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Wie funktioniert Predictive Analytics? Predictive Analytics beginnt immer mit einem Geschäftsproblem (Kundenabwanderung, ineffiziente Prozesse usw. ). So vielfältig kann die Analyse von Big Data genutzt werden. Der Prozess von Predictive Analytics besteht anschließend aus den folgenden Schritten: Die für die Entscheidung erforderlichen Daten erfassen: Dabei kann es sich um Verhaltensdaten, Gerätedaten, Social-Media-Daten oder Finanzdaten handeln – die historischen Daten, die bei der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse helfen. Trainingsdaten integrieren, zusammenführen und bereinigen: Make sure the data used to train the model is in the in the right shame and format for the analytic techniques to be used. Vorhersagemodell erstellen: Wählen Sie einen Algorithmus und Startparameterwerte aus, und beginnen Sie den iterativen Prozess des Vergleichens der Modellvorhersage mit der korrekten Ausgabe. Passen Sie dabei die Parameterwerte so lange an, bis das Modell die Trainingsdaten genau vorhersagt. Prognosemodell validieren: Zeigen Sie dem Modell die "ungesehenen" historischen Daten und vergleichen Sie seine Prognosen mit dem tatsächlich Geschehenen, um sicherzustellen, dass das Modell nicht an die Trainingsdaten überangepasst ist.
Entscheidung Mit BA entscheiden die Menschen, was sie mit ihren Erkenntnissen anfangen wollen, ohne dass sie nachweislich richtig sind. Mit Predictive Analytics gibt Ihnen das Modell die beste Entscheidung, die Sie basierend auf den präsentierten Daten treffen sollten Datentypen Strukturierte Daten, traditionelle Quellen und verwaltbare Datensätze. Strukturierte / unstrukturierte Daten, interne / externe Daten, massive Datensätze. Technologies Standard- und Ad-hoc-Berichte, Dashboards, Warnungen. Vorhersagemodellierung, Vorhersage, statistische Analyse. Häufige Fragen Was ist im letzten Quartal passiert? Wie viele haben wir verkauft? Was ist das optimale Szenario für unser Geschäft? Was wird als nächstes passieren? Studie zeigt: Vorausschauende Instandhaltung steht vor großer Zukunft - ingenieur.de. Was ist, wenn sich dieser Trend fortsetzt? Warum passiert dies? Fazit - Business Analytics vs. Predictive Analytics Predictive Analytics bringt die Business Analytics auf die nächste Ebene und verwandelt sich von einer retrospektiven Reihe von Antworten auf der Basis historischer Daten in eine Reihe von Antworten, die sich auf zukünftige Perspektiven konzentrieren und dabei helfen, die Leistung vorherzusagen und Empfehlungen zu formulieren.
Eine aktuelle Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint zeigt: Beim Nutzungsgrad hat sich in jüngster Zeit viel getan. Inzwischen ist bereits jedes dritte Unternehmen in Sachen Predictive Maintenance aktiv hat Projekte über die Pilotphase hinweg umgesetzt. Noch vor drei Jahren war es nur etwa jedes vierte Unternehmen. Instandhaltung ist anspruchsvoll und "Chefsache" Die Anforderungen an die Instandhaltung von Anlagen und Maschinen haben sich gewandelt. Lange Zeit wurden Wartungsaufgaben als "Kostenfaktor" und "notwendiges Übel" wahrgenommen. In Zeiten zunehmender Digitalisierung ändert sich das. Predictive analyse übertreffen 2. Eine aktuelle Umfrage von BearingPoint bei über 200 Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau, Chemie/Pharma und der Automobilindustrie ergab, dass sich 75 Prozent der befragten Unternehmen aktiv mit dem Thema auseinandersetzen. Bereits die Hälfte der Befragten hat (Pilot-)Projekte erfolgreich umgesetzt. Auf Basis der Einschätzung der Experten konnten folgende positive Ergebnisse erzielt werden: Maschinen- und Anlagenstillstandszeiten ließen sich um 18 Prozent, Wartungs- und Servicekosten um 17 Prozent verringern.