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Deskriptive vs. prädiktive Analytics

Deskriptive und prädiktive Analytics repräsentieren zwei unterschiedliche Positionen auf dem Analytics-Spektrum. Deskriptive Analytics fasst historische Daten zusammen, um zu erklären, was passiert ist – die Grundlage des Standard-Management-Reportings, von Dashboards und KPI-Monitoring. Prädiktive Analytics nutzt statistische Methoden und maschinelles Lernen auf historischen Mustern, um vorherzusagen, was in der Zukunft wahrscheinlich eintreten wird.

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Deskriptive und prädiktive Analytics repräsentieren zwei unterschiedliche Positionen auf dem Analytics-Spektrum. Deskriptive Analytics fasst historische Daten zusammen, um zu erklären, was passiert ist – die Grundlage des Standard-Management-Reportings, von Dashboards und KPI-Monitoring. Prädiktive Analytics nutzt statistische Methoden und maschinelles Lernen auf historischen Mustern, um vorherzusagen, was in der Zukunft wahrscheinlich eintreten wird. Eine dritte Kategorie, präskriptive Analytics, geht weiter und empfiehlt, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Die meisten Unternehmens-Reporting-Umgebungen beginnen mit deskriptiver Analytics, bevor prädiktive Fähigkeiten darüber aufgebaut werden.

Warum das wichtig ist

Das Verständnis, wo ein Unternehmen auf dem Analytics-Spektrum steht, hilft, sowohl den aktuellen Stand seiner analytischen Fähigkeit als auch den Weg zu größerer Reife zu definieren. Unternehmen, die ausschließlich auf deskriptive Analytics angewiesen sind, sind auf das Verständnis ihrer Vergangenheit beschränkt – wertvoll, aber unzureichend für proaktives Management. Die Bewegung entlang des Spektrums in Richtung prädiktiver und präskriptiver Fähigkeiten stellt eine qualitative Verbesserung der Fähigkeit des Unternehmens dar, Herausforderungen und Chancen zu antizipieren, statt sie nur rückblickend zu erkennen.

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