Was sind die Systeme hinter Predictive und Prescriptive Analytics?

Predictive Analytics und Prescriptive Analytics sind zwei wichtige Ansätze im Bereich Datenanalyse, die unterschiedliche Ziele und Methoden verfolgen.

### Predictive Analytics

**Definition:** Predictive Analytics bezieht sich auf die Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen.

**Systeme und Methoden:**
1. **Datenquellen:** Historische Daten, Echtzeitdaten, externe Datenquellen.
2. **Statistische Modelle:** Regression, Zeitreihenanalysen, Klassifikationsalgorithmen.
3. **Maschinelles Lernen:** Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Random Forests.
4. **Validierung:** Modelle werden getestet und validiert, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten.
5. **Anwendungen:** Vorhersage von Verkaufszahlen, Kundenverhalten, Wartungsbedarf von Maschinen.

### Prescriptive Analytics

**Definition:** Prescriptive Analytics geht einen Schritt weiter als Predictive Analytics, indem es nicht nur Vorhersagen trifft, sondern auch Empfehlungen gibt, wie man auf diese Vorhersagen reagieren sollte.

**Systeme und Methoden:**
1. **Optimierungsmodelle:** Mathematische Modelle, die verschiedene Szenarien analysieren, um die besten Entscheidungen zu treffen.
2. **Simulation:** Verwendung von Simulationstechniken, um verschiedene Strategien zu testen und deren Auswirkungen zu bewerten.
3. **Entscheidungsanalysen:** Techniken wie Entscheidungsbäume und Monte-Carlo-Simulationen, um Unsicherheiten zu berücksichtigen.
4. **Integration von Daten:** Kombination von historischen Daten, Echtzeitdaten und Vorhersagen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
5. **Anwendungen:** Ressourcenallokation, Preisgestaltung, Supply Chain Management.

### Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Predictive Analytics sich auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse konzentriert, während Prescriptive Analytics Empfehlungen zur optimalen Entscheidungsfindung auf der Grundlage dieser Vorhersagen bietet. Beide Ansätze nutzen komplexe Datenanalysen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien zu optimieren.