Big-Data-Trends im Überblick

Was ist was bei Predictive Analytics?

11.12.2017
Von 
Jürgen Mauerer ist Journalist und betreibt ein Redaktionsbüro in München.

Welche Anwendungsszenarien für Predictive Analytics gibt es?

Predictive Analytics wird mittlerweile in vielen Branchen mit großem Erfolg eingesetzt, nicht nur im Sicherheits-Bereich (siehe Predictive Policing). Das intelligente Stromnetz (Smart Grid) der Zukunft beispielsweise stellt Lastprognosen und sagt den Strombedarf voraus, um den Stromverbrauch und die fluktuierende Stromerzeugung (Solar- und Windkraftwerke) in Einklang zu bringen. Banken schätzen beim Kredit-Scoring die Wahrscheinlichkeit oder das Risiko ab, mit der/dem ein Kunde die zukünftigen Ratenzahlungen eines gewährten Kredits nicht leisten könnte.

Ein Beispiel aus der Industrie ist Predictive Maintenance, sprich vorausschauende Wartung. Sensoren übermitteln dabei Daten zum Status etwa einer Anlage wie Leistung, Temperatur, Umdrehungen und Auslastung an eine Cloud-Plattform. Die Lösung analysiert Kenndaten bezüglich Nutzung, Verschleiß und Zustand aus verschiedenen Quellen und erkennt so Fehlermuster und qualitativ minderwertige Komponenten. Der Service kann rechtzeitig reagieren und einen kostspieligen Ausfall der Maschine proaktiv verhindern, indem er beispielsweise ein neues Ersatzteil einbaut oder die Wartungsarbeiten vorzieht. Webshops analysieren das bisherige Kaufverhalten eines Kunden und schlagen ihm weitere Produkte vor.

Es gibt unzählige Beispiele für Predictive Analytics. Grundsätzlich gilt: Predictive Analytics ist ein kontinuierlicher, iterativer Prozess. Da sich die eingesetzten Modelle durch den fortschreitenden Einsatz immer weiter verbessern und anpassen, werden auch die Vorhersagen immer präziser.