Predictive Analytics bietet effektive Lösungen in überraschenden Branchen.

Predictive Analytics Branches

 

Heutzutage sind Daten leicht zu erheben, aber schwieriger zu interpretieren. Mit dem Internet der Dinge und der Digitalisierung von Informationen gibt es Milliarden von Datenpunkten, die zu effektiven Lösungen für eine Vielzahl von Branchen führen können. Aber was nützen all diese unstrukturierten Daten? Solche massiven Mengen können überwältigend sein, und der Wert wird verwässert. Computer Science Techniken, wie Machine Learning und Blockchain, können helfen, den Sinn der Daten zu verstehen, indem sie Muster finden, die zukünftiges Verhalten vorhersagen können. Predictive Analytics ermöglicht es Menschen, fortgeschrittene Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit zu treffen.

 

Nicht nur für Vermarkter

 

Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um ihre Kunden zu verstehen und Umsätze zu prognostizieren, und heute nutzen eine Vielzahl von Unternehmen Daten, um Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Es geht nicht nur darum, zukünftige Einnahmen vorherzusagen, sondern auch spezifisch genug zu werden, um das richtige Inventar an den richtigen Stellen zu haben. So kann beispielsweise ein Automobilunternehmen Daten analysieren, um vorherzusagen, welche Modelle und Farben in jedem Autohaus verkauft werden. Eine weitere traditionellere Art, Daten für das Marketing zu nutzen, ist die gezielte Werbung und das Angebot von Rabatten für Kunden, die wahrscheinlich etwas kaufen werden. Einzelhandelsunternehmen verfolgen das Kundenbrowsing und das Kaufverhalten, und Algorithmen generieren Kundensegmente, so dass Unternehmen Rabatte anbieten oder Preise präzise und zielgerichtet anpassen können.

 

Aber ähnliche Techniken können Einblicke in verschiedene Bereiche wie Fertigung, Gesundheitswesen und Energie geben. Luft- und Raumfahrtunternehmen, medizinische Forscher, Finanzunternehmen und Logistikunternehmen haben alle effektive Lösungen gefunden, die auf der Grundlage des Predictive Analytics entwickelt wurden.

 

Gesundheitswesen

 

Während man im Marketing große Datenmengen verwenden kann, um das Verhalten potenzieller Kunden vorherzusagen, verwenden Gesundheitsdienstleister Daten, um ihre Patienten und Krankheiten zu verstehen. Beispielsweise kann das Predictive Analytics die Wissenschaftler darüber informieren, welche Stämme in einen Impfstoff, wie die Grippeimpfung, aufgenommen werden sollen. Nach Angaben des CDC (Centers for Disease Control) werden die Viren im Grippeimpfstoff jedes Jahr auf der Grundlage von Überwachungsdaten ausgewählt, die anzeigen, welche Viren derzeit zirkulieren und welche Viren in der kommenden Saison am wahrscheinlichsten zirkulieren werden.

 

Neuere Studien haben gezeigt, dass Algorithmen Krankheiten wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs mit unglaublicher Genauigkeit vorhersagen und diagnostizieren können. In einer im „Nature“ veröffentlichten Studie verwendeten Deep Learning Modelle 46.864.534.945 Datenpunkte aus elektronischen Gesundheitsakten, um die Ergebnisse der Patienten vorherzusagen. Die Algorithmen waren sehr genau bei der Vorhersage, ob Patienten im Krankenhaus sterben würden; ob Patienten im nächsten Monat wieder ins Krankenhaus eingeliefert werden müssten; “um wie viel die Verweildauer verlängert werden muss…. und alle endgültigen Entlassungsdiagnosen eines Patienten”.

 

Predictive Maintenance

 

Mechanische Ausfälle sind schlecht für jedes Unternehmen, aber die Vorhersage von Problemen, bevor sie auftreten, kann Zeit und Geld sparen. Produzierende Unternehmen beginnen daher, Daten zu analysieren, um die Rohstoffversorgung zu optimieren und vorherzusagen, wann verschiedene Maschinen ausfallen werden, damit die Bediener proaktiv handeln und die Lieferketten in Bewegung halten können.

 

Zivile Fluggesellschaften sind besonders an Predictive Analytics interessiert. In der Luft- und Raumfahrt kann die vorausschauende Instandhaltung dazu beitragen, Flugverspätungen zu vermeiden, und Algorithmen können Piloten bei der Kraftstoffeffizienz unterstützen. In einer Branche, in der Aktualität unerlässlich ist und Treibstoff einer der größten Geschäftskosten ist, kann sich das Durchsuchen von Daten schnell auszahlen, sagte Aviation Today.

 

Flugzeuge sind bereits mit einer Avionik ausgestattet, die Daten sammelt. Der nächste Schritt ist die Analyse all dieser Daten, um Muster zu finden, die Ineffizienzen aufdecken. Aviation Today berichtete, dass Qantas Airways eine Datenanalyseplattform verwendet, die auf 10 Milliarden Datenpunkten basiert, um automatisierte Updates bereitzustellen, die “Kraftstoffeinsparungen identifizieren und betriebliche Erkenntnisse liefern”, um Piloten bei der Reduzierung von Kraftstoffverbrauch und Emissionen zu unterstützen. Piloten können eine visuelle Darstellung ihrer Leistung (und der der anderer Piloten) zu verschiedenen Zeiten während eines Fluges sehen, um zu sehen, wo und wann sie Kraftstoff sparen können.

 

Ebenso nutzte China Airlines eine Flottenplanungsplattform, die “zu einer Steigerung der Prozesseffizienz im Linienmanagement um 10% führte”, was zu jährlichen Kosteneinsparungen von 560.000 US-Dollar führte. Die Fluggesellschaft erzielte auch “eine durchschnittliche Reduzierung der Verweildauer bei der planmäßigen Flugzeugwartung um 30 Tage, was zu einer Einsparung von 1,3 Millionen US-Dollar führte.

 

Verteilung von Ressourcen

UPS verwendet 1 Milliarde Datenpunkte pro Tag, um mit historischen Zustelltrends zu vergleichen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen ist. Durch die Analyse von Details wie Paketvolumen und Routen können Logistikunternehmen Ressourcen so steuern, dass die richtige Anzahl von Lkw an den Standorten zur Verfügung steht, an denen die Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt am höchsten ist.

 

Energieunternehmen verwenden Algorithmen, um “langfristige Preis- und Nachfrageverhältnisse” zu prognostizieren sowie “die Auswirkungen von Wetterereignissen, Geräteausfällen, Vorschriften und anderen Variablen auf die Betriebskosten zu bestimmen“. Einzelhandel und verarbeitende Industrie verwenden ebenfalls ähnliche Techniken, um sicherzustellen, dass sie ihr Geld nicht in unnötigen Beständen binden. Letztendlich kann eine ganze Smart City Daten nutzen, um die Lebensqualität ihrer Bürger zu verbessern.

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