Ein unaufmerksames Management, Unterschätzung der Fristen oder ein überschrittenes Budget: Es gibt viele Gründe, weshalb Projekte scheitern. Anhand aktueller Daten können Unternehmen mithilfe von Machine Learning Fehleinschätzungen sofort erkennen und dagegen steuern.
Predictive Analytics ist zu einer wichtigen Schlüsselvoraussetzung geworden, um aus Daten wichtige Informationen bezüglich der Kundenbedürfnisse und Handlungsmaßnahmen abzuleiten.
Der Einsatz der Predictive Analytics findet unter anderem in Online-Shops und Streaming-Diensten statt. Intelligente Empfehlungs-Algorithmen stellen dem Kunden bzw. Nutzer individuell zugeschnittene Produkte oder Dienstleistungen in den Vordergrund.
Mit Predictive Analytics auf dem richtigen Weg
Ein weiterer Trend ist die Anwendung der Predictive Analytics im Projektmanagement. Hier kann die Methodik dazu dienen, die Projekte in einem vorgegebenen Umfang-, Zeit- und Budgetrahmen zu halten. Aber auch die ständige Einsicht, ob das Projekt auf dem richtigen Weg ist, um die zuvor festgelegten Ziele zu erreichen, kann ein wichtiges Argument für den Einsatz im Projektmanagement sein.
Hohes Potenzial für Big Data
Jedoch fehlt es oftmals an der Bereitschaft, große Datenmengen zur Entscheidungsunterstützung heranzuziehen. Doch im Projektmanagement gibt es ein hohes Potenzial für solche Big Data-Analysen, da die Menge an projektbezogenen Daten rasant steigt. Auch Cloud-Speicher sind immer leichter und verfügbar. Teils kostenfreie Lösungen schaffen ideale Voraussetzungen für Einsatzszenarien.
Dateninput für neue Erkenntnisse
Als Inputdaten für den Einsatz der Predictive Analytics im Projektmanagement dienen grundsätzlich alle Datenquellen. Mit Hilfe des Text Mining können sogar Daten verwendet werden, die in unstrukturierter Form vorliegen. Der Anteil der unstrukturierten Daten wie zB. E-Mails, Log-Files, Bilder etc., ist weit größer als der der strukturierten Daten. Natural Language Processing kann diese Daten kategorisierbar machen, indem es sie auf die wichtigsten Kerninformationen reduziert. Auch die Analyse der Stimmung, sowie Informationen aus externen Quellen wie den sozialen Medien, können integriert werden.
Basierend auf den erkannten Mustern und Abhängigkeiten dieser Daten können neue Erkenntnisse im Projektmanagement gewonnen werden, sodass die Prozesse effektiver und effizienter gestaltet, sowie wichtige Handlungsempfehlungen abgeleitet werden können.
Machine Learning als Planungsunterstützung
Mit Hilfe von Machine Learning und der darauf aufbauenden Predictive Analytics können Unternehmen viele Vorteile generieren. Die Projektmanager erhalten eine wertvolle Planungsunterstützung und treffen Entscheidungen anhand quantifizierbarer Daten, denn das Bauchgefühl hat in Predictive Analytics-Projekten nichts mehr zu suchen.
Mit präventivem Handeln zum Erfolg
Projektmanager können durch den Einsatz von Predictive Analytics präventiv statt schadensbegrenzend agieren. Mögliche Probleme können verhindert werden, indem Fehlentwicklungen frühzeitig erkannt werden. Auf diese Weise werden Planungserfolg und Qualität positiv beeinflusst. Dazu verbessern sich die Echtzeit-Algorithmen mit jedem weiteren Projektfortschritt automatisch.
Auf Basis der in Echtzeit gewonnenen Informationen, kann jederzeit eingesehen werden, was im Projekt gerade passiert und warum, um darüber hinaus zu antizipieren, wie sich das Projekt künftig entwickeln wird. Damit dies erfolgreich gelingt, müssen die Manager bereit sein, die Menge an Daten zur Entscheidungsfindung auch tatsächlich zu verwenden.
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