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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

Definition:
Predictive Analytics bezeichnet Methoden und Technologien zur Analyse historischer und aktueller Daten, um Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Entwicklungen oder Ereignisse zu prognostizieren. Typische Werkzeuge sind maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Data Mining.

Erklärung:
Predictive Analytics nutzt Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen, um Vorhersagen zu treffen. Dabei werden Algorithmen trainiert, die eigenständig aus Beispieldaten lernen und darauf basierend Prognosen erstellen können.
Typische Einsatzszenarien sind:

  • Kundenabwanderung (Churn Prediction)

  • Wartungsbedarf von Maschinen (Predictive Maintenance)

  • Absatz- oder Umsatzprognosen

  • Betrugserkennung (Fraud Detection)

  • Kreditrisikoanalyse in Banken

Predictive-Analytics-Modelle müssen regelmäßig überprüft und neu trainiert werden, da sich Geschäftsbedingungen, Kundenverhalten und äußere Rahmenbedingungen ändern können.

Praxisbeispiele:

  • E-Commerce-Unternehmen wie Amazon prognostizieren individuelle Produktempfehlungen basierend auf bisherigen Käufen und Browsing-Verhalten.

  • Industrieunternehmen wie Siemens nutzen Predictive Maintenance, um den optimalen Wartungszeitpunkt für Maschinen vorherzusagen.

  • Versicherungen bewerten Kundenrisiken und optimieren Policenangebote mithilfe von Predictive-Modellen.

  • Logistikunternehmen wie DHL setzen Predictive Analytics ein, um Lieferketten zu optimieren und Engpässe frühzeitig zu erkennen.

Für wen relevant?
Predictive Analytics ist essenziell für Data Scientists, Data Analysts, Business Analysts, IT- und Marketingverantwortliche, Supply-Chain-Manager:innen, Risiko- und Finanzanalyst:innen sowie alle, die Entscheidungen auf Basis datengetriebener Prognosen treffen wollen.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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