Die Grundlagen der prädiktiven Analytik

#Prescriptive Analytics: Ein einfacher Leitfaden

#Was ist Prescriptive Analytics?

Prescriptive Analytics ist eine Art von Business-Analytics, die über das blosse Betrachten der Vergangenheit oder das Raten, was in der Zukunft passieren könnte, hinausgeht. Stattdessen konzentriert sie sich darauf, spezifische Empfehlungen zu geben, was man jetzt tun sollte. Denk daran wie an deinen überenthusiastischen Freund, der dir nicht nur sagt, dass es regnen wird, sondern auch vorschlägt, einen Regenschirm mitzunehmen, Gummistiefel zu tragen und vielleicht sogar einen gemütlichen Pullover einzupacken.

#Das wachsende Interesse an Prescriptive Analytics

In den letzten zehn Jahren sind viele kluge Köpfe in dieses Gebiet der Analytics eingetaucht. Es ist wie ein angesagtes neues Restaurant, das jeder ausprobieren möchte. Forscher und Unternehmen sind begeistert davon, wie Prescriptive Analytics ihnen helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen, sei es im Gesundheitswesen, in der Fertigung oder sogar beim perfekten Soufflé.

#Datengetriebene Prescriptive Analytics

Eine Art von Prescriptive Analytics ist die datengestützte Prescriptive Analytics, kurz DPSA. Dieser Ansatz verwendet eine Menge Daten (denk an riesige Mengen davon), um automatische Workflows zu erstellen, die die besten Massnahmen vorschlagen. Anstatt dir nur zu sagen, dass du bei Regen einen Regenschirm mitnehmen sollst, könnte es Wetterdaten, deinen Tagesablauf und ob du ein Meeting im Freien hast, analysieren, bevor es seine Empfehlung abgibt.

#Die Umfrage zu Anwendungen

Vor kurzem wurde eine umfassende Umfrage durchgeführt, die 104 verschiedene Studien zu den verschiedenen Anwendungen von DPSA betrachtet hat. Es ist wie durch eine Schatztruhe des Wissens zu stöbern, um herauszufinden, was am besten funktioniert und was nicht. Diese Umfrage hat ergeben, dass DPSA in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, wie im Gesundheitswesen, wo es Ärzten hilft, Behandlungspläne zu entscheiden, und in der Fertigung, wo es Produktionslinien optimiert.

#Anwendungsbereiche

Die Umfrage identifizierte zehn Hauptbereiche, in denen DPSA Wellen schlägt:

1. Gesundheitswesen: Ärzten und Krankenhäusern helfen, die Patientenversorgung zu verbessern.
2. Fertigung: Produktionsprozesse optimieren.
3. Finanzen: Banken bei Kreditentscheidungen unterstützen.
4. Marketing: Die richtigen Kunden für Werbung anvisieren.
5. Logistik: Lieferwege optimieren.
6. Energie: Ressourcen effektiv verwalten.
7. Einzelhandel: Kundenerlebnis verbessern.
8. Bildung: Studenten Lernwege unterstützen.
9. Telekommunikation: Netzwerkdienste verbessern.
10. Öffentliche Dienste: Stadtdienste effizienter gestalten.

Jeder dieser Bereiche hat seine eigenen einzigartigen Herausforderungen, die DPSA angehen kann, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Entscheidungsfinder macht.

#Methoden in DPSA

Die Umfrage hat auch fünf Hauptmethoden identifiziert, die in DPSA-Anwendungen verwendet werden:

1. Datenanalyse und maschinelles Lernen: Grosse Datensätze analysieren, um Muster zu finden und Vorhersagen zu treffen.
2. Mathematische Optimierung: Die besten möglichen Lösungen aus einer Auswahl finden.
3. Wahrscheinlichkeitsmodellierung: Unsicherheiten in verschiedenen Szenarien verstehen.
4. Fachwissen: Menschliches Wissen und Erfahrung zur Entscheidungsfindung nutzen.
5. Simulationen: Modelle erstellen, die reale Prozesse nachahmen.

Diese Methoden können alleine oder in Kombination arbeiten, sodass DPSA-Experten mixen und anpassen können, je nach Problem. Es ist wie ein Koch, der ein Rezept an die verfügbaren Zutaten anpasst – manchmal braucht man eine Prise hiervon und einen Schuss davon.

