Was bedeutet Advanced Analytics?
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.
Predictive Analytics und Prescriptive Analytics im Vergleich
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.
Bei DATA MART kombinieren wir beide Ansätze, um für unsere Kunden maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln – von der präzisen Prognose bis hin zur intelligenten Automatisierung.
Mit Advanced Analytics zum Erfolg
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.