Vorausschauend gewinnen: Megatrend Predictive Analytics
Big Data

Vorausschauend gewinnen: Megatrend Predictive Analytics

Anstatt bloß auf Trends zu reagieren, vorausschauend gewinnen: Predictive Analytics macht den Handel kundenfreundlicher und die Instandhaltung der Industrie effizienter.
Autofahrer, die für ihre Sportwagen Kraftstoff mit der höchsten Oktanzahl tanken, haben kurioserweise ebenfalls eine Affinität zu Bioprodukten. Hält eine US-Warenhauskette ausnahmsweise teuren Bordeaux-Wein vor, achten die Einkäufer darauf, auch genügend Feinschmecker-Käse in den Regalen zu haben. Den verlangt der Weintrinker nämlich immer dann, wenn er ausnahmsweise im Supermarkt auch mal einen teuren Tropfen kauft. Und ein Lebensmittel-Filialist an der Nordseeküste wird eben am Samstag nicht davon überrascht, wenn die Massen in die Märkte kommen, um Grillfleisch zu kaufen. Alles Zeichen guten Bauchgefühls oder gar hellseherischer Fähigkeiten des Managements? Mitnichten, eher eine Kombination aus Begabung, Fleiß und Mathematik – Predictive Analytics ist die boomende Teildisziplin der Big-Data-Analyse. Algorithmen setzen auf Big Data auf und sagen Wahrscheinlichkeiten und Trends voraus. Dieser Boom liegt nicht allein an den geschilderten Beispielen aus dem Handelsumfeld. Hier ist man bereits seit Jahren ganz vorne mit dabei. Auf Basis von Kundenanalysen, Bon-Analysen, Wetterdaten, Event-Daten und Umsatzzahlen planen clevere Unternehmen ihre Einkäufe zielgerichteter und kundenfreundlicher.

Boost für Advanced Analytics dank IoT

Den größten Schub für Predictive Analytics erwarten Spezialisten indes vom Internet der Dinge und von der Industrie 4.0. In der Form, dass die IT aus den Datenströmen der Maschinen bestimmte Muster ableitet und sich auf diese Weise sogar Ausfälle vorhersagen lassen. Wenn beispielsweise ein Motor überhitzt, kommt die Störungsmeldung meist zu spät. Die Ursache dessen, zum Beispiel ein defektes Lager, kann aber meist im Vorfeld erkannt werden. „Predictive Maintenance“, vorausschauende Wartung, wird hier noch bahnbrechende Erkenntnisse bringen, so Experten.
Der Markt für Predictive Analytics wächst stark, laut Technavio sollen die Umsätze für Predictive Analytics bis 2019 weltweit um 25 Prozent jährlich steigen. Und das ist keineswegs zu weit hergeholt, wenn man sich das Einsparpotenzial dieser Lösungen anschaut. Nach Zahlen des VDMA lassen sich bei geplanten gegenüber ungeplanten Reparaturen 12 Prozent und im Falle von Wartungskosten beinahe 30 Prozent einsparen. Und die Experten von Roland Berger berichten, dass Instandhaltung zunehmend als strategische Unternehmensfunktion angesehen wird. Sie berechneten, dass bei vorausschauender Wartung nur noch 15 Prozent Gesamtzeit verwandt werden muss, hingegen bei reaktiver Wartung der Zeiteinsatz bei 40 Prozent läge.

Viele Unternehmen haben Nachholbedarf

Die Kehrseite der Medaille ist indes, dass Predictive Analytics viel bringt – aber auch viel Arbeit macht. Vor allem auf technologischer Seite besteht offensichtlich noch Nachholbedarf. Die Analysten von BARC haben in einer Studie („Advanced & Predictive Analytics 2016“) festgestellt, dass die Business-Intelligence-Infrastruktur in zahlreichen Unternehmen „unzureichend agil sei“. „Die für die Auswertungen und Analysen zur Verfügung stehenden Technologien und Prozesse sind also nicht schnell genug anpassbar, um neue Aufgabenstellungen zu lösen“, so die Fachleute. Ferner geben laut BARC mehr als 30 Prozent der Unternehmen an, dass Probleme im Datenmanagement vorlägen; etwa fehlender Zugriff auf Datenquellen oder schlechte Datenqualität, die fortgeschrittene Analysen beeinträchtigen. Zehn bis 25 Prozent der Unternehmen klagen zudem über eine unzureichende Softwareunterstützung sowie unzureichende Leistungsfähigkeit der Systeme. Fazit von BARC: „Fortgeschrittene-Analyse-Initiativen können nur dann erfolgreich sein, wenn die Beteiligten in den unterschiedlichen Projektphasen auch technologisch unterstützt werden.“
Predictive Analytics sind also völlig verdient ein Megatrend der IT. Indes sind Unternehmen und CIOs gut beraten, nicht in Aktionismus zu verfallen, sondern zuallererst eine adäquate technologische Basis zu schaffen. Die erwartbare, massive Investitionsrentabilität gibt ihnen dabei durchaus das Recht, dafür auch deutlich Geld auszugeben.

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