- Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis komplexer Datenanalysen zu treffen und Prozesse gezielt zu optimieren.
- Zum Einsatz kommen dabei vielfältige Methoden wie Machine Learning, Simulationen, Clusteranalysen und Deep Learning.
- Die Anwendungsbereiche reichen von Industrie, Logistik und Finanzwesen über Marketing bis hin zum Gesundheitssektor und dem öffentlichen Bereich.
- Ein erfolgreicher Einstieg beginnt mit einer klaren Datenstrategie, realistischen Pilotprojekten und gegebenenfalls der Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern wie DATA MART.
- Wichtig ist, dass technologische Lösungen stets mit den übergeordneten Geschäfts- und Kundenzielen abgestimmt sind, um langfristigen Mehrwert zu schaffen.
Advanced Analytics bezeichnet einen Bereich der Datenanalyse, der über die reine Betrachtung vergangener Ereignisse hinausgeht – hin zu fundierten Vorhersagen für die Zukunft.
Während klassische Business Intelligence (BI) vor allem deskriptive und diagnostische Verfahren nutzt, um historische Daten auszuwerten, richtet sich Advanced Analytics gezielt auf das, was noch kommen wird. Damit eröffnet sich für Unternehmen ein völlig neues Spektrum an Möglichkeiten.
Im Zentrum steht der Einsatz fortschrittlicher Methoden und Werkzeuge: von Predictive Analytics über Machine Learning bis hin zu Künstlicher Intelligenz (KI). Diese Technologien machen es möglich, aus vorhandenen Daten konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten – für strategische Entscheidungen, automatisierte Prozesse oder eine optimierte Kundenansprache.
Advanced Analytics liefert damit nicht nur tiefere Einblicke, sondern legt auch den Grundstein für die digitale Transformation. Unternehmen, die hier investieren, schaffen sich einen Wettbewerbsvorteil und rüsten sich für die Herausforderungen von morgen.
Advanced Analytics gliedert sich im Wesentlichen in zwei zentrale Bereiche: Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.
Predictive Analytics zielt darauf ab, zukünftige Ereignisse möglichst genau vorherzusagen. Hierfür kommen fortschrittliche Verfahren wie Data Mining und Machine Learning zum Einsatz. Dabei analysieren selbstlernende Algorithmen große Datenmengen, erkennen verborgene Muster und leiten daraus belastbare Prognosen ab. Diese automatisierten Erkenntnisse liefern Unternehmen wertvolle Hinweise darauf, was wahrscheinlich eintreten wird – beispielsweise im Kundenverhalten, bei Markttrends oder operativen Abläufen.
Prescriptive Analytics geht noch einen Schritt weiter: Der Fokus liegt hier nicht nur auf der Vorhersage, sondern auf der Frage, wie am besten zu handeln ist. Intelligente Systeme entwickeln auf Basis der analysierten Daten konkrete Empfehlungen für das weitere Vorgehen – oder führen entsprechende Maßnahmen sogar automatisch durch. Dabei spielen künstliche Intelligenz und Entscheidungsmodelle eine zentrale Rolle.
Der große Mehrwert von Prescriptive Analytics liegt darin, nicht nur Szenarien aufzuzeigen, sondern aktiv zur optimalen Entscheidungsfindung beizutragen. Unternehmen werden dadurch in die Lage versetzt, schneller, effizienter und datengetrieben zu agieren.
Die Einsatzmöglichkeiten von Advanced Analytics sind ebenso vielseitig wie zukunftsweisend – und längst nicht mehr auf bestimmte Branchen beschränkt. Ob Industrie, Handel, Dienstleistung oder öffentliche Verwaltung: In nahezu jedem Wirtschaftszweig lassen sich wertvolle Anwendungsfelder identifizieren.
Predictive Analytics findet beispielsweise in der Produktion breite Anwendung. Hier helfen vorausschauende Modelle, Maschinenausfälle frühzeitig zu erkennen oder die Auslastung effizienter zu planen. Im Marketing und Vertrieb ermöglichen präzise Kundenscorings, Abwanderungsanalysen und differenzierte Segmentierungen eine zielgerichtete Ansprache. Gleichzeitig lassen sich Kaufverhalten und Nachfrageentwicklungen besser prognostizieren – eine wertvolle Grundlage für strategische Entscheidungen.
