Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics ist der logische nächste Schritt nach Descriptive und Predictive Analytics. Statt bloß in die Vergangenheit zu blicken, liefert Prescriptive Analytics konkrete Vorschläge zum Handeln. Für Sie heißt das: weniger Rätselraten, mehr Klarheit in komplexen Entscheidungen – sei es in der Produktion, der Logistik oder beim Pricing.

Besonders spannend wird es dort, wo klassische Entscheidungswege ins Stocken geraten und viele Faktoren gleichzeitig eine Rolle spielen.

Prescriptive Analytics – zu Deutsch auch: Optimierungs- oder Handlungsempfehlungsanalysen – ist eine Methode der Datenanalyse, die Prognosen in konkrete Empfehlungen übersetzt. Sie verbindet Descriptive und Predictive Analytics mit Optimierungsmodellen und Simulationen, also Werkzeugen, die Szenarien spielerisch durchrechnen und direkt Vorschläge machen.

Unter der Haube arbeiten dabei Methoden aus dem Bereich der Operations Research – also Verfahren wie lineare Programmierung oder Simulationen, die komplexe Szenarien berechenbar machen. Zunehmend kommen auch KI-Verfahren wie Reinforcement Learning zum Einsatz, die aus historischen und aktuellen Daten lernen und Strategien eigenständig verbessern.

• Bahnunternehmen: Statt nur zu prognostizieren, wann Züge verspätet sein könnten, berechnet Prescriptive Analytics die optimale Umleitung oder Taktung, um Ausfälle zu minimieren.
• Produktion: Wartungen werden intelligenter geplant. Das System empfiehlt konkrete Zeitpunkte für den Teiletausch, sodass Maschinen nicht unnötig stillstehen.
• Einzelhandel: Anhand von Nachfrageprognosen wird nicht nur vorhergesagt, dass ein Produkt bald ausverkauft ist – Prescriptive Analytics schlägt auch die beste Nachbestellmenge und den idealen Lieferanten vor.
• Finanzwesen: Statt nur verdächtige Transaktionen zu markieren, zeigt das System konkrete Handlungsmöglichkeiten auf – etwa Kontosperrung, zusätzliche Authentifizierung oder weiterführende Prüfung.
• Marketing: Hier liefert Prescriptive Analytics nicht nur die Vorhersage, wann eine E-Mail geöffnet wird, sondern auch klare Handlungsempfehlungen, wie Kampagnen zeitlich getaktet und Inhalte individuell ausgespielt werden sollten, um Conversions zu steigern.
• Logistik: Bei Störungen in der Lieferkette berechnet Prescriptive Analytics alternative Routen und Lagerumschichtungen, damit Waren dennoch rechtzeitig beim Kunden ankommen.
• Produktentwicklung: Verschiedene Designvarianten eines Produkts können durchgespielt werden. Das System empfiehlt, welche Variante die größte Marktchance hat – basierend auf Kosten, Nachfrage und Produktionszeit.

Der größte Vorteil: Sie entscheiden nicht länger im Nebel, sondern auf Basis von durchgerechneten Szenarien. So können Sie aus einer Vielzahl an Optionen den wirtschaftlich sinnvollsten Weg wählen. Gerade in dynamischen Märkten ist das ein klarer Vorteil gegenüber Bauchgefühl oder starren Regeln.

• Fundierte Entscheidungen in komplexen Szenarien
  Entscheidungen werden simulationsgestützt getroffen – etwa zur optimalen Produktionsmenge oder besten Lagerstrategie.
• Optimierung operativer Prozesse
  Ressourcen werden gezielter eingesetzt und Abläufe effizienter gestaltet.
• Transparenz und Vergleichbarkeit von Optionen
  Verschiedene Entscheidungswege lassen sich mit Blick auf Kosten, Zeit und Zielerreichung simulieren und vergleichen.

In der Praxis bedeutet das: Sie können ihre Produktionsmengen besser planen, ohne übervolle Lager in Kauf zu nehmen. Investitionen lassen sich datenbasiert priorisieren, Wartungen bedarfsgerecht durchführen. Risiken und Chancen werden messbar – auch für Teams ohne Statistik-Hintergrund.

