Predictive Analytics
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Predictive Analytics (prädiktive oder vorausschauende Analyse) ist eine Schlüsseldisziplin im Bereich der Datenanalyse. Sie zieht historische Daten heran, um Muster zu erkennen und zuverlässige Vorhersagen über künftige Ereignisse, Verhaltensweisen und Trends zu treffen. Ob im Marketing, im Finanzwesen oder in der Produktion: Wer bestmöglich abschätzen kann, was morgen kommt, kann heute besser entscheiden.
- Was ist Predictive Analytics? Predictive Analytics (prädiktive Analyse) wertet historische Daten aus, um Muster zu erkennen und vorherzusagen, was künftig wahrscheinlich passiert – ob im Marketing, in der Produktion oder im Finanzwesen.
- Was unterscheidet Predictive von Descriptive Analytics? Descriptive Analytics zeigt, was war, Diagnostic Analytics, warum es passiert ist. Predictive Analytics sagt, was wahrscheinlich kommt – Prescriptive Analytics leitet daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab.
- Welche Vorteile bringt Predictive Analytics? Fundiertere Entscheidungen, früh erkannte Risiken, geringere Kosten durch effiziente Ressourcennutzung, treffsichere Marketingkampagnen und stabilere Prozesse entlang der Wertschöpfungskette.
- Wie läuft eine prädiktive Analyse ab? In sieben aufeinander aufbauenden Schritten, von den Voraussetzungen über Datenaufbereitung und Modellierung bis zum Deployment. Der Prozess ist iterativ – Schritte wiederholen sich.
- Welche Modelle kommen zum Einsatz? Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume und Random Forest, Zeitreihenmodelle sowie neuronale Netzwerke. Das eine perfekte Modell gibt es nicht – die Wahl hängt von Fragestellung und Datentyp ab.
Predictive Analytics – Definition
Prädiktive Analysen nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, um zukünftige Ereignisse mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. Dazu können Techniken wie Machine Learning, Künstliche Intelligenz und statistische Modelle verwendet werden. Je nach Anforderungen ist es möglich, Ereignisse über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu betrachten – von Minuten bis Jahren.
Einfach ausgedrückt: Mit Predictive Analysis wirft man einen Blick auf die Vergangenheit, um die Zukunft zu verstehen. Statt nur zu analysieren, was war (Descriptive Analytics) oder warum etwas passiert ist (Diagnostic Analytics), beantwortet Predictive Analytics die Frage: Was wird wahrscheinlich in Zukunft passieren?
Gut zu wissen: Prescriptive Analytics geht einen Schritt weiter als Predictive Analytics. Prescriptive Analytics nutzt Vorhersagen, um konkrete Handlungsempfehlungen für die Zukunft zu geben.
Anwendungsbereiche für prädiktive Analysen
In nahezu jeder Branche lässt sich Predictive Analytics nutzen, um Risiken zu reduzieren, Abläufe zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Typische Anwendungsfelder:
- Marketing: Kaufmuster im Kundenverhalten erkennen, Zielgruppen segmentieren, Angebote personalisieren
- Maschinenbau: Predictive Maintenance – Wartungsbedarf aus Sensordaten früh erkennen, ungeplante Ausfälle vermeiden
- Medizin: Risikopatienten identifizieren, Krankheitsverläufe prognostizieren, Therapien auswählen
- Finanzwesen: Kreditrisiken, Cross- und Upselling-Potenziale und Abwanderungswahrscheinlichkeit vorhersagen
- Klimatologie & Meteorologie: Wetterphänomene vorhersagen, Klima modellieren, Risiken bei Naturkatastrophen einschätzen
Prädiktive Analysen – Vorteile im Überblick
Die prädiktive Analyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Predictive Analytics bietet folgende Vorteile:
- Bessere Entscheidungsfindung: Predictive Analytics liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen auf Basis konkreter Datenmodelle.
- Minimierung von Risiken: Durch die Analyse ausgewählter Daten lassen sich potenzielle Risiken wie Zahlungsausfall, Betrug oder technische Störungen frühzeitig erkennen und vermeiden.
