Series Background
Big Data

Win met een vooruitziende blik: predictive analytics

2-nov-2016

Chauffeurs die voor hun auto’s brandstof met een hoog octaangehalte gebruiken hebben een voorkeur voor biologische producten. Uit analyses blijkt dat als een retailer in de VS dure Bordeauxwijn in de schappen zet, de verkoop van duurdere kaasjes toeneemt – wijndrinkers hebben namelijk de neiging om in de supermarkt bij een dure fles wijn ook een lekker kaasje te kopen. Is deze kennis een kwestie van buikgevoel of van bovennatuurlijke managementvaardigheden? Niet helemaal, het is het resultaat van een combinatie van talent, inzicht en wiskunde. 
Predictive analytics is een snel groeiende subdiscipline binnen big data-analyse. Slimme algoritmen voorspellen businesskansen en trends. Deze ontwikkeling is niet beperkt tot de bovengenoemde retailvoorbeelden, hoewel deze sector al jaren een pionier is op dit gebied. Slimme retailers gebruiken klantanalyses, kassagegevens, weerinformatie en verkoopcijfers uit het verleden om doelgerichter te verkopen en hun acties klantvriendelijker te maken.

Analyse van nieuwe datastromen leidt tot hoge besparingen
Win with foresight: predictive analytics is a mega-trend.
Win met een vooruitziende blik: predictive analytics

Specialisten verwachten dat Internet of Things en Industrie 4.0 predictive analytics een enorme duw in de rug zal geven. Data die geleverd wordt door machines kan bijvoorbeeld worden gebruikt om storingen te voorkomen of zelfs om stroomuitval te voorspellen. Als een machine bijvoorbeeld oververhit is, is een melding hiervan al vaak te laat. De basisoorzaak, zoals defecte lagers, kan door slimme sensoren al op voorhand gedetecteerd worden. Experts verwachten dat predictive maintenance tot enorme besparingen gaat leiden binnen de industriële sector. 
De markt voor predictive analytics groeit snel: Technavio verwacht dat de wereldwijde omzet jaarlijks met 25 procent zal groeien tot 2019. Volgens cijfers van VDMA, een Duitse industriële engineeringvereniging, kan predictive analytics de  kosten voor ongeplande reparaties met 12 procent en voor gepland onderhoud met bijna 30 procent terugbrengen. En de experts van Roland Berger beweren dat bedrijven slim onderhoud steeds meer als een strategische ondernemingsfunctie beschouwen. Als voorspellend onderhoud toegepast wordt, berekenden ze dat dit maar maximum 15 procent van de totale onderhoudstijd in beslag neemt, tegen 40 procent van de totale tijd van reactief onderhoud.

Veel bedrijven moeten nog een hele weg afleggen

De keerzijde van de medaille is dat predictive analytics niet zomaar ingeregeld is. Er is nog heel veel werk aan de winkel, voornamelijk qua technologie. In de studie "Geavanceerde & Voorspellende Analyse 2016" hebben analisten van BARC vastgesteld dat de business intelligence-infrastructuur van een aantal bedrijven “onvoldoende wendbaar” is. "Dit betekent dat technologieën en processen die beschikbaar zijn voor evaluaties en analyses niet flexibel zijn en niet ingericht zijn op hun nieuwe taken” aldus experts. 
Volgens BARC heeft meer dan 30 procent van de onderzochte bedrijven problemen gemeld in verband met hun gegevensbeheer (zoals geen toegang tot databronnen of gebrekkige kwaliteit van de data). Dit belemmert predictive analytics. Veel bedrijven had ook klachten over onvoldoende software-ondersteuning en ontoereikende systeemprestaties. BARC vat samen: "Voor succesvolle geavanceerde analyses hebben bedrijven technologische ondersteuning nodig gedurende de verschillende projectfasen." 
Predictive analytics heeft zijn plaats in IT wel verdiend. Bedrijven en CIO’s raden we aan om niet overhaast te werk te gaan. Een geschikte technologische basis is een voorwaarde voor succes. De verwachte opbrengsten en toekomstige besparingen van predictive analytics maken de investeringen hierin meer dan de moeite waard.