Die Herausforderungen von Prescriptive Analytics liegen vor allem in Datenqualität, Komplexität und Unternehmenskultur. Saubere Daten, methodisches Know-how und ein gemeinsames Zielverständnis sind Pflicht. Viele Unternehmen haben Probleme, die relevanten Entscheidungsprobleme genau zu definieren. Dazu kommt die mathematische Komplexität, die spezielles Fachwissen verlangt.

Die Technik ist selten das Problem – viel häufiger fehlt die Bereitschaft, eingefahrene Entscheidungswege zu hinterfragen. Prescriptive Analytics wirbelt bestehende Routinen durcheinander und fordert Unternehmen heraus, Entscheidungen neu zu denken. Das ist unbequem, aber auch eine Chance, eingefahrene Wege hinter sich zu lassen.

Prescriptive Analytics wird in vielen Branchen eingesetzt, um Entscheidungen datenbasiert und effizienter zu treffen. Überall dort, wo mehrere Lösungen möglich sind und Entscheidungen weitreichende Folgen haben, kann der Ansatz einen Mehrwert bieten.

• Logistik & Produktion: Simulation verschiedener Produktionsszenarien mit Blick auf Lieferzeiten, Lagerkapazitäten und Nachfrage. Ergebnis: geringere Lagerkosten und bessere Ressourcennutzung.
• Automobilindustrie: optimierte Roboterpfade in der Fertigung sparen Taktzeiten und reduzieren Ausschuss.
• Infrastruktur & Transport: dynamische Steuerung von Zugrouten sorgt für bessere Auslastung und weniger Verspätungen.
• Finanzwesen: Modelle helfen bei Kapitalallokation oder Betrugserkennung.
• Produktentwicklung: Unternehmen können verschiedene Designoptionen durchspielen und datenbasiert die erfolgversprechendste wählen.
• Marketing & E-Mail: Empfehlungen zum besten Versandzeitpunkte oder zur passenden Angebotskombination steigern Conversion-Raten.
• Algorithmische Empfehlungen: Smarte Systeme schlagen die passende Produkt- oder Service-Kombination vor – personalisiert und kontextbezogen.
• Investitionsentscheidungen: Unternehmen können verschiedene Szenarien durchspielen, etwa bei Standortwahl oder Budgetallokation, und sich für die Variante mit dem besten Kosten-Nutzen-Verhältnis entscheiden.

Damit Prescriptive Analytics Wirkung zeigt, müssen technische, organisatorische und kulturelle Rahmenbedingungen stimmen. Neben einer stabilen Datenbasis braucht es den Willen, Entscheidungen konsequent datengetrieben anzugehen. Wichtig sind:

• Datenqualität & -verfügbarkeit: Ohne saubere, strukturierte und konsistente Daten funktioniert Prescriptive Analytics nicht. Wichtig sind Zeitreihen- und Event-Daten, die aus ERP-, CRM- oder IoT-Systemen stammen können. Standardisierung, Pflege und gute Schnittstellen sind Pflicht. Eine moderne Data-Plattform oder zentrales Datenmanagement schaffen die nötige Grundlage.
• Verständnis für Entscheidungsprozesse: Prescriptive Analytics ersetzt kein Denken – sie unterstützt es. Sie müssen klar definieren, welche Parameter die Entscheidung beeinflussen, welche Restriktionen gelten und welche Zielgrößen optimiert werden sollen. Je konkreter die Frage, desto besser das Modell.
• Organisatorische Reife & Zusammenarbeit: Es reicht nicht, nur auf Data Scientists zu setzen. Fachabteilungen bringen ihre Anforderungen ein, Data Scientists entwickeln die Modelle und die IT liefert die technische Basis. Ein agiles, iteratives Vorgehen mit offener Fehlerkultur sorgt dafür, dass Modelle Schritt für Schritt besser werden.
• Technologische Infrastruktur: Benötigt werden Simulations- und Optimierungstools, Integrations-Frameworks und Visualisierungsplattformen, die skalierbar und anschlussfähig an die bestehende IT sind.
• Strategische Haltung & Veränderungsbereitschaft: Prescriptive Analytics verändert Entscheidungslogiken. Statt sich nur auf Erfahrung zu verlassen, kommen datenbasierte Modelle ins Spiel. Das braucht Mut, Vertrauen und einen klaren Willen zum Kulturwandel. Klare Spielregeln, kontinuierliches Lernen und Begleitung im Veränderungsprozess helfen, diese Neuerung fest zu verankern.