- Kosteneinsparung: Präzise Prognosen ermöglichen eine effiziente Ressourcennutzung.
- Effizientere Marketingkampagnen: Predictive Analytics hilft, Marketingkampagnen zielgruppenspezifisch auszurichten – mit dem richtigen Angebot zur richtigen Zeit.
Wie funktioniert Predictive Analytics?
Bei Predictive Analytics handelt es sich um einen iterativen Prozess, d. h. man nähert sich dem gewünschten Ergebnis in mehreren Durchläufen – die einzelnen Schritte können sich also wiederholen. Ziel jeder prädiktiven Analyse ist es, aus Rohdaten ein zuverlässiges Vorhersagemodell zu entwickeln, das Unternehmen unterstützt.
1. Business Understanding
Zu Beginn klären Sie, welches Business-Problem Sie lösen möchten. Versuchen Sie dazu, das Problem und die Antworten, nach denen Sie suchen, schrittweise genauer zu beschreiben – z. B.:
- Kann Predictive Analytics dabei helfen, die Wartung von Maschinen zu verbessern?
- Kann man basierend auf Sensordaten der letzten 4 Wochen vorhersagen, ob demnächst eine Störung auftritt?
2. Voraussetzungen schaffen
Für jede prädiktive Analyse müssen gewisse Voraussetzungen gegeben sein:
- Daten: Es sind möglichst viele, relevante und hochwertige Daten erforderlich, um eine zuverlässige Prognose treffen zu können. Ein professionelles Datenmanagementsystem ist hier entscheidend.
- Geeignete Infrastruktur: Es geht hier darum, wo und wie Daten gespeichert werden. Je nach Unternehmensgröße und Arbeitsweise bieten sich entweder große Data Warehouses oder kleine Datenbanken an.
- Mitarbeiter: Es sind Fachleute erforderlich, die die Daten analysieren und richtige Schlüsse daraus ziehen können. Neben Datenexperten braucht es auch Fachleute, die das zugrundeliegende Geschäftsproblem verstehen und IT-Teams, die die technische Umsetzung stemmen können.
3. Data Understanding
Im nächsten Schritt werden alle verfügbaren Daten analysiert:
- Welche Daten liegen vor?
- In welcher Qualität und in welchem Format stehen diese zur Verfügung?
- Sind die Daten relevant für das definierte Geschäftsproblem?
Beachten Sie: Nicht alle verfügbaren Daten sind nützlich. Sie sollten in jedem Fall einen klaren Bezug zum Analyseziel haben. Wenn Sie z. B. das Kaufverhalten Ihrer Kunden prognostizieren möchten, sind Klickpfade und Warenkorbverläufe hilfreicher als allgemeine Wetterdaten – es sei denn, Wetterdaten beeinflussen das Kaufverhalten nachweislich (z. B. bei Outdoor-Produkten).
4. Data Preparation
Die ausgewählten Daten werden bereinigt, vereinheitlicht und vorbereitet, damit sie für die Modellierung verwendet werden können. Dabei geht es um folgende Aufgaben:
- Fehlerhafte oder doppelte Datensätze: Tippfehler, Dubletten oder technische Fehlwerte können die Modellqualität beeinträchtigen. Diese sollten daher erkannt und konsequent entfernt werden.
- Fehlende Werte: Wenn Datenfelder leer oder unvollständig sind, müssen sie sinnvoll ergänzt oder entfernt werden.
- Formatangleichungen: Um konsistente Analysen zu ermöglichen, werden Formate wie Datumsangaben, Währungen oder Maßeinheiten vereinheitlicht.
5. Data Modeling
Aus den vorbereiteten Daten entsteht jetzt das Predictive-Analytics-Modell – die mathematische Grundlage für verlässliche Prognosen. Der Modellierungsprozess läuft so ab:
- Modellkandidaten und Algorithmen auswählen: Datenwissenschaftler prüfen, welche Modellierung zur Fragestellung und zur Datenstruktur passt.
- Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets aufteilen: So lässt sich verhindern, dass das Modell nur auf bereits bekannte Daten reagiert.
