Unternehmen messen der Business Intelligence (BI) immer größere Bedeutung bei, was oft bedeutet, Daten- und Analysewerkzeuge nicht nur in die Hände von Datenwissenschaftlern zu legen, sondern allen Mitarbeitern zugänglich zu machen. Dies kann jedoch Verwirrung stiften, insbesondere da Mitarbeiter häufig Fortgeschrittene Analytik und Prädiktive Analytik verwechseln. Im Folgenden wird auf die Unterschiede zwischen diesen beiden Analysemethoden eingegangen.
Zunächst zur fortgeschrittenen Analytik: Es handelt sich um einen Ansatz der Datenanalyse, der eine breite Palette statistischer Methoden wie prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen, Automatisierung von Geschäftsprozessen und mehr nutzt, um Geschäftsinformationen aus verschiedenen Quellen zu analysieren. Fortgeschrittene Analytik kann Organisationen dabei helfen, reaktionsfähiger zu sein und die Genauigkeit bei Entscheidungen zu erhöhen. Da sie Fähigkeiten bietet, die traditionelles BI-Reporting nicht abdeckt, kombiniert sie Konsummodelle mit historischen Daten und KI, um komplexe Fragen zu beantworten, die letztlich das Geschäft ankurbeln können. Beispielsweise zu welcher Tageszeit sind Kunden Werbungen gegenüber am aufgeschlossensten? Welches Rentabilitätsniveau ist zu dieser Zeit erreichbar? Und zu welchem Preis sind sie am ehesten zum Kauf bereit? Es gibt vier Ebenen der fortgeschrittenen Analytik, die in ihrer Komplexität und ihrem Potenzial wie Sprossen einer Leiter ansteigen.
Am unteren Ende steht die deskriptive Analytik, die Daten ohne Einsicht präsentiert, gefolgt von der diagnostischen Analytik, die beginnt, sich mit dem Warum der Daten auseinanderzusetzen, beispielsweise warum der Verkauf in bestimmten Fällen zunimmt. Die nächsten Stufen sind prädiktive Analytik und präskriptive Analytik. Wenn also über die Unterschiede zwischen fortgeschrittener und prädiktiver Analytik gesprochen wird, ist die fortgeschrittene Analytik ein Überbegriff, während die prädiktive Analytik nur eine Form der fortgeschrittenen Analytik ist. Wie der Name schon sagt, liefert die prädiktive Analytik Vorhersagen. Zu den bekanntesten Anwendungen der prädiktiven Analytik gehören die Wettervorhersage, Wahlprognosen, Vorhersagen zur Ausbreitung von Krankheiten und die Modellierung des Klimawandels. Die Nutzung und Wirksamkeit der prädiktiven Analytik hat parallel zum Aufkommen von Big-Data-Systemen sowie der Kommerzialisierung von Werkzeugen für maschinelles Lernen zugenommen. Teams für prädiktive Modellierung bestehen oft aus Datenwissenschaftlern, die in Mathematik oder Statistik sowie in naturwissenschaftlichen Disziplinen wie Physik ausgebildet sind. Obwohl Fortschritte in KI und Automatisierung es einfacher denn je machen, den Prozess der prädiktiven Analytik zu vereinfachen, warnen Experten, dass aufgrund der relativen Unzuverlässigkeit von KI-generierten Inhalten eine zuverlässige prädiktive Analytik nach wie vor Sache von Fachleuten ist.
