Predictive Analytics schlagen das Bauchgefühl

So gelingt der Predictive-Analytics-Einstieg

von - 05.02.2016
Datensammlung und Aufbereitung, die Wahl des richtigen Modells, Implementierung, Anpassung und schließlich die Interpretation der Ergebnisse stellen vor allem kleine und mittelständische Unternehmen vor erhebliche technische Herausforderungen. „Eine gute Zusammenarbeit zwischen den Fachabteilungen und der IT ist für die Erfassung der relevanten Daten und die Verwendung der richtigen Technologien notwendig“, sagt TIBCO-Managerin Snelting.
Predictive-Analytics-Workflow: Ein Predictive-Analytics-Workflow besteht aus aufeinander aufbauenden, aber sich wiederholenden Schritten.
Predictive-Analytics-Workflow: Ein Predictive-Analytics-Workflow besteht aus aufeinander aufbauenden, aber sich wiederholenden Schritten.
Krohn-Grimberghe von pmOne Analytics warnt allerdings vor einer rein technischen Betrachtung. Auch organisatorische und unternehmenskulturelle Aspekte spielten eine große Rolle: „Dazu zählt auch eine Führungspersönlichkeit mit dem Willen, das Unternehmen weiterzuentwickeln und analytische Themen voranzutreiben. Sonst verlaufen solche Initiativen oft im Sande.“ Rado Kotorov, Chief Innovation Officer und Vice President Market Strategy bei Information Builders, einem Anbieter von BI- und Integrationslösungen, sieht dies ähnlich: „Die Herausforderung ist mehr kultureller als technischer Natur.“ Analysen lohnten sich nur, wenn sie auch operationalisiert, das heißt in Anwendungen integriert würden, so Kotorov weiter. „Solange die Ergebnisse auf Papier oder in PowerPoint-Präsentationen bleiben und nicht in betriebsfähige Systeme aufgenommen werden, lässt sich kein Return on Investment erzielen.“
Auch Christian Dornacher von Hitachi Data Systems sieht die Herausforderungen weniger auf der technischen als auf der konzeptionellen Seite: „Man muss sich genau anschauen: Was will ich mit den Daten erreichen?“ Dornacher empfiehlt, mit einem Workshop in das Thema einzusteigen, um diese Frage zu klären. Basierend auf den Resultaten dieses Workshops sollte das Unternehmen einen Lösungsansatz definieren und eine Roadmap erstellen, wie es die Ergebnisse erreichen will. Über Evaluierungs- und Pilotphasen ließe sich dann die richtige Lösung finden. „Das ist klassisches Business-Consulting“, sagt Dornacher.
Krohn-Grimberghe von pmOne empfiehlt, in ein Analytics-Labor zu investieren: „Bereits mit günstigen Open-Source-Technologien lässt sich verproben, ob Use Cases zutreffen und weiterverfolgt werden sollten.“ Erst wenn ein Szenario im Labor Erfolg verspreche, sollte man mit der klassischen Projektarbeit beginnen, so Krohn-Grimberghe weiter.
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