Bei Predictive Analytics stehen Prognosen im Vordergrund, die externe Variablen und andere Treiber mit einbeziehen. Diese Daten machen es möglich, das Forecasting zu verbessern.
Business Intelligence und Predictive Analytics
Business Intelligence oder auch BI ist ein von Technologie gestützter Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung verwertbarer Informationen. BI kann dem Unternehmen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Erkenntnisse der Business Intelligence-Tools lassen sich verwenden, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Produktivität verbessern, den Umsatz steigern und das Wachstum beschleunigen können. Auf diese Weise können beispielsweise wertvolle Wettbewerbsvorteile gewonnen werden. Vielmehr werden auch Geschäftsprobleme ersichtlich, die in Zukunft angegangen werden müssen.
Predictive Analytics ist in der Business Intelligence zu einer notwendigen Weiterentwicklung von Erkenntnissen und Entscheidungsmöglichkeiten geworden. Bisher konzentrierte sich der Großteil der Business Intelligence auf deskriptive Analysen und die Visualisierung von Daten. Predictive Analytics setzt an dieser Stelle an und fragt, was künftig passieren könnte , und ist damit in der Lage, genau die Informationen zu liefern, die Führungskräften, Managern und anderen beteiligten Personen im Unternehmen bei ihren in die Zukunft gerichteten Geschäftsentscheidungen helfen.
Business Forecasting
Business Forecasting bezeichnet Prozesse und Analysen, um aus Daten Vorhersagen zu treffen.
Das Business Forecasting hat sich zu einem Prozess entwickelt, der eine Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen, vorausschauenden kausalen Modellen und fortschrittlichen Algorithmen zusammenbringt. Es werden verschiedene Prognosemethoden und analytische Modelle, insbesondere AI-Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, Unternehmensrisiken und -chancen zu bewerten und Vorhersagen zu treffen. Diese Verfahren beziehen hierbei nicht nur unternehmensinterne Daten wie die Umsatzhistorie mit ein, sondern vielmehr auch verschiedene externe Variablen, um die Vorhersagen zu verbessern.
AI-Methoden im Forecasting
Die Verfahren der Künstlichen Intelligenz ermöglichen es, große Datenmengen automatisiert zu verarbeiten und lernende Prognosesystem zu generieren.Diese Systeme können „trainiert“ werden und Muster erkennen, die anschließend basierend auf Feedbackschleifen verbessert , d.h. werden dem System neue Daten präsentiert, werden die Prognosen selbstständig angepasst.
Eine ausgereifte Business Intelligence nutzt also Techniken der Predictive Analytics, um fortschrittliche Business Forecasts zu erstellen. Diese sind wesentliche Grundlage für Geschäfts- und Planungsprozesse, und können mehr und verbesserte Informationen bereitstellen.
Dastani Consulting gilt als Predictive Analytics Pionier. Das Team der Dastani Consulting GmbH blickt auf mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung zurück und ermöglicht es so, individuell zugeschnittene Lösungen für jeden Kunden zu implementieren. Die intelligenten Predictive Analytics-Prognosen sind in der Lage, das gesamte Verhaltensmuster von Kunden in einem festgelegten Zeithorizont zu antizipieren, um daraus optimale Geschäftsempfehlungen – speziell für Marketing und Vertrieb – abzuleiten.
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