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Was sind Vorhersageanalysen?

Bei Vorhersageanalysen werden historische Daten, statistische Algorithmen, die Vorhersagemodellierung und Verfahren des maschinellen Lernens mit Big Data verwendet, um Unternehmen bei der genaueren Vorhersage zukünftiger Ergebnisse, der Vorbereitung auf unbekannte Ereignisse und der Erkennung von Chancen bei zukünftigen Aktivitäten zu helfen.

Als Teil von Data Science für Unternehmen fällt die Zunahme von Vorhersage- und erweiterten Analysen mit dem Wachstum von Big-Data-Systemen zusammen. Größere, umfassendere Datenbestände ermöglichen zunehmendes Data Mining, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen. Durch Fortschritte beim maschinellen Lernen mit Big Data konnten auch die Möglichkeiten der Vorhersageanalysen erweitert werden.

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Definition von Vorhersageanalysen

Vorhersageanalysen umfassen verschiedene statistische Methoden zum Analysieren aktueller und historischer Fakten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Mithilfe ausgereifter Tools sowie maschinellem Lernen mit Big Data und KI-Modellen können Unternehmen historische und aktuelle Daten verwenden, um Trends und Verhaltensweisen, die Sekunden, Tage oder Jahre in der Zukunft liegen, mit großer Genauigkeit zuverlässig vorherzusagen.

Erfahrene Data Scientists verwenden Vorhersagemodelle, um Korrelationen zwischen verschiedenen Elementen in ausgewählten Datasets zu ermitteln. Sobald die Datenerfassung abgeschlossen ist, wird ein statistisches Modell erstellt, trainiert und angepasst, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Wofür werden Vorhersageanalysen verwendet?

Vorhersageanalysen können verwendet werden, um den Betrieb zu optimieren, den Umsatz zu steigern und das Risiko für nahezu alle Unternehmen oder Branchen zu verringern, darunter Banken, Einzelhandel, Versorgungsunternehmen, der öffentliche Sektor, das Gesundheitswesen und Fertigungsbetriebe. Manchmal werden erweiterte Analysen verwendet, bei denen maschinelles Lernen mit Big Data zum Einsatz kommt. Hier sind einige weitere Anwendungsfälle aufgeführt, einschließlich Data Lake-Analysen.

Betrugserkennung

Bei Vorhersageanalysen werden alle Aktionen im Netzwerk eines Unternehmens in Echtzeit untersucht, um Anomalien festzustellen, die auf Betrug und andere Sicherheitslücken hindeuten.

Optimierung des Betriebs

Unternehmen verwenden Modelle der Vorhersageanalyse, um den Lagerbestand vorherzusagen, Ressourcen zu verwalten und effizienter zu arbeiten.

Kundensegmentierung

Durch die Aufteilung eines Kundenstamms in bestimmte Gruppen können Marketingexperten mithilfe von Vorhersageanalysen vorausschauende Entscheidungen treffen, um Inhalte an einzelne Zielgruppen anzupassen.

Konvertierung und Vorhersage des Kaufverhaltens

Unternehmen können Maßnahmen ergreifen, z. B. das Retargeting von Onlineanzeigen auf Besucher. Dabei werden Daten genutzt, mit denen eine höhere Wahrscheinlichkeit der Konvertierung und der Kaufabsicht vorhergesagt werden kann.

Risikominderung

Bei Kreditbewertungen, Versicherungsforderungen und der Eintreibung von Schulden werden Vorhersageanalysen genutzt, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Standards zu beurteilen und zu bestimmen.

Vorausschauende Instandhaltung

Unternehmen verwenden Daten, um vorherzusagen, wann Geräte routinemäßig gewartet werden müssen. Dann können sie die Wartung einplanen, bevor ein Problem oder ein Störung auftritt.

Produkte und Dienste von Google Cloud für KI und maschinelles Lernen bilden die Grundlage für Vorhersageanalysen. Mit den verfügbaren Tools und Modellen können Unternehmen anhand von Daten Statistiken erstellen, die über vergangene Ereignisse hinausreichen. So erhalten sie eine bestmögliche Einschätzung, was in Zukunft passieren könnte.

Experten können mit der AI Platform schneller komplexe Modelle erstellen und dabei gleichzeitig Kosten einsparen. Einsteiger haben mit KI-Bausteinen die Möglichkeit, ihren Diensten schnell KI-Funktionen hinzuzufügen.