- Mit Funktionen und Parametern experimentieren: Einstellungen, Feature-Kombinationen und Algorithmen werden variiert, bis das Modell besser vorhersagt.
- Besten Modellkandidaten auswählen: Entscheidend sind definierte Metriken wie Genauigkeit, Fehlerrate und Interpretierbarkeit.
6. Evaluation
Bevor ein Vorhersagemodell implementiert wird, muss es gründlich geprüft werden. Dabei lauten die zentralen Fragen:
- Hilft das Modell dabei, das definierte Business-Problem zu lösen und die gewünschten Antworten zu liefern?
- Liefert es nützliche und nachvollziehbare Vorhersagen?
- Bieten die Ergebnisse einen geschäftlichen Mehrwert?
Je nach Ergebnis sollten Sie entweder zurück zum vorherigen Schritt (Data Modeling) springen oder weiter zum nächsten Schritt (Deployment) gehen. In der Regel ist die Evaluation kein Abschluss, sondern oft der Startpunkt einer Optimierungsschleife.
7. Deployment
Sobald das Vorhersagemodell evaluiert und für gut befunden wurde, geht es in die letzte Phase: das Deployment. Dabei wird das Modell so eingebunden, dass es im Tagesgeschäft angewendet werden kann – sei es automatisiert im Hintergrund oder als Teil eines Dashboards, Berichts oder Systems.
Gut zu wissen: Vorhersagemodelle müssen regelmäßig angepasst und neu trainiert werden, um dauerhaft zuverlässige Ergebnisse liefern zu können.
Je nach Anwendungsfall kann Deployment bedeuten:
- Die Ergebnisse werden in einem Report aufbereitet, der regelmäßig an Entscheidungsträger übermittelt wird.
- Das Modell wird in ein CRM- oder ERP-System eingebunden, um Vorhersagen direkt in Arbeitsprozesse einfließen zu lassen.
- Eine Web-App oder API liefert Vorhersagen in Echtzeit (z. B. für personalisierte Produktempfehlungen).
Vertrauen Sie auf MaibornWolff und profitieren Sie von Predictive Analytics.
Was ist Predictive Analytics? Erprobte Modelle
Bei Predictive Analytics gibt es nicht das eine perfekte Modell. Je nach Fragestellung, Datentyp und Zielsetzung kommen unterschiedliche Methoden zum Einsatz. Am besten probieren Sie verschiedene Modelle aus, um ein passendes auszuwählen.
Regressionsmodelle
Mit Regressionsmodellen wird der Zusammenhang zwischen einer Zielgröße (abhängige Variable) und einem oder mehreren Einflussfaktoren (unabhängige Variablen) untersucht. Sie eignen sich besonders für quantitative Vorhersagen. Regressionsmodelle werden häufig für z. B. Umsatzprognosen genutzt. Die Zielgröße ist hier etwa der Umsatz in € pro Monat, Einflussfaktoren können u. a. der durchschnittliche Warenkorbwert und die Anzahl verkaufter Produkte im Vormonat sein.
Entscheidungsbäume & Random Forest
Entscheidungsbäume (Decision Trees) werden genutzt, um Informationen zu visualisieren und somit sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Bei Random Forest werden mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um noch genauere Ergebnisse zu liefern.
Entscheidungsbäume und Random Forest sind besonders nützlich, wenn es darum geht, Regeln für Entscheidungen abzuleiten (z. B. Welche Kunden neigen zur Abwanderung?).
Zeitreihenmodelle
Zeitreihenmodelle (z. B. ARIMA) analysieren Datenpunkte in zeitlicher Reihenfolge. Sie sind ideal für Vorhersagen, die auf saisonalen oder wiederkehrenden Mustern beruhen: z. B. Wie entwickelt sich die Stromnachfrage im nächsten Quartal?
Neuronale Netzwerke
Diese besonders leistungsfähigen Modelle sind in der Lage, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen – selbst in riesigen, unstrukturierten Datensätzen. Sie werden etwa in der Bildverarbeitung oder bei Sprachmodellen eingesetzt.
