Prescriptive Analytics ist eine fortgeschrittene Form der Datenanalyse, die nicht nur Vorhersagen trifft, sondern auch Handlungsempfehlungen gibt. Sie nutzt komplexe Algorithmen, maschinelles Lernen und Optimierungstechniken, um die bestmöglichen Entscheidungen und Aktionen für ein gewünschtes Ergebnis vorzuschlagen.
Prescriptive Analytics baut auf den Erkenntnissen aus deskriptiver und prädiktiver Analyse auf und geht einen Schritt weiter, indem sie konkrete Handlungsoptionen vorschlägt. Der Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte:
- Datensammlung und -integration: Umfassende Daten aus verschiedenen Quellen werden zusammengeführt.
- Datenanalyse: Historische und aktuelle Daten werden analysiert, um Muster und Trends zu erkennen.
- Modellierung: Komplexe mathematische Modelle und Algorithmen werden entwickelt, um verschiedene Szenarien zu simulieren.
- Optimierung: Die Modelle werden genutzt, um optimale Lösungen für gegebene Ziele und Einschränkungen zu finden.
- Handlungsempfehlungen: Basierend auf den Optimierungsergebnissen werden konkrete Aktionen vorgeschlagen.
- Kontinuierliche Anpassung: Die Modelle werden ständig mit neuen Daten aktualisiert und verfeinert.
Praxisbeispiele von Prescriptive Analytics
- Supply Chain Management: Optimierung von Lieferketten durch Vorhersage von Nachfrageschwankungen und Empfehlung von Lagerbestandsanpassungen.
- Preisgestaltung: Dynamische Preisanpassungen im E-Commerce basierend auf Nachfrage, Wettbewerb und Kundensegmenten.
- Gesundheitswesen: Empfehlung personalisierter Behandlungspläne basierend auf Patientendaten und medizinischen Forschungsergebnissen.
- Energiemanagement: Optimierung der Energieverteilung in Smart Grids basierend auf Verbrauchsmustern und Wetterbedingungen.
- Finanzdienstleistungen: Empfehlung von Anlagestrategien unter Berücksichtigung von Markttrends, Risikoprofilen und persönlichen Zielen.
- Verkehrsmanagement: Optimierung von Verkehrsflüssen durch Echtzeitanpassung von Ampelschaltungen und Routenempfehlungen.
Stufen der Data Maturity
Prescriptive Analytics repräsentiert die höchste Stufe der analytischen Reife und ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen mit höchster Präzision und Effizienz zu treffen.
- Descriptive Analytics (Was ist passiert?)
- Predictive Analytics (Was wird wahrscheinlich passieren?)
- Prescriptive Analytics (Was sollten wir tun?)
Unterschiede zwischen den drei Stufen
- Komplexität: Von einfacher Berichterstattung (deskriptiv) bis zu komplexen Optimierungsalgorithmen (präskriptiv)
- Zeitorientierung: Von vergangenheitsorientiert (deskriptiv) über zukunftsorientiert (prädiktiv) bis hin zu aktionsorientiert (präskriptiv)
- Wertschöpfung: Steigende Wertschöpfung von deskriptiv über prädiktiv zu präskriptiv
- Automatisierungsgrad: Zunehmende Automatisierung von manueller Analyse (deskriptiv) bis zu automatisierten Entscheidungen (präskriptiv)