklus der prädiktiven Modellierung von der Datenaufbereitung bis zur Operationalisierung von ML-Modellen.
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Firma |
SAS |
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Produkt |
Schlüsselprodukt: SAS Visual Data Mining and Machine Learning Unterstützende Produkte:
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
Öffentliche Cloud, private Cloud, vor Ort |
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Preisgestaltung |
Preisangaben sind auf direkte Anfrage erhältlich. Kostenlose Testversion verfügbar |
TIBCO Datenwissenschaft
TIBCO Data Science integriert die Funktionen von TIBCO Statistica, TIBCO Spotfire Data Science, TIBCO Spotfire Statistics Services und TIBCO Enterprise Runtime for R, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu unterstützen und die damit verbundenen Schritte zu automatisieren, von der Datenaufnahme und -aufbereitung bis hin zur Modellbereitstellung, Überwachung und Steuerung.
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Firma |
TIBCO |
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Produkt |
TIBCO Data Science |
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Schlüsselmerkmale |
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Einsatz |
Cloud, On Premises |
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Preisgestaltung |
Preisangaben sind auf direkte Anfrage erhältlich. Kostenloser Test verfügbar |
Auswahl von Software für die prädiktive Analyse: bewährte Verfahren
Der Prozess der Auswahl von Predictive-Analytics-Software ist so ziemlich derselbe wie bei jeder anderen Software - zu komplex, um verallgemeinert werden zu können, und es gibt keine Einheitslösung für alle. Hier sind einige Aspekte, die Sie bei der Auswahl von Predictive-Analytics-Tools beachten sollten:
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Anwendungsfälle Heute bietet der Markt für prädiktive Analysen sowohl allgemeine Lösungen, die in allen Branchen anwendbar sind, als auch branchen- oder fallspezifische Tools mit einem gut ausgearbeiteten Satz von Funktionen. Um zu vermeiden, dass Sie das Rad neu erfinden, müssen Sie sorgfältig prüfen, ob eines der vorhandenen Tools die von Ihnen benötigten Funktionen bietet. |
Software-Benutzer Sie müssen feststellen, ob die Lösung von erfahrenen Datenwissenschaftlern, Geschäftsanwendern oder von beiden genutzt werden soll. Erstere suchen in der Regel nach Funktionen, die die Datenerfassung, -aufbereitung und -modellentwicklung verbessern, während letztere eine stärker automatisierte Lösung suchen, die den Zeitaufwand und das erforderliche Fachwissen für die Abstimmung und Erstellung von Vorhersagemodellen von Grund auf reduziert. |
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Skalierbarkeit der Lösung Sie müssen sicherstellen, dass die Lösung nahtlos skaliert werden kann, um einen Anstieg der Benutzerbasis zu bewältigen und die Weiterentwicklung bestehender Analysefunktionen zu ermöglichen, sobald der Bedarf entsteht. |
Flexibilität bei der Bereitstellung Jedes Jahr werden mehr und mehr Cloud-Lösungen mit einem abonnementbasierten Preismodell angeboten, was für Unternehmen von Bedeutung sein könnte, denen die internen Ressourcen oder das Budget fehlen, um Systeme in vollem Umfang einzurichten und zu warten, Vorhersagemodelle zu erstellen, effizient zu skalieren usw. |
Flexibilität bei der Integration Sie müssen sich vergewissern, ob die Lösung gut in Ihre bestehende Technologieumgebung passt und mit den relevanten Datenquellen sowie Geschäftsanwendungen und -systemen integriert werden kann. |
Ein Nachwort
Die Einführung von Predictive-Analytics-Software kann sich für viele Unternehmen als schwierig erweisen. Laut der von IDC durchgeführten Studie Thrive in the Digital Era with AI Lifecycle Synergies scheitern 50 % der ML- und KI-Initiativen. Der Grund für diese Zahlen ist neben den Herausforderungen bei der Datenqualität, dem Mangel an qualifiziertem Personal und den Softwarekosten die Unfähigkeit, einen optimalen Tech-Stack auszuwählen. Wir haben nur eine Reihe von Faktoren genannt, die bei der Auswahl berücksichtigt werden sollten. Die Liste ist jedoch nicht erschöpfend und jeder Einzelfall erfordert eine sorgfältige Prüfung durch professionelle Berater.