Auch Prescriptive Analytics entfalten ihr Potenzial in vielen Bereichen. Besonders bekannt sind sie aus dem Empfehlungswesen – etwa bei Online-Shops oder Streaming-Diensten, die individuelle Vorschläge auf Basis vergangener Nutzerverhalten generieren. Doch die Möglichkeiten reichen weit darüber hinaus: Mit Hilfe intelligenter, kognitiver Systeme lassen sich komplette Entscheidungsprozesse automatisieren – datenbasiert, skalierbar und hochgradig effizient.
Advanced Analytics bietet ein breites Spektrum an methodischen Ansätzen, die je nach Anwendungsfall gezielt eingesetzt werden können. Die eingesetzten Verfahren sind so vielfältig wie die Herausforderungen, die Unternehmen damit lösen möchten. Im Folgenden stellen wir einige zentrale Methoden vor, die in der Advanced Analytics typischerweise zum Einsatz kommen:
1. Machine Learning
Maschinelles Lernen bildet das Rückgrat vieler Advanced-Analytics-Anwendungen. Es ermöglicht, automatisiert Wissen aus Daten zu generieren, Algorithmen zu trainieren, Zusammenhänge zu identifizieren und bislang unbekannte Muster und Anomalien zu erkennen. Diese Erkenntnisse können anschließend auf neue Datensätze angewendet werden, um fundierte Vorhersagen zu treffen oder Prozesse gezielt zu optimieren.
2. Simulationen und Vorhersagemodelle
Mit Hilfe von Regressionsverfahren lassen sich funktionale Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen. Diese dienen als Grundlage für präzise Vorhersagemodelle und realitätsnahe Simulationen. Unternehmen erhalten dadurch die Möglichkeit, zukünftige Entwicklungen besser zu planen und Risiken frühzeitig zu erkennen.
3. Data Mining
Data Mining ist ein interdisziplinärer Ansatz, der Methoden aus Statistik, Informatik sowie aus Bereichen der künstlichen Intelligenz kombiniert. Ziel ist es, in großen Datenmengen relevante Muster, Strukturen und Zusammenhänge zu identifizieren, die neue Entscheidungsgrundlagen liefern.
4. Deep Learning
Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, arbeitet mit komplexen, künstlichen neuronalen Netzen. Besonders bei der Verarbeitung großer Datenmengen, wie etwa bei der Bilderkennung oder der Analyse natürlicher Sprache, entfaltet Deep Learning seine Stärken und liefert hochpräzise Ergebnisse.
5. Clusteranalysen
Mit Clusteranalysen lassen sich Daten explorativ in Gruppen einteilen, basierend auf Ähnlichkeitskriterien. Dadurch entsteht ein tieferes Verständnis für Strukturen innerhalb der Daten, etwa bei der Segmentierung von Kundengruppen oder der Klassifizierung von Produkten.
6. Multivariate Statistik
Die multivariate Statistik befasst sich mit der Analyse von Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen gleichzeitig. Sie ermöglicht differenzierte Aussagen über komplexe Zusammenhänge und ist ein bewährtes Werkzeug in der Advanced Analytics, insbesondere im Bereich der Ursachenanalyse und bei der Identifikation relevanter Einflussfaktoren.
Advanced Analytics eröffnet Unternehmen branchenübergreifend neue Möglichkeiten, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Im Folgenden zeigen wir, wie vielfältig die Einsatzbereiche in der Praxis sind:
Produktion & Industrie (Smart Manufacturing)
In der Fertigungsbranche unterstützt Advanced Analytics beim Übergang zur Smart Factory. Predictive Maintenance hilft, Maschinenausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsmaßnahmen vorausschauend zu planen.
Durch gezielte Qualitätsanalysen lassen sich Prozessabweichungen sowie Fehlerursachen identifizieren, ein wichtiger Beitrag zur Reduktion von Ausschuss. Zudem ermöglichen Simulationen von Produktionsszenarien eine kontinuierliche Optimierung der Abläufe und Ressourcenverteilung.
Logistik & Supply Chain Management
Advanced Analytics ist entscheidend für eine agile und effiziente Lieferkette. Bedarfsprognosen erlauben eine präzisere Planung von Lagerbeständen und Einkaufsmengen.
Dynamische Routen- und Transportoptimierungen berücksichtigen externe Einflüsse wie Verkehr oder Wetter und erhöhen die Zuverlässigkeit. Auch im Risikomanagement spielt Advanced Analytics eine zentrale Rolle, etwa bei der frühzeitigen Erkennung potenzieller Störungen in der Supply Chain.
