Big Data ist in aller Munde. Oft im negativen Zusammenhang. Unsicherheit ist ein großes Thema. Einer der Gründe warum Datenschutz wichtig und wichtiges und richtig ist. Fragen wie: Was passiert mit meinen Daten? Wer weiß was über mich? Zum Beispiel über mein Kaufverhalten? Was kaufe ich wann, wo, in welchen Mengen? Dabei kann man es durchaus von der positiven Seite betrachten. Jeder Kunde erhält genau die Empfehlungen, die er braucht. Der Spam-Ordner im E-Mail-Postfach wird kleiner. Von der wirtschaftlichen Perspektive gesehen, sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen in der Kundengewinnung und – bindung. Verbraucher sparen Zeit für langdauernde Produktrecherchen.
Welche Methoden werden im Bereich des Data-Science angewandt? Technologisch vorne sind sogenannte Advanced Analytics. Fortschrittlicher gegenüber den klassischen Methoden, wie zum Beispiel der Regression Analysis. Zu den Advanced Analytics gehören unter anderen Machine Learning oder Neuronale Netzwerke. Diese Methoden können große Datenmengen bei geringen Kosten auswerten.
Diese Methoden sind in der Lage Analysen zu Prognosen über zukünftige Ereignisse zu liefern. Sie werden darum auch Predictive Analytics genannt. Zum Beispiel: Ein Kunde kauft ein bestimmtes Produkt. Wenn er diese gekauft hat, folgt in der Logik, dass er Produkt xy auch kaufen wird. Das ist eine Schlussfolgerung aus der Auswertung verschiedenster Kundendaten.
Damit sind Unternehmen in der Lage proaktiv zu handeln. Sie können zum Beispiel voraussehen, was passiert, wenn ich nur einen Parameter in der Analyse ändere. Und welche Handlungsempfehlungen entstehen dann daraus? Das heißt sie sind komplett auf die Zukunft ausgerichtet. Der Blick in die Vergangenheit ist nicht mehr nötig. Durch Künstliche Intelligenz wird Wissen automatisch generiert und nicht mehr manuell.
Advanced Analytics findet überall statt
Die Bandbreite der Anwendungsbereiche lässt sich nicht einschränken. Sie findet Anwendung in jeder Industrie und jedem Wirtschaftsbereich.
Gerade im Hinblick auf die Churn Prediction, also der Verhinderung von Kundenabwanderungen, (Kundenbindung und Kundenloyalität sind zwei zentrale Ziele eines nachhaltigen Geschäftsprozesses). Und das hört auch nicht bei der richtigen Platzierung von Waren in einem Supermarkt auf. Die Datenmengen werden immer größer. Daten sollten nicht ungenutzt und unstrukturiert genutzt werden. Gerade um Prozesse im Unternehmen besser zu verstehen und zu steuern.
Viele Analysewerkzeuge sind Open-Source-Tools. Sie sind kostenlos nutzbar und gerade im Einführungsprozess optimal. Zu den geeigneten Tools gehören zum Beispiel Hadoop, Hive oder Spark an.
Weiterführend kann der Experte im Unternehmen anhand von konkreten Fragestellungen eine der gängigen Analysetechniken auswählen. Zu den Advanced Analytics Methoden zählen beispielsweise:
- Deep Learning oder Machine Learning
- Neuronale Netzwerke
- Text Mining bzw. Data-Mining
- Clusterverfahren
- Entscheidungsbäume
Welche Entscheidung ist die Beste?
Mit Advanced-Analytics-Lösungen können bessere Entscheidungen getroffen werden. Im Zeitalter von Big-Data ist es notwendiger denn je geworden, aus den schnell wachsenden Datenmengen gewinnbringende Erkenntnisse herauszuholen. Die Kostenintensive Erhebung, sichere Speicherung und die richtige Verwaltung der Daten, machen es quasi unabdinglich diese zur Steigerung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens zu nutzen.
Um den Kunden zielgerichtet ohne große Wartezeiten genau nach seinen Bedürfnissen ausgerichtet bedienen und beraten zu können. Wird die Anwendungen dieser Daten, auch für den Kunden selbst nur von Vorteil sein.