Predictive Analytics ist mehr als nur ein Big-Data-Trend. Beispiele zeigen, dass gerade der Mittelstand ohne großen finanziellen Aufwand Daten nutzen kann, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Der Wunsch ist vielerorts groß, Vorhersagen auf Basis von historischen Daten zu treffen. Aber wie stellen sich Mittelständler mit ihren vergleichsweise kleinen IT-Abteilungen wirkungsvoll auf? Wie können die innovativen Vorstellungen von Kunden, Management und Trendpropheten in die etablierten Verantwortlichkeiten der IT aufgenommen und integriert werden? Wie kann man für Begriffsklarheit sorgen und die unterschiedlichen Trendbegriffe wie »KI« oder »Big Data« und die damit verbundenen Technologien in einen konkreten Mehrwert und Nutzen überführen? Im Markt wachsen diese Begriffe zudem immer weiter zusammen. Siri, Cortana und Watson als die »personalisierte KI«, Predictive als Geheimwaffe im BI-Umfeld – und die Analyse aller Daten sind die Basis für Unternehmensentscheidungen.
Begriffe und Erwartungen klären. Wichtig ist demzufolge die Begriffsklärung zu Beginn – und damit verbunden die Justierung der Erwartungshaltung an Predictive Analytics. Dies empfiehlt sich als Einstiegspunkt für Dienstleister und Berater von Unternehmen, die das Thema nachhaltig erfolgreich gestalten wollen.
Es werden in der Regel drei Bereiche unterschieden:
- Predictive Customer Analytics – Gewinnen, Entwickeln und Binden von Kunden
- Predictive Operational Analytics – Managen von IT- und Produktionsabläufen
- Predictive Risk Analytics – Managen von Risiken und Bedrohungssituationen
Im Finanzsektor. Speziell in der Welt der Finanzdienstleister liegt der Fokus häufig auf dem analytisch geprägten Kunden- und Kampagnenmanagement. Das Ziel sollte sein, von einem Gießkannenprinzip zu einer zielgruppenspezifischen Ansprache zu kommen. Die Auswirkungen der jeweiligen Herangehensweise sind groß: Im positiven Fall liegen die Abschlusszahlen im dreistelligen Prozentbereich – im negativen Fall sind aber auch die Stornoquoten im dreistelligen Prozentbereich angesiedelt.
Für die Analysen werden Hardware, Software und Modelle sowie zugehörige Daten benötigt. Diese Kombination ist als Investition nicht für jeden Mittelständler zu stemmen. Somit ist unerlässlich, dass alle Komponenten und sogar die Daten einzeln beschafft werden können.
In der Lebensmittelindustrie. In der Getränkeindustrie werden beispielsweise Bierflaschen im sogenannten Gegendruckverfahren befüllt. Stimmen der Vorspanndruck in der Flasche und Abfülldruck nicht überein, führt dies zu Überschäumen, Unterfüllungen bis hin zu Ausfallzeiten bei den Maschinen und somit zu kostenintensiven Reinigungsarbeiten.
Da der Innendruck pro Flasche technisch bedingt nicht gemessen werden kann, werden Prädiktoren aus Umgebungsvariablen ermittelt und mit Hilfe eines prädiktiven Modells Korrelationen für positive und negative Fälle generiert. Nach dem Training dieses Modells können über einen sogenannten »Healthscore« Zustandsbeschreibungen und Vorhersagen über mögliche Ausfälle getroffen werden.
In der industriellen Fertigung. Predictive Maintenance wird als Unterthema der Produktionsoptimierung verstanden. Die komplexe und oftmals mit hohen Initialkosten verbundene Technologie unterstützt folgende Idee: auf Basis von Daten in Kombination mit kognitiven und statistischen Methoden Prognosen für die Zukunft zu liefern. Damit verbunden sind unterschiedliche Reifegrade der Wartungsstrategie: von reaktiven Wartungen über präventive und zustandsorientierte Wartungen bis hin zu vorausschauenden Wartungen – der Traum aller Produzenten unter den Aspekten Zeit, Kosten und Qualität.
Gemeinsam mit externen Spezialisten können in Miniprojekten Ansätze zur Optimierung erarbeitet werden. Das können beispielsweise Korrelationen von Teilschritten oder Zusammenhänge zwischen Sensoren sein. All das kann über die herkömmlichen Leitstände und andere IT-Systeme nicht ermittelt werden.
Dieses explorative Vorgehen ermöglicht dem Kunden, seine Wartung planbarer zu machen und gleichzeitig den Ausschussanteil im Produktionsprozess deutlich zu reduzieren.
Managed Services als Startpunkt für den Mittelstand. Eine weitere Entwicklung zeichnet sich seit geraumer Zeit ab: Neben den Beratungsleistungen wird die Veredelung von Plattform-as-a-Service-Modellen zu echten Lösungen immer wichtiger für den Mittelstand. Partnerschaftliche Abrechnungsmodelle, die den Kunden und seine Dienstleister an den Einsparungen und Vorteilen partizipieren lassen, sind oftmals Basis der Diskussion. Speziell »Predictive-as-a-Service« bietet hierbei zahlreiche Vorteile, um gemeinsam in die Digitalisierung einzusteigen und entlang eines erprobten Vorgehensmodells die Herangehensweise zu jedem Zeitpunkt transparent und nachvollziehbar zu machen. Das Pay-per-Use-Modell – also das Konsumieren von Services – ist aus der privaten in die Wirtschaftswelt übertragen worden. So wird die Verschmelzung von IT-(Cloud-)Plattformen, Branchen- und Prozessexpertise zu einer individuellen Lösung mit einem pauschalierten Abrechnungsmodell. Wer externe Berater und Dienstleister hinzuzieht, sollte darauf achten, ob dieses Grundverständnis vorhanden ist.
Und das bedeutet für Mittelständler auch, dass ohne Vorausinvestitionen Anschaffungen möglich sind. Neu ist die Veränderung von CAPEX zu OPEX. Wir empfehlen dieses Thema frühzeitig aktiv anzusprechen, damit nicht zu spät im Entscheidungsprozess Sorgen und Fragestellungen entstehen.
Probieren ohne Risiko. Predictive Analytics kann also ohne großen finanziellen Aufwand und dem damit verbundenen potenziellen Risiko einer Fehlinvestition für konkrete Anwendungsszenarien wirkungsvoll genutzt werden. Ausprobieren und Experimentieren sind möglich. Bei Nichtgefallen oder zu kleinem Nutzen wird die Investition beziehungsweise der Konsum des Services gestoppt und damit das Risiko kontrolliert gesteuert. Bei all dem sollte der Blick nicht zu sehr auf dem Technischen liegen: Der vertrauensvolle und faire Umgang zwischen Kunde und Dienstleister auf Augenhöhe ist am Tag X das A und O.
André Vogt,
Senior Vice President EIM,
CENIT AG
http://www.cenit.com/de_DE/anwendungsfelder/planung-predictive-analytics-reporting.html
Illustration: © DesignPrax /shutterstock.com
191 Artikel zu „Predictive Analytics“
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Der Mittelstand profitiert eindeutig von Predictive Analytics
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