Ein Prescriptive Analytics Projekt ist kein reines Technikthema, sondern ein interdisziplinärer Prozess. Jeder Schritt bringt greifbaren Nutzen:

1. Zielklärung – Workshops helfen, die wirklich relevanten Fragestellungen zu identifizieren. So vermeiden Sie Umwege und fokussieren sich auf das, was zählt.
2. Datenbewertung – Gemeinsam wird geprüft, welche Daten nutzbar sind. Das spart Zeit und stellt sicher, dass die Modelle auf einer soliden Basis aufbauen.
3. Vorhersagemodelle – Sie liefern verlässliche Eingangsgrößen für die Simulation und erhöhen die Qualität späterer Empfehlungen.
4. Entscheidungsräume modellieren – Alle Einflussfaktoren und Restriktionen werden abgebildet. Damit werden Optionen vergleichbar.
5. Simulation & Optimierung – Verschiedene Alternativen werden durchgespielt. So lassen sich Chancen und Risiken objektiv abwägen.
6. Ergebnisse validieren und visualisieren – Erkenntnisse werden verständlich aufbereitet und für Management-Entscheidungen nutzbar gemacht.
7. Integration – Optional erfolgt die Einbindung in operative Systeme, damit die Empfehlungen nicht im Papierkorb landen, sondern echten Mehrwert im Alltag liefern.

Künstliche Intelligenz macht Prescriptive Analytics noch smarter.

• Reinforcement Learning: Systeme lernen aus Erfahrung und verbessern kontinuierlich ihre Strategien – etwa bei Preisgestaltung, Maschinensteuerung oder Flottenplanung.
• Machine Learning: ML sorgt für bessere Eingangsgrößen, z. B. durch präzisere Nachfrageprognosen oder Mustererkennung im Kundenverhalten.
• Unsicherheit managen: KI hilft, Risiken realistisch einzuschätzen – etwa bei schwankenden Lieferzeiten in der Supply Chain.

Wichtig ist dabei: Ergebnisse müssen nachvollziehbar bleiben (Explainable AI) und in bestehende Prozesse integriert werden. Nur so entfalten KI-gestützte Modelle echten Business-Nutzen und enden nicht als Proof of Concept in der Schublade.

Wir bieten langjährige Erfahrung in Datenanalyse, sowohl im Aufbau moderner Plattformen als auch in der Modellierung von Optimierungsprozessen. So schaffen wir die Basis, auf der Unternehmen simulationsgestützte Entscheidungen entwickeln können.

Unsere Beratungsleistung umfasst:

• Ziel- und Problemstrukturierung: Welche Entscheidung soll eigentlich getroffen werden?
• Datenbewertung: Welche Daten sind vorhanden, welche müssen ergänzt werden?
• Konzeption von Entscheidungsmodellen: Simulationen und Optimierungen realistisch gestalten.
• Ableitung von Handlungsempfehlungen: Ergebnisse so aufbereiten, dass sie im Business-Alltag genutzt werden können.

Wir begleiten Sie also nicht mit einem fertigen Produkt, sondern mit einem Beratungsansatz, der Technik, Business und Kultur gemeinsam denkt. So entsteht genau das, was zu Ihrem Unternehmen passt – nicht mehr, nicht weniger.

Bei Prescriptive Analytics geht es darum, aus Daten kluge Entscheidungen abzuleiten. Wer diesen Schritt geht, profitiert langfristig von höherer Effizienz, geringeren Kosten und schnelleren Entscheidungen. MaibornWolff begleitet Sie dabei – mit Erfahrung, Methodenkompetenz und echter Begeisterung für Lösungen, die wirken.