Bei Überlegungen zu KI und deren Einfluss auf die Geschäftswelt werden die Begriffe „Predictive Analytics“ und „Machine Learning“ bisweilen synonym verwendet. Dies kann zu Unklarheiten führen. Zwar besteht ein enger Zusammenhang zwischen den beiden, doch handelt es sich um unterschiedliche Konzepte.

Predictive Analytics

Predictive Analytics ist eine Form der fortgeschrittenen Datenanalyse, die eine Vielzahl statistischer Verfahren umfasst und Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, um wahrscheinliche Zukunftsszenarien zu untersuchen sowie Schätzungen zu künftigen Trends, Aktivitäten und Leistungen abzugeben. Sie unterstützt Unternehmen bei der Analyse von Daten, die für die Zukunftsplanung benötigt werden – basierend auf verschiedenen bestehenden oder historischen Gegebenheiten. Es handelt sich dabei um ein Fachgebiet und nicht um eine spezifische Technologie; dieses Feld existierte bereits lange vor dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die Prozessoren dabei unterstützt, Datensätze auszuwerten und aus den gewonnenen Erkenntnissen zu lernen. Durch den Einsatz verschiedener Algorithmen wird ein künstliches neuronales Netz nachgebildet, das es Maschinen ermöglicht, Daten zu kategorisieren, zu interpretieren und zu verstehen. Diese Erkenntnisse können anschließend genutzt werden, um Probleme zu lösen oder Prognosen zu erstellen. Es kommen heute zahlreiche hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, um präzise Vorhersagen zu treffen, die wiederum Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen – bei deutlich geringerer Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen.

Obwohl sowohl maschinelles Lernen als auch Predictive Analytics (prädiktive Analytik) bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen helfen und dabei unterstützen, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, unterscheiden sie sich grundlegend voneinander und weisen jeweils spezifische Merkmale auf. Auch ihre Anwendungsmöglichkeiten und die daraus abgeleiteten Ergebnisse können sehr unterschiedlich sein. Werfen wir einen genaueren Blick auf diese beiden Technologien, ihre Vorteile sowie einige Aspekte, bei denen Vorsicht geboten ist.

Betrachten wir einige der Vorteile von Predictive Analytics.

• Mithilfe von Predictive Analytics kann ein Unternehmen die Kundenbindung stärken, indem es analysiert, welche Anforderungen die Kunden in naher Zukunft voraussichtlich haben werden. Dies gilt für zahlreiche Branchen, einschließlich der App-Entwicklung. Durch den gezielten Einsatz von Predictive Analytics lassen sich personalisierte Kundenerlebnisse schaffen. Eine fundierte Analyse ermöglicht es zudem, sich abzeichnende Trends in der Einstellung der Kunden frühzeitig zu erkennen.
• Rezessionen treffen Unternehmen auf besonders harte Weise. Oft gelingt es ihnen jedoch, sich aus solch schwierigen Lagen zu erholen, indem sie auf ihren umfangreichen Datenbestand zurückgreifen. Dank Predictive Analytics ist es nicht mehr erforderlich, sich allein auf den „Rückspiegel“ – also auf vergangene Erfahrungen – zu verlassen, um Trends zu erkennen und tiefere Einblicke zu gewinnen.
• Der Einsatz von Predictive Analytics bietet die Möglichkeit, verloren gegangene Kunden zurückzugewinnen. Man kann die Gründe für das Abwandern eines Kunden identifizieren und zudem diejenigen Kunden ausfindig machen, die einen Wechsel in Erwägung ziehen. Ein wesentlicher Vorteil von Predictive Analytics besteht darin, dass der Fokus stärker auf den Aufbau von Kundenbeziehungen gelegt werden kann. Zudem trägt es dazu bei, die betriebliche Effizienz zu wahren, indem Unsicherheiten beseitigt werden. Auf diese Weise lassen sich kostspielige Ereignisse – etwa lange Durchlaufzeiten oder ungenutzte Lagerbestände – vermeiden.

Betrachten wir einige der Vorteile von maschinellem Lernen.

• Maschinelles Lernen bietet den Vorteil, riesige Datenmengen in kürzester Zeit auswerten zu können. Für Menschen kann es eine große Herausforderung sein, umfangreiche Datensätze zu verarbeiten, umfassend zu analysieren und daraus verlässliche Ergebnisse abzuleiten. Da maschinelles Lernen strukturiert und datengestützt arbeitet – mit der Fähigkeit, eigenständig Entscheidungen zu treffen, weitgehend oder sogar völlig unabhängig von menschlichen Tendenzen –, erweist es sich als ein unerwartet starkes Instrument für präzise Berechnungen.
• Obwohl maschinelles Lernen meist eine riesige Datenmenge erfordert, erweist es sich als lukrative Technologie, da es menschliches Eingreifen einschränkt oder sogar überflüssig macht. Die Technologie nutzt vollautomatische Verfahren, optimiert komplexe datenbezogene Aufgaben und ermöglicht dadurch skalierbare prädiktive Analysen.
• Im geschäftlichen Kontext kommen Methoden des maschinellen Lernens unter anderem für folgende Zwecke zum Einsatz: Entwicklung präziserer Preismodelle, Erkennung von Netzwerkeindringlingen, Erstellung zielgerichteter Echtzeit-Werbung auf Websites, Steigerung von Verkaufszahlen durch Empfehlungssysteme, Verbesserung von Nachfrageprognosen im Einzelhandel sowie die Echtzeit-Erkennung und -Abwehr von Betrug.

Sowohl maschinelles Lernen als auch Predictive Analytics sind einflussreiche Technologien, die Unternehmen weltweit unterstützen. Führende Konzerne wie Google, Amazon, IBM und andere investieren weiterhin massiv in maschinelles Lernen sowie künstliche Intelligenz und arbeiten an deren weiterentwickelten Anwendungen zur Lösung komplexer geschäftlicher Probleme. Maschinelles Lernen liegt derzeit voll im Trend. Zwar wird es auch weiterhin Raum für andere Methoden der prädiktiven Analytik geben, doch angesichts der zunehmenden Komplexität geschäftlicher Herausforderungen im globalen Marktumfeld dürften diese alternativen Ansätze zunehmend an Leistungsfähigkeit und Genauigkeit verlieren. Maschinelles Lernen hingegen lässt sich flexibel an den jeweiligen Projektumfang anpassen. Diese Flexibilität macht es zu einem unverzichtbaren Bestandteil im digitalen Werkzeugkasten von Führungskräften – ein absolutes Muss, um den geschäftlichen Erfolg im laufenden Jahr zu sichern.