#Workflow-Muster in DPSA

DPSA-Workflows lassen sich allgemein in zwei Hauptmuster unterteilen:

1. Predict-Then-Prescribe (PTP): Das ist wie ein zweistufiger Tanz, bei dem du zuerst Informationen sammelst (vorhersagst), bevor du entscheidest, was zu tun ist (vorschreibst). Zum Beispiel könnte ein Unternehmen das Kaufverhalten der Kunden analysieren, bevor es entscheidet, einen Sale zu starten.
2. Predicting-While-Prescribing (PWP): Dieses fortgeschrittenere Muster erlaubt laufende Anpassungen. Es ist wie beim Kochen, wo du gleichzeitig schmeckst und würzt, anstatt zu warten, bis alles fertig ist.

Beide Methoden haben ihre Vorteile, und die Wahl zwischen ihnen hängt oft von der spezifischen Situation ab.

#Herausforderungen in Prescriptive Analytics

Obwohl DPSA grosses Potenzial bietet, gibt es auch einige Hürden. Eine der grössten Herausforderungen ist die Datenqualität. Wenn deine Daten so chaotisch sind wie das Zimmer eines Teenagers, werden die Ergebnisse bestenfalls fragwürdig sein. Ausserdem gibt es die Herausforderung, mit dem schnellen Tempo des sich ändernden Technologie- und Methodenlandschaft mitzuhalten.

Ein weiteres Problem ist, dass die meisten Anwendungen immer noch stark auf traditionelle mathematische Methoden angewiesen sind, was einschränkend sein kann. Einige Forscher fordern neue und verbesserte Methoden, die die Komplexität moderner Probleme bewältigen können, ohne ein Durcheinander von Formeln entwirren zu müssen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Basierend auf den Ergebnissen der Umfrage sind mehrere Forschungsrichtungen aufgekommen. Hier sind ein paar vielversprechende Wege:

1. Big Data in DPSA: Während viele Studien das Potenzial von Big Data erwähnen, wagen nur wenige tatsächlich den Sprung. Es besteht Bedarf an Methoden, die wirklich grosse Datensätze nutzen, so wie ein grosses Buffet ein Festmahl für hungrige Esser bieten kann.

2. Erforschung neuer Bereiche: Es gibt zahlreiche Geschäftsbereiche, die in Bezug auf DPSA nicht ausreichend erforscht sind. Forscher schlagen vor, Anwendungen in Bereichen wie Landwirtschaft, Bauwesen und Unterhaltung auszuweiten – wo sie einen bedeutenden Einfluss haben könnten.

3. Methoden verbessern: Die Umfrage wies auf Herausforderungen im Zusammenhang mit bestehenden Optimierungsmethoden hin, insbesondere bei komplexen ganzzahligen Programmierungen. Innovative und benutzerfreundlichere Methoden für DPSA zu entwickeln, könnte den Weg für eine breitere Anwendung ebnen.

4. Flexible Werkzeuge für DPSA: Da verschiedene Workflows üblicher werden, wächst die Nachfrage nach Werkzeugen, die verschiedene DPSA-Methoden berücksichtigen. Die Schaffung vielseitiger Werkzeuge würde Organisationen helfen, DPSA anzuwenden, ohne einen Doktortitel in Analytics haben zu müssen.

#Fazit

Prescriptive Analytics, insbesondere datengestützte Prescriptive Analytics, hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Indem sie konkrete Empfehlungen auf Basis von Daten bietet, empowern sie Organisationen, informierte Entscheidungen in vielen Bereichen zu treffen. Auch wenn es noch Herausforderungen zu überwinden gibt, sieht die Zukunft vielversprechend aus. Während Forscher tiefer eintauchen, können wir erwarten, noch innovativere Anwendungen von DPSA zu sehen, die Organisationen helfen, die Komplexität der heutigen schnelllebigen Welt zu navigieren. Wer hätte gedacht, dass Analytics so spannend sein könnte? Schnapp dir deinen metaphorischen Regenschirm, denn die Zukunft der Entscheidungsfindung sieht bewölkt aus mit einer Chance auf Daten!