Finanzwesen & Banking
Im Finanzsektor ist der datengetriebene Ansatz nicht mehr wegzudenken. Advanced Analytics ermöglicht eine fundierte Risikobewertung, etwa bei der Kreditvergabe oder der Betrugserkennung (Fraud Detection).
Handel & E-Commerce
Im Handel kommen automatisierte, lernfähige Strategien zum Einsatz, die auf Echtzeitdaten reagieren. Somit werden z.B. Konkurrenzanalysen und Preisanpassungen im E-Commerce ermöglicht und Absatzprognosen im Handel unterstützt. Zudem lassen sich mit Kundenwertanalysen sowohl Abwanderungstendenzen als auch Potenziale zur Kundenbindung frühzeitig identifizieren und Maßnahmen im one2one Marketing ableiten .
Marketing & Vertrieb
Im Marketing schaffen datenbasierte Modelle mehr Kundennähe und Effizienz. Mittels Kundensegmentierung werden Zielgruppen differenziert angesprochen. Next Best Offer- und Next Best Action-Modelle prognostizieren, welches Angebot individuell den höchsten Erfolg verspricht. Auch die Sentiment-Analyse, etwa über Social-Media-Kanäle, liefert wertvolle Insights zur Markenwahrnehmung und zur Optimierung der Kundenkommunikation.
Gesundheitswesen
Advanced Analytics leistet einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Patientenversorgung. Prognosen auf Basis historischer Patientendaten unterstützen die frühzeitige Diagnose und Therapieentscheidung.
Behandlungsoptimierungen werden durch personalisierte Ansätze möglich, die sich an individuellen Merkmalen orientieren. Darüber hinaus trägt eine datenbasierte Ressourcenplanung zur Effizienzsteigerung in Kliniken und Praxen bei.
Personalmanagement (HR Analytics)
Auch im Human Resources Bereich gewinnt Advanced Analytics zunehmend an Bedeutung. Fluktuationsprognosen helfen, potenziell abwandernde Mitarbeiter frühzeitig zu identifizieren. Im Recruiting unterstützt die Analyse von Bewerberprofilen eine passgenauere Auswahl.
Leistungsanalysen geben Hinweise auf förderliche Faktoren für Mitarbeiterentwicklung und -bindung.
Energie & Versorgungswirtschaft
Die Energiewirtschaft profitiert erheblich von Advanced Analytics in operativen und strategischen Bereichen. Verbrauchsprognosen ermöglichen eine bedarfsgerechte Energieerzeugung und -verteilung. Modelle zur Netzstabilität helfen, Engpässe und Überlastungen zu vermeiden. Smart Meter Analytics erlaubt die detaillierte Auswertung von Verbrauchsdaten und die Erkennung von Anomalien.
Öffentlicher Sektor & Smart Cities
Auch Städte und Behörden setzen vermehrt auf datenbasierte Steuerung. Verkehrsanalysen liefern die Basis für eine intelligente Verkehrssteuerung und die Vermeidung von Staus. Kriminalitätsanalysen unterstützen die Polizei bei der Identifikation potenzieller Gefahrenzonen.
Zudem ermöglichen Sensor- und Umweltdaten eine kontinuierliche Überwachung von Luftqualität, Lärmbelastung oder Wasserqualität.
Advanced Analytics entfaltet sein Potenzial vor allem im praktischen Einsatz. Unternehmen verschiedenster Branchen nutzen moderne Analyseverfahren, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und neue Geschäftschancen zu identifizieren. Im Folgenden zeigen wir konkrete Anwendungsfälle aus unterschiedlichen Bereichen.
Handel & E-Commerce
Im digitalen Handel zählt Geschwindigkeit ebenso wie Personalisierung. Advanced Analytics ermöglicht beides, in Echtzeit und mit hoher Präzision.
Use Case: Personalisierte Produktempfehlungen
- Methoden: Machine Learning, Collaborative Filtering
- Ziel: Kunden sollen gezielt Produkte angezeigt bekommen, die ihren Interessen entsprechen
- Beispiel: Plattformen wie Amazon oder Zalando setzen auf collaborative filtering, um auf Basis der Kaufhistorie und dem Verhalten anderer Nutzer ähnliche Artikel vorzuschlagen.
