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Netzwoche 04/2018

28 Focus Big Data

28 Focus Big Data Analytics Prognostische Analytik liefert Daten für bessere Entscheidungen Traditionell konzentrieren sich Business-Intelligence-Auswertungen auf eine Analyse der Vergangenheit und zunehmend auch auf aktuelle Geschehnisse. Prognostische Analytik gibt einen Einblick in mögliche künftige Entwicklungen. Entscheider können von Methoden und Verfahren zur Vorhersage optimal profitieren. DER AUTOR Giuseppe Scattarreggia Regional Director Schweiz, Information Builders In vielen Unternehmen haben Bereichsleiter durch eingesetzte Business-Intelligence(BI)-Lösungen einen Überblick darüber, was sich im Einkauf, der Produktion, dem Vertrieb, im Marketing und im betrieblichen Rechnungswesen tut. BI-Anwendungen sind zwar in der Lage, Fragen zur Entwicklung in den letzten Monaten zu beantworten, doch detaillierte Prognosen bleiben verwehrt. Das war bislang das Metier von Statistikspezialisten, die Wahrscheinlichkeiten zum Eintreten bestimmter Ereignisse berechneten. Seit der Einbindung von RStat, einer weit verbreiteten Open-Source-Statistikbibliothek, in Softwareprodukte hat sich das geändert. Daten kennen und verstehen. Die Treffsicherheit der Entscheidungen, für die prognostische Analytik die Basis liefert, hängt in hohem Masse von der Quantität und Qualität der vorhandenen Daten ab. Die Mitarbeiter in den Fachabteilungen kennen sich am besten mit den Daten aus und wissen aus der alltäglichen Arbeit, wo die Schwachpunkte liegen. Wichtig ist daher festzulegen, wie die korrekten Daten aussehen sollen und wer für die Einhaltung einer hohen Datenqualität verantwortlich ist. Externe Daten integrieren. In jedem Anwendungsszenario der prognostischen Analytik spielt die Quantität und Qualität der verfügbaren Daten eine tragende Rolle. Nur wenige Unternehmen nutzen für ihre Analysen Daten, die von Quellen ausserhalb ihrer Organisationsgrenzen stammen. Solche externen Daten können einen erheblichen Einfluss auf die Treffsicherheit von Prognose-Ergebnissen haben. Durch den Einbezug externer Datenquellen lassen sich Prozesse für die Entscheidungsfindung auf eine breitere Basis stellen. Grundlegende Statistikkenntnisse erwerben. Wer prognostische Analytik betreiben will, sollte über ein grundlegendes Verständnis der Statistik verfügen. Die deskriptive Statistik beschreibt Ereignisse aus der Vergangenheit und hilft Beziehungen, etwa zwischen Kunden und Produkten, besser zu verstehen. Prognostische Analytik befasst sich mit der Zukunft. Hier soll etwa mit Daten aus dem Vertrieb die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt werden, mit der ein Kunde bestimmte Produkte oder Services kauft. Arbeitsweise von Algorithmen verstehen. Regeln und Algorithmen unterstützen Unternehmen dabei, Muster in den ermittelten Daten zu erkennen. Weit verbreitete Algorithmen, deren Einsatz für prognostische Analysen geprüft werden sollte, sind Regressionsanalysen, Decision Forests (eine Menge von Entscheidungsbäumen) und neuronale Netze. Immer wichtiger werden auch die Algorithmen des maschinellen Lernens. Die Rohdaten dafür entstehen zum Beispiel an der Vielzahl von Offline- und Online-Kundenkontaktpunkten, an denen Interessenten und Kunden mit den Produkten und Services eines Unternehmens in Berührung kommen. Illustration: macrovector / Fotolia.com Prognosemodelle entwickeln. Durch die Einbettung von RStat in eine BI-Plattform, können Unternehmen diese um vielfältige Funktionen für prognostische Analytik und Prognosemodelle anreichern. Damit sind die unterschiedlichsten Fachabteilungen in den Unternehmen in der Lage, leistungsfähige statistische Funktionen zu nutzen, die ansonsten nur mit erheblichen Zusatzkosten verfügbar wären. Für das Grundgerüst, nämlich die Zusammenstellung der benötigen Daten unter Berücksichtigung von Glaubwürdigkeit und Vergleichbarkeit, ist die BI-Plattform zuständig. 04 / 2018 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Jetzt anmelden und abstimmen! netzwoche.ch/netzticker 29 Best of Swiss Web geht in die heisse Phase cgr. Der älteste Web-Preis Europas, Best of Swiss Web, hat in diesem Jahr 301 Einreichungen verbucht. Von diesen Einreichungen schafften es 86 auf die Shortlist, zu finden auf Seite 32. Alle diese Projekte können sich noch Hoffnungen auf goldene, silberne und bronzene Auszeichnungen an der Award Night am 12. April machen. Diese findet erstmals in der Samsung Hall in Dübendorf statt. Am Jurytag (ab Seite 34) erstellten die Fachexperten ein Ranking der besten Projekte in den einzelnen Kategorien. Je nach Platzierung gab es unterschiedlich viele Punkte. Die Einreichungen mit den meisten Punkten wurden für den Master nominiert (ab Seite 38). Zehn Projekte sind es in diesem Jahr. Darunter altbekannte Grossunternehmen wie auch weniger bekannte Newcomer. Im Vorjahr setzte sich mit Ticketfrog ein Aussenseiter gegen Grossunternehmen wie Sunrise und Coop durch. Auch dieses Jahr könnte es wieder eine Überraschung geben. Wer Master of Swiss Web wird, ist noch völlig offen, denn das Juryurteil macht nur ein Drittel der Wertung aus. Ein weiteres Drittel steuern die Abonnenten des «Netztickers» bei ihrer Wahl des Masters bei sowie die Besucher der Award Night mittels Saalabstimmung. Die Ergebnisse aus allen drei Abstimmungen werden zusammengezählt und es wird erst an der Award Night ermittelt, wer die höchste Auszeichnung der Schweizer Web-Branche erhält. Das Jahresthema 2018 lautet «Cooperate. Innovate». Dies soll zum Ausdruck bringen, dass die ganze Branche mehr auf Zusammenarbeit setzen muss. Auf diese neuen Anforderungen reagierten auch die Veranstalter des Awards. Zusammen mit den Auszeichnungen von Best of Swiss Web wird in diesem Jahr erstmals auch der «Werber des Jahres» der «Werbewoche» gekürt sowie der «Goldbach Cross Media Award» vergeben. Diese Auszeichnung geht an die beste crossmediale Kampagne des Jahres. Die Shortlist des «Goldbach Cross Media Awards» findet sich auf Seite 30. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 04 / 2018