Predictive Analytics mit MaibornWolff
Viele Unternehmen verfügen heute über große Datenmengen. In der Praxis zeigt sich jedoch oft: Das Vorhersagepotenzial dieser Daten bleibt ungenutzt. Dafür gibt es verschiedene Gründe – von fehlenden strategischen Zielen über uneinheitliche Daten bis zu mangelhafter technischer Infrastruktur.
Genau in diesen und ähnlichen Fällen setzt MaibornWolff an. Wir begleiten unsere Kunden über die gesamte prädiktive Analyse hinweg. Unser bewährtes Vorgehen sieht so aus:
- Zustands- und Zielanalyse: Gemeinsam klären wir, welches Ziel Sie mit Predictive Analytics verfolgen.
- Inventarisierung vorhandener Daten: Sie liefern Ihre Datenbestände, unsere Data-Experten prüfen, welche Erkenntnisse darin schon stecken und wofür sie sich für prädiktive Analysen eignen.
- Identifikation zusätzlicher Datenpotenziale: Mittels Data Thinking evaluieren wir, ob weitere Datenquellen – intern oder extern – zusätzliche Erkenntnisse liefern können.
- Entwicklung und Betrieb des Datenökosystems: Wir kümmern uns nicht nur um das Modell, sondern auch um die passende Infrastruktur. Gemeinsam entwickeln wir ein tragfähiges Analytics-Ökosystem.
- Datenschutz und Data Sharing: Wir sorgen von Anfang an für klare Zugriffsrechte, Sichtbarkeitsregeln und Governance-Strukturen. Dabei legen wir den Grundstein für sicheres Data Sharing.
- Übergabe in den Eigenbetrieb: Wir arbeiten in gemischten Teams mit unseren Kunden. Unser Ziel: Ihre Teams so zu befähigen, dass sie das Produkt nach Projektende selbstständig weiterentwickeln und betreiben können.
Mit Predictive Analytics heute für morgen entscheiden
Predictive Analytics ist ein nützliches Werkzeug, mit dem Unternehmen ihre Daten nicht nur rückblickend analysieren, sondern aktiv nutzen, um Risiken zu minimieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und fundierte Zukunftsentscheidungen zu treffen. Mit einem durchdachten Ansatz – von der Zielsetzung über die Modellentwicklung bis hin zur Implementierung in die Unternehmenspraxis – sichern sich Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil.
Vereinbaren Sie einen kostenlosen Beratungstermin zu Predictive Analytics.
Häufige Fragen zu Predictive Analytics
Was sind prädiktive Methoden?
Prädiktive Methoden sind analytische Verfahren, die genutzt werden, um zukünftige Ereignisse oder Entwicklungen auf Basis historischer Daten vorherzusagen. Dazu zählen z. B. Regressionsanalysen, Entscheidungsbäume, Zeitreihenanalysen und neuronale Netzwerke. Sie identifizieren Muster in den Daten und leiten daraus Wahrscheinlichkeiten für künftige Ereignisse ab – egal, ob im Marketing, in der Produktion oder im Finanzwesen.
Wie aufwendig ist es, eine prädiktive Analyse in einem Unternehmen zu implementieren, das in diesem Bereich noch am Anfang steht?
Die Implementierung einer prädiktiven Analyse kann aufwendig sein, vor allem für Unternehmen ohne Vorerfahrung. MaibornWolff begleitet Unternehmen über den gesamten Prozess hinweg: von der Identifikation geeigneter Use Cases über Proof of Concept und MVP bis zum produktiven Betrieb. Dabei wird iterativ zwischen Business und Data Science gearbeitet, um praxistaugliche, fachlich abgestimmte und langfristig robuste Modelle zu entwickeln.
Kyrill Schmid ist Lead AI Engineer im Bereich Data and AI bei MaibornWolff. Der promovierte Machine Learning Experte ist spezialisiert darauf, die Potenziale künstlicher Intelligenz auf Unternehmensebene zu identifizieren, zu entwickeln und nutzbar zu machen. Er begleitet und unterstützt Organisationen im Aufbau von innovativen KI-Lösungen wie Agenten-Anwendungen und RAG-Systemen.