Use Case: Dynamische Preisgestaltung
- Methoden: Predictive Analytics, Regressionsmodelle
- Ziel: Preise sollen automatisch an Nachfrage, Wettbewerbsverhalten und Lagerbestände angepasst werden
- Beispiel: Bei Fluggesellschaften oder Hotelportalen verändern sich Preise dynamisch, je nach Auslastung, Buchungsverhalten und Wettbewerbssituation. Im E-Commerce kann man Konkurrenzpreise in Echtzeit analysieren und die eigene Preisgestaltung ableiten.
Industrie & Produktion
Produktionsunternehmen setzen auf Advanced Analytics, um ihre Effizienz zu steigern und Produktionsausfälle zu vermeiden.
Use Case: Predictive Maintenance
- Methoden: Sensoranalyse, Zeitreihenmodelle, Machine Learning
- Ziel: Frühzeitiges Erkennen technischer Probleme, um kostspielige Ausfälle zu vermeiden
- Beispiel: Unternehmen wie z.B. Siemens analysieren kontinuierlich Sensordaten und können dadurch Maschinenausfälle frühzeitig prognostizieren und durch effiziente Planung der Wartungseinsätze Ausfallquoten senken.
Use Case: Produktionsoptimierung
- Methodik: Simulation, Reinforcement Learning
- Ziel: Optimierung von Produktionsprozessen mit dem Ziel, Ausschuss und Energieverbrauch zu senken
- Beispiel: Chemiekonzerne wie z.B. BASF nutzen Advanced Analytics, um chemische Prozesse zu analysieren und kontinuierlich zu verbessern.
Finanzwesen
Im Finanzsektor sind Schnelligkeit und Sicherheit entscheidend, hier ist Advanced Analytics nicht mehr wegzudenken.
Use Case: Betrugserkennung (Fraud Detection)
- Technologie: Anomalieerkennung mittels neuronaler Netze
- Ziel: Verdächtige Transaktionen in Echtzeit erkennen und automatisch blockieren
- Beispiel: Kreditkartenunternehmen nutzen Echtzeit-Algorithmen, um ungewöhnliche Zahlungsvorgänge zu identifizieren und potenziellen Betrug sofort zu stoppen.
Use Case: Risikobewertung & Kredit-Scoring
- Technologie: Predictive Models, Decision Trees, Gradient Boosting
- Ziel: Automatisierte Einschätzung der Kreditwürdigkeit von Privat- und Geschäftskunden
- Beispiel: Digitale Banken wie ING oder N26 nutzen Machine Learning, um Bonitätsprüfungen durchzuführen und die Kreditvergabe effizient zu gestalten.
Der Einstieg in Advanced Analytics muss nicht kompliziert sein. Mit einem strukturierten Vorgehen lassen sich erste Mehrwerte oft schneller realisieren als gedacht. Entscheidend ist, strategisch vorzugehen und die passenden Ressourcen einzubinden.
Schritt-für-Schritt-Einstieg
Unternehmen sollten mit klar definierten, praxisnahen Fragestellungen starten. Typische erste Projekte sind z. B. Prognosen im Vertrieb, eine erste Kundenklassifikation oder eine Prozessoptimierung in der Produktion. Wichtig ist, zunächst ein überschaubares Pilotprojekt zu wählen, das rasch Ergebnisse liefert und intern Akzeptanz schafft.
Wichtigkeit einer klaren Datenstrategie
Die Grundlage für alle Advanced-Analytics-Initiativen ist eine durchdachte Datenstrategie. Sie definiert, welche Daten benötigt, gesammelt, bereinigt und langfristig verfügbar gemacht werden. Passende Technologien für Datenbewirtschaftung und Datenhaltung (z.B. Data Lake, Data Lakehouse) sowie Prozesse für Datenharmonisierung und Datenbereinigung sind zu definieren. Einheitliche Datenformate, hohe Datenqualität, strukturelle Zusammenführung und ein zentrales Datenmanagement sind zentrale Erfolgsfaktoren.
Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams oder externen Partnern
Advanced Analytics ist ein interdisziplinäres Feld. Unternehmen profitieren davon, internes Know-how mit externem Spezialwissen zu kombinieren. Entweder durch den Aufbau eines eigenen Data-Science-Teams oder durch die Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern wie DATA MART. Mit über 25 Jahren Erfahrung, über 2.000 Projekten und mehr als 300 Kunden begleiten wir Unternehmen bei der erfolgreichen Einführung von Advanced Analytics, von der ersten Analyse bis zur produktiven Umsetzung.