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Vorhersagen und die Zukunft

Vorhersagen seien schwierig, besonders wenn es um die Zukunft ginge. Dieses geflügelte Wort wird (lt. Wikipedia) einer breiten Phalanx von Persönlichkeiten zugeschrieben. Darunter Mark Twain, Winston Churchill, Niels Bohr oder Kurt Tucholsky. Aktuelle Technologien versprechen jedoch, die Schwierigkeiten überwunden zu haben. Und wie es sich im 21. Jahrhundert gehört, bekommt das Kind einen klangvollen Namen: Predictive Analytics.

Dieser Artikel gibt Ihnen einen kurzen Einblick in die Welt der softwarebasierten Vorhersagen, in ganz normaler Sprache.

Geneigte Leser, die sich für die Grundlagen von BigData interessieren, mögen vorher einen Blick in meinen Artikel “Das Big in Big-Data – Eine schmerzfreie Einführung” werfen.

Der Papa: Digitaler Kaffeesatz
Wie historische Seher, brauchen auch modernste Programme eine Datenbasis. Was früher der Flug der Vögel oder der Kaffeesatz war, ist heute BigData. Kurz: Die unfassbare Menge an Daten, die wir Menschen zur Zeit produzieren. Doch im Gegensatz zu früher basiert die Big-Data-Vorhersage nicht auf Glauben, sondern auf Wissen.

Den Begriff des digitalen Kaffeesatzes habe ich hier nicht nur um des Wortspiels willen, sondern ganz bewusst gewählt. Denn viele sehr wertvolle Datenschätze kommen eher unscheinbar daher, schlummern in Archiven oder Logfiles.

Grundlage für die datengestützte Vorhersage ist in der Regel, viele Daten zu haben.

Die Mama: Digitales Bauchgefühl
Nun gilt es, Software ein digitales Bauchgefühl beizubringen. Unser menschliches Bauchgefühl basiert auf gelernten Mustern. Sobald wir Ansätze dieser Muster wiederfinden, schlussfolgern wir auf deren Rest. Das Wort Erfahrung steht dafür, bessere Muster zu haben.

Genauso kann IT dies auch. Wenn “alles” digital ist, hinterlässt es Spuren. In diesen Spuren können Muster identifiziert werden. Und genau wie im menschlichen Gehirn können diese Muster sehr abstrakt werden.

Ganz konkret kann dies bedeuten, rechtzeitig zu erkennen, wenn ein Kunde in einem Online-Shop die Lust verliert und den Kauf abbrechen möchte – und entsprechend zu reagieren. Oder vorherzusagen, wer welche Größe in welchen Kleidungsstück oder Schuh benötigt – um massiv Retouren zu sparen.

Datenspuren finden
Daten finden sich überall. Und mit der Digitalisierung der Welt steigt die Datenmenge mehr als exponentiell. Die Krux ist, dass wir von vielen Daten nichts ahnen. So geht es auch vielen Unternehmen. Diese Ahnungslosigkeit unterteilt sich in zwei Ebenen:

  1. Unternehmen wissen nicht, wo überall Daten liegen bzw. über welche Datenquellen sie tatsächlich verfügen
  2. Selbst bei bekannten Datenquellen fehlt vielerorts das KnowHow zu sehen, was wirklich herauszuholen ist

Und Action!
Doch die IT-gestützte Vermutung alleine macht noch keinen Umsatz. Spannend ist nun der nächste Schritt: Die Implementierung der Business-Logik. Deren Qualität entscheidet am Ende, ob eine Investition einen Return on Invest verzeichnet, oder nicht.

Zusammenfassung
Aus der Erfahrung mit unseren Kunden können wir folgende Stufen beschreiben, die es für die Einführung von BigData und Predictive Analytics zu erklimmen gilt. Doch einmal oben angekommen, ist die Technologie pures Dynamit.

  1. Identifikation von Datenquellen
  2. Interpretation & Bewertung der Datenquellen
  3. Konzeption & Identifikation von Business Cases
  4. Aufsetzen der Pipeline (“Daten lesen > verstehen > Aktion bewirken”)
  5. Integration in den Regelbetrieb
  6. Monitoring & automatische Verbesserung

Der konsequente Einsatz dieser Technologie wird den Markt massiv verändern und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen umfassend beeinflussen. Von Logistik und Planung, über Marktforschung oder gar Suchlisten in Online-Shops bis zur Entscheidung für einen Standort oder Produkteigenschaften. Alle Prozesse können erheblich vom intelligenten Einsatz neuer Technologien profitieren.

Und das ist alles erst der Anfang.


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