Wer hätte sie nicht gern zur Hand, wenn es um die Zukunft geht? Die Rede ist von der viel zitierten magischen Kristallkugel. Solange diese jedoch verschollen ist, müssen andere Wege gefunden werden, mit denen sich die Zukunft entschlüsseln lässt. Einer davon lautet Predictive Analytics.
Ganz allgemein handelt es sich bei Predictive Analytics (dt. „Prädikative Analytik“) um einen Teilbereich innerhalb der Business Analytics. Predictive Analytics nutzt historische Daten anhand derer zukünftige Ergebnisse vorhergesagt werden. Demzufolge lautet die zugehörige Leitfrage: Welcher Fall wird in Zukunft wahrscheinlich eintreten? Was im ersten Moment genauso magisch wie die Kristallkugel klingt, findet heute schon in der Praxis statt, und zwar in komplett unterschiedlichen Gebieten. Nachfolgend geben wir einen ersten Überblick und stellen die Anwendungsbereiche „Predictive Maintenance“, „Predictive Policing“ sowie Predictive Analytics in Verbindung mit SAP Analytics Cloud (SAC) vor.
Schraube rechtzeitig wechseln
Ein äußerst plastisches Beispiel ist Predictive Maintenance (dt. „Prädiktive Instandhaltung“) aus dem Kosmos der Industrie 4.0. Hier ist der Name Programm. Schließlich werden historische Daten mit aktuellen Sensorparametern kombiniert, die nach einer Auswertung Aufschluss über den Zustand der Maschine oder Anlage geben. So lassen sich unter anderem Aussagen zu dem Zustand einzelner Komponenten tätigen. Ist zum Beispiel der Verschleiß eines Teils so hoch, dass ein baldiger Defekt droht, muss dieses ausgetauscht werden. Konkret bedeutet das: Im Zuge der Wartung wird die Problem-Schraube rechtzeitig gewechselt.
Für produzierende Unternehmen bringt das klare Vorteile mit sich. Durch den Einsatz von Predictive Maintenance lassen sich unnötige Ausfallzeiten vermeiden und Betriebskosten minimieren.
Täter vor der Tat fassen
Bei Predictive Policing (dt. „Vorhersagende Polizeiarbeit“) kommt zunächst ein Science-Fiction-Film im Stil von „Minority Report“ mit Tom Cruise in den Sinn. Schließlich ist das erklärte Ziel die Straftat zu verhindern, bevor sie begangen wird. Tatsächlich sind hier einzelne Länder wie die USA oder England in der Nutzung recht weit fortgeschritten. Die zuständigen Behörden analysieren Falldaten und steuern anhand von Wahrscheinlichkeiten Polizeieinsatzkräfte zur Verhinderung von Straftaten. Gänzlich unumstritten ist die Anwendung des Predictive Policing nicht, da Studien einen rassistischen Bias der verwendeten Software nachwiesen.
Trotzdem liegen die Vorteile auf der Hand: Effizientere Einsatzpläne sollen einerseits Ressourcen wie Personal sowie Material einsparen und andererseits für eine höhere Aufklärungsquote sorgen.
Durch das automatisierte Maschinelle Lernen lassen sich Entscheidungshilfen für Geschäftsführung, Controlling, Finanzen und Vertrieb ableiten.
Predictive Analytics trifft SAP Analytics Cloud
Was nützen die ermittelten Daten, wenn es an der passenden Technologie und Fachpersonal zu deren Auswertung beziehungsweise Anwendung fehlt? Gerade letzteres in Form von gut ausgebildeten Data Scientists ist absolute Mangelware auf dem Arbeitsmarkt. An diesem Punkt setzt die SAC als Software-as-a-Service an. Sie basiert auf der SAP Cloud Platform (SCP) und in ihr fließen Predictive Analytics Funktionalitäten, Business Intelligence und Unternehmensplanung in einem Self-Service-Ansatz zusammen.
Gegenwärtig nutzen Unternehmen die SAC schwerpunktmäßig zur Durchführung von Finanzprognosen. „Circa 80% der Anwendungsfälle sind in der Finanzprognose im Kontext der Unternehmensplanung angesiedelt. Der zugrunde liegende Algorithmus erstellt per Knopfdruck Prognosen anhand von historischen Daten. Durch das automatisierte Maschinelle Lernen lassen sich so Entscheidungshilfen für Geschäftsführung, Controlling, Finanzen und Vertrieb ableiten“, erläutert Ansgar Heidemann, Consultant Business Intelligence bei der Windhoff Group, die bekannteste Einsatzmöglichkeit.
Potenzial bei „Predictive Workforce Planning“
Darüber hinaus sieht er großes Potenzial, wenn es beispielsweise um „Predictive Workforce Planning“ geht. „Das ist ein ganz spannendes Thema und wirklich für alle Unternehmen branchenübergreifend interessant. Damit lassen sich unter anderem mit Hilfe der Analyse von Personal- und Unternehmensdaten Prognosen zur Wechselbereitschaft von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern treffen. In Zeiten des anhaltenden Fachkräftemangels sind das wertvolle Informationen“, hält Ansgar fest. Dass das Interesse an Workforce Analytics wächst, unterstreichen zudem erste Kundenaufträge zu Pilotprojekten. Welche Anwendungsfelder noch erschlossen werden, wird die Zukunft zeigen.
Weitere Vorteile und Praxisbeispiele von Predictive Analytics in Verbindung mit SAC werden übrigens im Rahmen unserer Webinare im SAP BI Forum der Windhoff Group vorgestellt. Interessierte finden hier einen Überblick zu Themen und Terminen.
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